Business Intelligence ontwikkelen door middel van kunstmatige intelligentie

AI-ondersteunde technologieën spelen een opmerkelijke rol bij het activeren van de capaciteiten van bedrijven. Of het nu gaat om slimme robots, autonome voertuigen, machine learning of deep learning-technologieën, kunstmatige intelligentie heeft zijn wortels over de hele wereld krachtig gemaakt. De toenemende complexiteit van het bedrijfsleven heeft geleid tot de commerciële acceptatie van AI in bedrijfsanalysesystemen in verschillende sectoren. Daarnaast, AI-onderwijs is geëvolueerd om business intelligence in het curriculum op te nemen, aangezien deze AI-vaardigheden kunnen bijdragen aan verbeterde productiviteit op de werkplek.

Het belangrijkste gebruik van kunstmatige intelligentie in Business Intelligence-tools is om bruikbare inzichten uit complexe databases te genereren en ondernemingen te versterken om gebruiksvriendelijke zakelijke aanbevelingen te doen.

De technologie die bedrijven helpt bij het organiseren, evalueren en contextualiseren van de bedrijfsgegevens van het bedrijf, wordt Business Intelligence (BI) genoemd. Het bevat meerdere technieken en hulpmiddelen die helpen bij de transformatie van onbewerkte gegevens in bruikbare informatie.

Marketing-, verkoop-, operationele en financiële afdelingen maken gebruik van business intelligence-tools om kwantitatieve analyses uit te voeren, de prestaties te meten ten opzichte van zakelijke doelstellingen, klantinzichten te verzamelen en de gegevens te delen om nieuwe kansen te verkennen.

Laten we het zinvoller maken door middel van een voorbeeld. Denk aan een hoteleigenaar die BI-analysetoepassingen gebruikt om statistische informatie te verzamelen, waaronder kamerprijs en gemiddelde bezetting. Dit helpt om geaggregeerde inkomsten voor elke kamer te genereren. Het kan ook gegevens verzamelen over klantonderzoeken, marktaandeel, enz. om de concurrentiepositie in vergelijking met verschillende markten te identificeren. Elke dag een continue analyse kan het management helpen om kortingen op de verhuur te geven en de trends in de gaten te houden.

Grote merken hebben succes geboekt met een goed gestructureerd Business Intelligence-systeem en beslissingen genomen die gebaseerd zijn op bruikbare inzichten. Starbucks-winkels zouden het beste voorbeeld zijn, met de winkellocatie die ze hebben gekozen op basis van factoren als bevolkingsdichtheid, demografische gegevens van consumenten, gemiddeld inkomensniveau, knooppunten van openbaar vervoer, verkeerspatronen en de soorten bedrijven op de locatie.

Hoe Business Intelligence bedrijven ondersteunt

Ooit nagedacht over hoe Netflix, het gigantische entertainmentplatform, jaarlijks 1 miljard USD genereert, alleen via automatiseringstools, zoals aangepaste aanbevelingen? De krachtige aspecten van AI die in de tools zijn samengevoegd, hebben geleid tot zakelijk succes.

Volgens de statistieken van Snaplogic geeft 61% van de werknemers aan dat AI op de werkplek hun productiviteit heeft verhoogd. In plaats van te veel tijd te besteden aan het bewerken van spreadsheets of het gebruik van een handmatige beoordeling, kan kunstmatige intelligentie het vervelende werk naadloos voor u uitvoeren. Dit maakt het personeel vrij om tijd te maken voor productievere taken. In plaats van het werk te elimineren, kan kunstmatige intelligentie u helpen om u te concentreren op het werk dat meer waarde toevoegt aan uw bedrijf.

Volgens het recente wereldwijde onderzoek van IBM houdt 45% van de grote ondernemingen zich bezig met AI-implementatie, terwijl dit 29% is bij MKB-bedrijven, dat wil zeggen organisaties met minder dan 1000 werknemers. Ook is ongeveer 80% van de grote bedrijven van plan om de komende jaren gebruik te maken van AI. Desalniettemin hebben minstens 17 van de 20 CEO’s beweerd dat AI hun reguliere technologie zou zijn. Ook is 86% van de CEO’s het erover eens dat business en AI samengaan, aangezien kunstmatige intelligentie de kerntechnologie in de kantoren is, zegt PwC.

Het is duidelijk dat organisaties die AI gebruiken hun bedrijfskosten kunnen verlagen. Het McKinsey-rapport stelt dat ongeveer 44% van de bedrijven die AI gebruiken, na de implementatie hun bedrijfskosten zien dalen. Daarom maakt het ontwikkelen van Business Intelligence door middel van AI-tools en -technologieën bedrijven slimmer, winstgevender en productiever.

Stappen om AI-aangedreven intelligentie in bedrijven te implementeren

Als u uw Business Intelligence-team kunt versterken, kunt u tactisch veelzijdige datawetenschapsmethoden naar uw bedrijf brengen. Dit kan de kloof tussen AI en BI overbruggen en de data-analyseprocessen automatiseren. Hier zijn de stappen om te implementeren Intelligentie op basis van AI bij bedrijven.

1. 1. Houd een vraag in gedachten en een duidelijke focus op het zakelijke punt dat u moet verplaatsen. Krijg een duidelijk begrip van hoe u de voorspellingen gebruikt om dingen te laten gebeuren. Data-analisten kunnen bijvoorbeeld voorspellende modellen gebruiken om een ​​scoresysteem te bouwen dat klanten identificeert op basis van kortingen en retentie. Zo kunt u de klantresultaten voorspellen en begrijpen met een duidelijk begrip van hoe u ervoor kunt zorgen dat klanten terugkomen.

1. 1. Spring niet over de zogenaamde perfecte gegevens. Elk nieuw dataproject heeft enkele weken nodig om de validatie en voorbewerking te voltooien. Bedrijfsanalisten hebben mogelijk overtollige gegevens om te analyseren en u hoeft er niet voor te zorgen dat elk gegevenspunt wordt geteld. Gebruik de BI-ready data, dat wil zeggen de data in de staat waarin u analyses kunt verwerken, en kies een voorspellende analyse-oplossing om data te automatiseren, waardoor deze AI-ready wordt.

1. 1. Bouw A/B-tests om de nauwkeurigheid van voorspellingen te evalueren. Op deze manier kunt u grote resultaten behalen, zelfs als u kleine steekproeven gebruikt. Nadat u een model hebt ontwikkeld, test u de effecten van het gebruik van het model met een controlegroep die door uw bedrijf wordt beheerd. Als u niet weet hoe u moet testen hoe het model integreert met uw bedrijfsproces, kunt u er niet achter komen of het model de gewenste bedrijfsresultaten kan genereren.

1. 1. Verbeter de gegevens waarvan u eigenaar bent: de klantgegevens en de interne transactie zijn het beste startpunt waar u voor kunt gaan bij het gebruik van voorspellende analyses. Ook bedrijven kunnen profiteren van dataverrijking met externe databronnen, zoals volksgezondheidsdata, vakantie- en weergegevens, etc. Met automatiseringstools zorg je ervoor dat de nauwkeurigheid en het gebruik van modellen waarde blijven toevoegen.

1. 1. Plan voor modelmonitoring – Er wordt aangenomen dat modellen voor machinaal leren in de loop van de tijd en op zichzelf beter werken. Dit is echter niet waar. De modellen zijn het kortst houdbaar en ze werken een tijdje verbazingwekkend, waarbij de prestaties afnemen nadat verschillende strategieën en gedragspatronen van klanten in de loop van de tijd veranderen. Om uw middelen en tijd te besparen, kunnen geautomatiseerde oplossingen de modellen volgen en opnieuw trainen, zodat ze gedurende lange tijd hoge prestaties en een grote zakelijke impact kunnen leveren.

Afronden

De toekomst van BI gaat hand in hand met AI omdat ze samen een krachtig team vormen. In de toekomst moeten bedrijven AI en BI als gecombineerde technologieën beschouwen, omdat ze samen bedrijven helpen ingewikkelde problemen op te lossen en cruciale beslissingen te nemen. AI-educatie kan u laten weten hoe u zakelijke problemen kunt verminderen en het bedrijfsproces intelligent kunt laten werken voor tijdige oplossing en gegevensbeheer. Met AI-certificeringen u kunt alle benodigde business intelligence-tools en AI-tools verkrijgen die nodig zijn om transformaties in bedrijfsprocessen door te voeren.