3 liiketoimintatiedon työkalua. Tarvitseeko BI tekoälyä? | Tekoäly liiketoiminnassa #16

Mitä on liiketoimintatieto?

Liiketoimintatieto ei ole vain prosessi, jossa raakadata muutetaan arvokkaaksi tiedoksi. Se on silta, joka yhdistää tiedot päätöksiin, mahdollistaen yrityksille paremman ymmärryksen markkinoista, kilpailusta ja omasta toiminnastaan. Liiketoimintatiedon keskeiset elementit ovat:

• Tieto – raaka-aine, jota käsitellään ja analysoidaan, jotta siitä tulee tietoa.
• Tieto – oikein tulkittuna ja kontekstiin asetettuna,
• Tieto – perustuu dataan ja tietoon, on avain järkevien liiketoimintapäätösten tekemiseen.

Kolme suosituinta liiketoimintatietotyökalua

Tutustutaanpa suosituimpiin työkaluihin, jotka parantavat siirtymistä datasta tekoälyavusteiseen tietoon.

1. Tableau – alusta, joka hyödyntää tekoälyä auttaakseen käyttäjiä luomaan interaktiivisia raportteja ja koontinäyttöjä. Tableaun mielenkiintoisimmat ominaisuudet sisältävät:
• Kysy dataa – kysy kysymyksiä luonnollisella kielellä, ja Tableau antaa vastaukset visualisointien muodossa,
• Selitä dataa – auttaa ymmärtämään, mitä datan takana on, selittäen poikkeamia ja trendejä,
• Älykkäät suositukset – ehdottaa parhaita tapoja visualisoida dataa, yhdistää datalähteitä ja luoda laskelmia,
• Einstein Discovery – mahdollistaa edistyneiden ennustemallien nopean luomisen ja toteuttamisen sekä tulosten esittämisen Tableaussa.

Tableau integroituu myös useisiin alustoihin, kuten Salesforceen, Google Cloudiin ja Amazon Web Services (AWS):ään, mikä tekee siitä joustavan ja monipuolisen ratkaisun yrityksille.



Datavisualisointi Tableaussa.

Lähde: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – tarjoaa rikkaan valikoiman tekoälykomponentteja, joiden avulla voit helposti ja nopeasti rikastaa dataasi valmiilla tai räätälöidyillä koneoppimismalleilla. Microsoft Power BI:n tekoälyyn perustuvia ominaisuuksia kutsutaan AI Insightsiksi, joihin kuuluvat:
• Tekstianalytiikka – mahdollistaa tunteiden analysoinnin käsitellyssä tekstissä, avainsanojen poiminnan, kielen tunnistamisen ja oikeiden nimien tunnistamisen. Se voi siis tarkastella asiakaspalautetta, ymmärtää automaattisesti keskeiset aiheet tuotearvosteluista, tunnistaa sähköpostien kielen tai tunnistaa ihmisten, organisaatioiden ja paikkojen nimet sanomalehtijutuista,
• Näkö – se voi automaattisesti merkitä kuvia ja jakaa ne etiketeillä, jotka kuvaavat kuvan sisältöä. Se voi muun muassa luokitella tuotekuvia, merkitä maisema- tai eläinkuvia, tunnistaa kasvoja tai logoja tai luoda kuvatekstejä kuvaamaan kohtauksia kuvissa,

Power BI on integroitu Azuren kanssa, mahdollistaen edistyneet analyyttiset mallit ja pilvitoiminnot.



Datavisualisointi Microsoft Power BI:ssä.

Lähde: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – kattava ratkaisu, joka sisältää tekoälykomponentteja seuraavilla alueilla:
• generatiivinen tekoäly – luoda uutta sisältöä olemassa olevan datan perusteella, kuten raportteja tai esityksiä,
• ennustavat tehtävät – ennustaa tulevaa käyttäytymistä, suorituskykyä ja trendejä historiallisten ja nykyisten tietojen perusteella. Esimerkiksi Oracle BI voi ennustaa kysyntää, myyntiä, kannattavuutta, riskiä, asiakasuskollisuutta ja monia muita liiketoimintamittareita käyttäen sisäänrakennettuja tai räätälöityjä analyyttisiä malleja,
• vastuullinen tekoäly – rakentaa luottamusta datan analytiikkaan prosessuaalisen läpinäkyvyyden kautta. Tämä Oracle BI -komponentti on suunniteltu auttamaan käyttäjiä ymmärtämään logiikkaa ja antamaan perusteluja tekoälyn suosituksille, seuraamaan analyyttisten mallien suorituskykyä ja tarkkuutta, havaitsemaan ja poistamaan ennakkoluuloja ja syrjintää datassa ja algoritmeissa sekä yhteistyössä muiden käyttäjien ja asiantuntijoiden kanssa parantamaan liiketoimintatiedon laatua ja arvoa.


Datavisualisointi Oracle Business Intelligence:ssä.

Lähde: docs.oracle.com

BI vs AI – erot ja esimerkkisovellukset

Kun liiketoimintatieto keskittyy datan analysoimiseen, tekoäly lisää kyvyn tehdä johtopäätöksiä ja tehdä päätöksiä itsenäisesti laskentatehtävään.

BI (liiketoimintatieto) on termi, joka viittaa erilaisiin työkaluihin ja tekniikoihin liiketoimintatiedon keräämiseksi, integroimiseksi, analysoimiseksi ja esittämiseksi. Liiketoimintatiedon tavoitteena on tukea parempaa päätöksentekoa tarjoamalla tarkkaa, ajankohtaista ja relevanttia tietoa.

AI (tekoäly) puolestaan käsittelee tehtäviä, jotka vaativat luonnollisen kielen ymmärtämistä, kuvantunnistusta tai päätöksentekoa.

Tässä ovat kolme keskeistä eroa BI:n ja AI:n välillä:

• Tavoite: Liiketoimintatieto pyrkii tukemaan parempaa päätöksentekoa tarjoamalla tarkkaa ja ajankohtaista tietoa, kun taas tekoälyn tavoite on automatisoida tehtäviä, jotka vaativat inhimillistä älykkyyttä.
• Teknologiat: BI:llä on monia työkaluja ja tekniikoita datan keräämiseksi, integroimiseksi ja analysoimiseksi, kun taas AI:ssä on edistyneitä koneoppimis- ja syväoppimisalgoritmeja, jotka luovat tietokonejärjestelmiä, jotka pystyvät suorittamaan monimutkaisia tehtäviä.
• Laajuus: Liiketoimintatieto keskittyy liiketoimintadatan analysoimiseen ja päätöksentekoa tukevan tiedon tarjoamiseen, kun taas tekoälyä voidaan soveltaa monenlaisiin alueisiin, mukaan lukien BI-toimintojen tukeminen ja johtopäätösten tekeminen datasta.

Esimerkiksi BI kerää ja analysoi tietoja asiakkaiden ostokäyttäytymisestä, kun taas tekoäly mahdollistaa järjestelmän luomisen, joka suosittelee tuotteita asiakkaille heidän ostokäyttäytymisensä analyysin perusteella. Näyttää siltä, että heidän yhteinen nimittäjänsä on pääasiassa sana “älykkyys.”

Näkökulmat tekoälyavusteiseen liiketoimintatietoon

Tekoäly ei vain rikasta BI-työkaluja, vaan avaa myös uusia mahdollisuuksia. Tekoälyn ansiosta BI-järjestelmät voivat:

• ymmärtää paremmin käyttäjien tarpeita,
• tarjota tarkempia ennusteita ja
• sopeutua automaattisesti muuttuviin markkinaolosuhteisiin.

Tulevaisuudessa voimme odottaa vielä enemmän liiketoimintatiedon ja tekoälyn integraatiota, mikä tuo uusia mahdollisuuksia ja haasteita yrityksille. Tekoäly voi mahdollistaa monien analyyttisten tehtävien automatisoinnin, esimerkiksi sitä voidaan käyttää:

• automaattiseen syötteen puhdistamiseen,
• tilastollisten mallien tai koneoppimisen luomiseen sekä
• visualisointien ja raporttien tuottamiseen.

Tekoäly voi myös auttaa löytämään uusia kaavoja ja suhteita datassa, jotka saattavat jäädä ihmisiltä huomaamatta. Tämä auttaa yrityksiä saamaan uusia näkemyksiä toiminnastaan ja tekemään parempia liiketoimintapäätöksiä.

BPM, liiketoiminta-analytiikka ja tekoälyavusteinen BI – mikä on ero?

BPM keskittyy liiketoimintaprosessien hallintaan ja parantamiseen, kun taas liiketoiminta-analytiikkatyökalut analysoivat dataa ja tarjoavat näkemyksiä liiketoiminnan suorituskyvystä. BI kattaa molemmat alueet ja perustuu erilaisiin työkaluihin ja tekniikoihin paremman päätöksenteon tukemiseksi. Huolimatta joistakin päällekkäisyyksistä näiden alueiden välillä, jokaisella on oma keskittymisensä ja työkalujensa joukko:

• BPM (Liiketoimintaprosessien Hallinta) on ala, joka käsittelee liiketoimintaprosessien hallintaa ja parantamista organisaatiossa. BPM-työkalut auttavat suunnittelemaan, mallintamaan, toteuttamaan, seuraamaan ja optimoimaan liiketoimintaprosesseja tehokkuuden ja vaikuttavuuden lisäämiseksi.
• Liiketoiminta-analytiikkatyökalut ovat työkaluja, joita käytetään datan analysoimiseen ja liiketoiminnan suorituskyvyn näkemyksien tarjoamiseen. Näihin kuuluvat datan louhintatyökalut, ennustava analytiikka ja tilastolliset analyysityökalut. Liiketoiminta-analytiikkatyökalut auttavat tunnistamaan trendejä, kaavoja ja suhteita datassa päätöksenteon tukemiseksi.
• Liiketoimintatieto (BI) on laajempi termi, joka kattaa sekä BPM:n että liiketoiminta-analytiikan. BI sisältää erilaisten työkalujen ja tekniikoiden yhdistämisen liiketoimintatiedon keräämiseksi, integroimiseksi, analysoimiseksi ja esittämiseksi. BI:n tavoitteena on tukea parempaa päätöksentekoa tarjoamalla tarkkaa, ajankohtaista ja relevanttia tietoa.

Tarvitseeko BI tekoälyä?

Digitaalisen transformaation aikakaudella, kun toimitaan suurten tietomäärien parissa, liiketoimintatiedon yhdistäminen tekoälyyn on muuttumassa välttämättömäksi. Työkalut kuten Tableau, Power BI ja Oracle BI osoittavat, kuinka voimakkaaksi tämä teknologioiden yhdistelmä on tullut, tarjoten yrityksille työkaluja, jotka auttavat heitä tekemään parempia liiketoimintapäätöksiä.

Kuitenkin, tarvitseeko BI tekoälyä? Tämä on kysymys, johon ei ole selvää vastausta. Toisaalta tekoäly voi auttaa analysoimaan ja tulkitsemaan suuria tietomääriä, tarjoten arvokasta tietoa ja ohjausta päätöksentekijöille. Toisaalta se voi olla kallista, monimutkaista ja alttiina virheille tai manipuloinnille.

Tulevaisuudessa voimme odottaa vielä enemmän BI:n ja tekoälyn integraatiota, mikä tuo uusia mahdollisuuksia ja haasteita yrityksille. Maailmassa, jossa data on avain menestykseen, vastuullinen BI:n ja tekoälyn yhdistäminen on muuttumassa todella tärkeäksi asiaksi.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä.