In deze blog vertellen we je wat business intelligence is en waarom dit een belangrijke eerste stap is naar een AI-gedreven bedrijf.
Business intelligence
BI verwijst naar de technologieën, processen en praktijken die worden gebruikt om bedrijfsinformatie te verzamelen, te integreren, te analyseren en te presenteren. Het doel van BI is om betere zakelijke beslissingen te ondersteunen door historische, huidige en voorspellende inzichten in bedrijfsoperaties te bieden. Belangrijke componenten van BI zijn:
- Data Warehousing: Het verzamelen en opslaan van gegevens uit verschillende bronnen.
- Data Mining: Het halen van nuttige informatie uit grote datasets.
- Rapportage- en Querytools: Het genereren van rapporten en beantwoorden van specifieke zakelijke vragen.
- Dashboarding: Het visualiseren van gegevens op een gebruiksvriendelijke manier.
Kunstmatige intelligentie (AI)
AI verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name computersystemen. Deze processen omvatten leren (het verwerven van informatie en regels voor het gebruik ervan), redeneren (het gebruiken van regels om tot benaderde of definitieve conclusies te komen) en zelfcorrectie. Belangrijke componenten van AI zijn:
- Machine Learning (ML): Algoritmen waarmee computers kunnen leren van en voorspellingen kunnen doen op basis van gegevens.
- Natural Language Processing (NLP): Het mogelijk maken dat machines menselijke taal begrijpen en erop reageren.
- Robotic Process Automation (RPA): Het automatiseren van repetitieve taken die normaal door mensen worden uitgevoerd.
- Voospellende analytics: Het gebruik van statistische algoritmen en ML-technieken om de waarschijnlijkheid van toekomstige uitkomsten te identificeren op basis van historische gegevens.
Het verband tussen business intelligence en AI
Verbeterde gegevensanalyse
BI-systemen vertrouwen traditioneel op historische gegevens en vooraf gedefinieerde queries om inzichten te genereren. AI, met name ML-algoritmen, kan grote datasets efficiënter analyseren en patronen of trends identificeren die mogelijk niet zichtbaar zijn met traditionele BI-tools.
Geautomatiseerde inzichten
AI kan het analyseproces automatiseren, inzichten en aanbevelingen genereren zonder menselijke tussenkomst. Dit leidt tot snellere besluitvorming en vermindert de afhankelijkheid van data-analisten.
Natural Language Processing (NLP) kan tekstuele gegevens analyseren, zoals klantfeedback of inkomende mails, en aanvullende inzichten bieden die traditionele BI-tools mogelijk missen.
Gepersonaliseerde dashboards en rapporten
AI kan BI-dashboards en rapporten aanpassen aan individuele gebruikers op basis van hun rollen, voorkeuren en eerdere interacties. Dit zorgt ervoor dat gebruikers de meest relevante informatie en inzichten ontvangen.
Algoritmen kunnen de gepresenteerde informatie aanpassen op basis van gebruikersgedrag en feedback, waardoor BI-tools intuïtiever en gebruiksvriendelijker worden.
Anomaliedetectie en risicobeheer
AI-algoritmen zijn sterk in het identificeren van outliers en potentiële risico's binnen gegevens. Ze kunnen bijvoorbeeld ongebruikelijke patronen detecteren die op fraude of operationele inefficiënties kunnen wijzen.
Integratie van AI met BI stelt organisaties in staat om snel op deze anomalieën te reageren en risico's te beheersen voordat ze escaleren.
Besluitvormingssystemen
Door BI en AI te combineren ontstaan robuustere besluitvormingssystemen. AI kan diepere inzichten bieden en acties suggereren op basis van BI-gegevens, waardoor bedrijfsleiders beter geïnformeerde en strategische beslissingen kunnen nemen.
Scenarioanalyse met behulp van AI kan verschillende zakelijke scenario's en hun mogelijke uitkomsten simuleren, zodat organisaties kunnen plannen en voorbereiden op verschillende toekomsten.
Conclusie
De integratie van AI in BI transformeert de manier waarop bedrijven gegevens verzamelen, analyseren en gebruiken. Terwijl BI het kader en de tools biedt voor gegevensanalyse, verbetert AI deze mogelijkheden door geavanceerde analyses, automatisering en voorspellende inzichten te bieden. Samen stellen ze organisaties in staat om efficiënter en effectiever datagedreven beslissingen te nemen, waardoor ze een voordeel hebben in de markt.
