De term kunstmatige intelligentie wordt tegenwoordig gebruikt om algoritmische (machine learning) programma’s te beschrijven die complexe taken kunnen leren en uitvoeren, maar die nog geen fatsoenlijke gesprekken kunnen voeren. Machine learning begon als een trainingsmethode en werd vervolgens gebruikt als een primitieve vorm van AI. Kunstmatige intelligentie werd oorspronkelijk gezien als een poging om een computer te maken of een combinatie van algoritmen die net zo effectief als mensen kunnen communiceren en problemen kunnen oplossen.

Het integreren van machine learning in BI-oplossingen zal geavanceerde analyses voor meer mensen, groepen en bedrijfseenheden opleveren. Kunstmatige intelligentieplatforms, waaronder een reeks ML-algoritmen, kunnen verschillende business intelligence (BI) -toepassingen ondersteunen, zoals data-analyse, datamining, analyse en analyse-analyse.

Om de voordelen die CI in dergelijke toepassingen kan bieden, te realiseren, is het noodzakelijk om bruikbare informatie te kunnen afleiden uit gegevens, datamining, analyse en analyseanalyses, evenals het gebruik van machine learning-algoritmen. Een van de belangrijkste voordelen van kunstmatige intelligentie in business intelligence (BI) is dat het de besluitvorming ondersteunt en de besluitvorming automatiseert en zo het menselijk werk verbetert.

De sleutel om maximaal voordeel te behalen, ligt echter in het integreren van geavanceerde analytische technologieën in normale bedrijfsvoering en bedrijfsprocessen. Business intelligence-systemen combineren gegevensanalyse om complexe gegevens te evalueren en om te zetten in zinvolle en bruikbare informatie die kan worden gebruikt ter ondersteuning van strategische beslissingen – besluitvorming, bedrijfsplanning, bedrijfsstrategie en strategiemanagement. Business Intelligence bevat strategieën en technologieën waarmee bedrijven actuele en historische gegevens kunnen analyseren om strategische beslissingen te verbeteren en concurrentievoordelen te creëren. Een business intelligence-omgeving bestaat uit het gebruik van een breed scala aan technologieën zoals analytics, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI), die de integratie van data-analyse, datavisualisatie en analyse in normale bedrijfsprocessen en -processen mogelijk maken.

Business intelligence-technologieën gebruiken geavanceerde statistieken en voorspellende analyses om bedrijven te helpen conclusies te trekken uit data-analyse en toekomstige gebeurtenissen in de bedrijfsvoering te voorspellen. Dit is iets dat waarschijnlijk steeds vaker voorkomt in het tijdperk van kunstmatige intelligentie en machine learning. De volgende fase gaat echter verder en omvat het gebruik van datavisualisatie en analyse als een belangrijk onderdeel van business intelligence.

Een business intelligence-omgeving bestaat uit het gebruik van een breed scala aan technologieën zoals analytics, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI), die de integratie van data-analyse, datavisualisatie en analyse in normale bedrijfsprocessen en -processen mogelijk maken.

Business intelligence-technologieën gebruiken geavanceerde statistieken en voorspellende analyses om bedrijven te helpen conclusies te trekken uit data-analyse en toekomstige gebeurtenissen in de bedrijfsvoering te voorspellen. Dit is iets dat waarschijnlijk steeds vaker voorkomt in het tijdperk van kunstmatige intelligentie en machine learning. De volgende fase gaat echter verder en omvat het gebruik van datavisualisatie en analyse als een belangrijk onderdeel van business intelligence

Met prognoses kunnen bedrijven trends en informatie die door Business Intelligence Analytics is verzameld gebruiken om te voorspellen wat er de komende maanden en jaren kan gebeuren. Om elk onderdeel van het BI-landschap succesvol te laten zijn, moeten bedrijven kennis hebben van datamining en voorspellende modellen. Kijk waar uw branche in de toekomst naartoe gaat om te bepalen wat de toekomstige behoeften en het vermogen van uw bedrijf zijn om ermee om te gaan.

Voordat we kijken naar de specifieke manieren waarop geavanceerde analyse de analyse en business intelligence-processen zal veranderen, moeten we kijken naar de evolutie van business intelligence. De bottom line van geavanceerde analyse is dat kunstmatige intelligentie alles verandert over analyse- en bedrijfsintelligentieprocessen, sommige stappen vereenvoudigt of elimineert, andere radicaal verandert of verbetert. Augmented Analytics is de toekomst van gegevensanalyse, “Augmented Analytics wordt gebruikt om gegevensvoorbereiding, ontdekking en gegevensuitwisseling te automatiseren.

Door het interpretatieproces van gegevens uit verschillende bronnen te automatiseren, kan AI B2B CEO’s helpen zich te concentreren op de belangrijkste problemen die zich voordoen en ervoor te zorgen dat hun antwoorden overeenkomen. AI, big data en machine learning kunnen B-2B-bedrijven helpen bruikbare inzichten te verkrijgen die hen kunnen helpen beslissingen te nemen die het bedrijf vooruit helpen.

Strategieën die technologiebedrijven gebruiken om gegevens te verzamelen, interpreteren en gebruiken, spelen een essentiële rol bij het informeren over de strategie, functie en efficiëntie van het bedrijf. AI en business intelligence-systemen, die een beschrijvende analyse van de BI-informatie van een bedrijf bieden, vormen de eerste fase van AI.

Lees verder om te begrijpen waarom het combineren van deze twee technologische concepten u kan helpen om corporate governance opnieuw uit te vinden. Volgens de IT-woordenlijst van Gartner verwijst de term Business Intelligence (BI) naar het verzamelen, analyseren en presenteren van bedrijfsinformatie. Business intelligence-systemen ondersteunen de besluitvorming door gegevensgestuurd beheer door gegevens onderling uitwisselbaar te gebruiken.