Business Intelligence BI und künstliche Intelligenz.
Programme wie Microsoft Power BI, Tableau und Qlik werden immer beliebter und Unternehmen machen immer mehr mit ihren Daten. Das begrüßen wir nur. Wissen ist oft schon verfügbar, also mach etwas damit! Aber wie können Sie die Daten noch leistungsfähiger machen und mit künstlicher Intelligenz verknüpfen?

Der Begriff künstliche Intelligenz wird heute verwendet, um algorithmische (maschinelles Lernen) Programme zu beschreiben, die komplexe Aufgaben lernen und ausführen können, aber noch keine ordnungsgemäßen Gespräche führen können. Maschinelles Lernen begann als Trainingsmethode und wurde dann als primitive Form der KI verwendet. Künstliche Intelligenz wurde ursprünglich als Versuch gedacht, einen Computer oder eine Kombination von Algorithmen zu erstellen, die Probleme genauso effektiv kommunizieren und lösen können wie Menschen.

Durch die Integration von maschinellem Lernen in BI-Lösungen werden erweiterte Analysen für mehr Personen, Gruppen und Geschäftsbereiche bereitgestellt. Künstliche Intelligenzplattformen, einschließlich einer Reihe von ML-Algorithmen, können verschiedene Business Intelligence (BI) -Anwendungen wie Datenanalyse, Data Mining, Analyse und Analyseanalyse unterstützen.

Um die Vorteile zu realisieren, die CI in solchen Anwendungen bieten kann, müssen verwertbare Informationen aus Daten, Data Mining, Analyse und Analyse sowie der Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen abgeleitet werden. Einer der Hauptvorteile der künstlichen Intelligenz in der Business Intelligence (BI) besteht darin, dass sie die Entscheidungsfindung unterstützt und die Entscheidungsfindung automatisiert, wodurch die menschliche Arbeit verbessert wird.

Der Schlüssel zum Erreichen des maximalen Nutzens liegt jedoch in der Integration fortschrittlicher Analysetechnologien in normale Geschäftsabläufe und -prozesse. Business Intelligence-Systeme kombinieren Datenanalysen, um komplexe Daten auszuwerten und in aussagekräftige und umsetzbare Informationen umzuwandeln, die zur Unterstützung strategischer Entscheidungen verwendet werden können – Entscheidungsfindung, Geschäftsplanung, Geschäftsstrategie und Strategiemanagement. Business Intelligence enthält Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aktuelle und historische Daten analysieren können, um strategische Entscheidungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Eine Business Intelligence-Umgebung besteht aus der Verwendung einer Vielzahl von Technologien wie Analytik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), die die Integration von Datenanalyse, Datenvisualisierung und -analyse in normale Geschäftsprozesse und -prozesse ermöglichen.

Business Intelligence-Technologien verwenden erweiterte Statistiken und Predictive Analytics, um Unternehmen dabei zu helfen, Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse zu ziehen und zukünftige Geschäftsereignisse vorherzusagen. Dies wird im Zeitalter der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens wahrscheinlich immer häufiger. Die nächste Phase geht jedoch noch weiter und umfasst die Verwendung der Datenvisualisierung und -analyse als wichtigen Bestandteil von Business Intelligence.

Eine Business Intelligence-Umgebung besteht aus der Verwendung einer Vielzahl von Technologien wie Analytik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), die die Integration von Datenanalyse, Datenvisualisierung und -analyse in normale Geschäftsprozesse und -prozesse ermöglichen.

Business Intelligence-Technologien verwenden erweiterte Statistiken und Predictive Analytics, um Unternehmen dabei zu helfen, Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse zu ziehen und zukünftige Geschäftsereignisse vorherzusagen. Dies wird im Zeitalter der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens wahrscheinlich immer häufiger. Die nächste Phase geht jedoch noch weiter und umfasst die Verwendung der Datenvisualisierung und -analyse als wichtigen Bestandteil von Business Intelligence.

Mithilfe von Prognosen können Unternehmen anhand von Trends und Informationen, die von Business Intelligence Analytics gesammelt wurden, vorhersagen, was in den kommenden Monaten und Jahren passieren wird.
Damit jeder Teil der BI-Landschaft erfolgreich sein kann, müssen Unternehmen Kenntnisse über Data Mining und Vorhersagemodelle haben. Sehen Sie, wohin Ihre Branche in Zukunft führen wird, um die zukünftigen Bedürfnisse und die Fähigkeit Ihres Unternehmens zu bestimmen, damit umzugehen.

Bevor wir uns die spezifischen Möglichkeiten ansehen, mit denen Advanced Analytics Analytics- und Business Intelligence-Prozesse verändern wird, müssen wir uns die Entwicklung von Business Intelligence ansehen. Das Fazit der erweiterten Analyse ist, dass künstliche Intelligenz alles an analytischen und Business-Intelligence-Prozessen ändert, einige Schritte vereinfacht oder eliminiert, andere radikal verändert oder verbessert. Augmented Analytics ist die Zukunft der Datenanalyse. „Augmented Analytics wird verwendet, um die Datenaufbereitung, -erkennung und den Datenaustausch zu automatisieren.

Durch die Automatisierung des Interpretationsprozesses von Daten aus verschiedenen Quellen kann AI B2B-CEOs dabei unterstützen, sich auf die wichtigsten Probleme zu konzentrieren und sicherzustellen, dass ihre Antworten übereinstimmen. KI, Big Data und maschinelles Lernen können B-2B-Unternehmen dabei helfen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen sie Entscheidungen treffen können, die das Geschäft vorantreiben.

Strategien, mit denen Technologieunternehmen Daten sammeln, interpretieren und verwenden, spielen eine wichtige Rolle bei der Information über Strategie, Funktion und Effizienz des Unternehmens. KI- und Business-Intelligence-Systeme, die eine deskriptive Analyse der BI-Informationen eines Unternehmens liefern, sind die erste Stufe der KI.

Lesen Sie weiter, um zu verstehen, warum die Kombination dieser beiden Technologiekonzepte Ihnen dabei helfen kann, die Unternehmensführung neu zu erfinden. Laut dem IT-Glossar von Gartner bezieht sich der Begriff Business Intelligence (BI) auf die Erfassung, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen. Business Intelligence-Systeme unterstützen die Entscheidungsfindung durch datengesteuertes Management, indem sie Daten austauschbar verwenden.