Waarom kunstmatige intelligentie en business intelligence zo belangrijk zijn
Kunstmatige intelligentie (AI) en business intelligence (BI) zijn bijna vergelijkbaar maar toch verschillend, je kunt kunstmatige intelligentie soms beschouwen als een verbeterde versie van business intelligence. Kunstmatige intelligentie is nieuwer in de industrie dan business intelligence. Business intelligence maakt gebruik van verschillende technologieën en tools om bedrijfsgegevens te verzamelen en te analyseren, terwijl kunstmatige intelligentie computersystemen gebruikt om menselijke vermogens zoals probleemoplossing, leren en beoordelingsvermogen te imiteren. We duiken in de verschillen tussen kunstmatige intelligentie en zakelijke intelligentie en hun prioriteiten in vergelijkbare situaties.
Verschillen tussen kunstmatige intelligentie en zakelijke intelligentie
Doelen van kunstmatige intelligentie en business intelligence
Business intelligence is gericht op het analyseren van gegevens door middel van verzamelen en rapporteren. Business intelligence verbetert de kwaliteit en consistentie van de gegevens en leidt ze naar een duidelijker pad, maar geeft niet aan hoe de gegevens gebruikt kunnen worden bij het nemen van beslissingen. Bedrijven zoals Microsoft, Oracle en Tableau gebruiken business intelligence tools om spreadsheets, operationele statistieken, dashboards, grafieken, diagrammen en andere weergaven te maken. Daarnaast gebruiken ze deze tools ook voor een reeks uiteenlopende bedrijfsfuncties, waaronder human resources en marketing.
Aan de andere kant is kunstmatige intelligentie gericht op het modelleren van menselijke intelligentie. Door menselijke behoeften te modelleren, neemt het samenhangende beslissingen. Bovendien stelt het systemen in staat om te leren van hun gegevens en hun prestaties binnen een bepaalde tijd te verbeteren.
Gebruik van business intelligence en kunstmatige intelligentie
Business intelligence is zo gewoon en fundamenteel geworden voor de manier waarop bedrijven werken, dat mensen in een organisatie zich niet eens realiseren dat ze er afhankelijk van zijn. Mensen die Microsoft Excel of een andere spreadsheetapplicatie vanuit een zakelijk perspectief hebben gebruikt, zijn misschien wel eens met business intelligence in aanraking gekomen. Organisaties gebruiken business intelligence ook om inzicht te krijgen in de wensen van hun klanten. Ze communiceren met hun klanten via chatbots, e-mails en sociale media.
Business intelligence kan gegevens verzamelen uit verschillende bronnen en deze weergeven in een samenhangend en uniform formaat, waardoor bedrijven een beter inzicht krijgen in hoe ze hun klanten het beste van dienst kunnen zijn. Bedrijven gebruiken business intelligence ook om de efficiëntie van hun activiteiten te verhogen.
Tegenwoordig wordt kunstmatige intelligentie gebruikt in verschillende segmenten, van medische diagnoses tot het opzetten van duurzame energienetwerken en om individuen in staat te stellen de wensen van hun klanten beter te begrijpen. Er zijn talloze bedrijfsapplicaties die worden aangedreven door kunstmatige intelligentie, waaronder procesautomatisering. Toepassingen zoals Automation Process werken informatie bij zoals de behoeften en dossiers van klanten, beheren standaardcommunicatie met klanten en bieden basisbegeleiding bij gestandaardiseerde contracten en documentatie.
Technologieën
Business intelligence maakt gebruik van technologieën zoals datawarehousing, datamining, ETL (Extract Transform & Load), rapportagetools zoals OLAP (Online Analytical Processing) en dashboarding.
Kunstmatige intelligentie maakt gebruik van technologieën zoals machine learning, neurale netwerken, natuurlijke taalverwerking, robotica en nog veel meer.
Implementatiemechanismen
Business intelligence vereist vaak gebruiksvriendelijke interfaces en tools. De implementatie omvat het opzetten van gegevensbronnen, het ontwikkelen van datamodellen en het bedenken van rapporten en dashboards.
Kunstmatige intelligentie kan worden geïmplementeerd met behulp van specifieke kennis en expertise op het gebied van data science, machine learning en algoritmeontwikkeling. In vergelijking met business intelligence is de implementatie van kunstmatige intelligentie iets complexer en kost het veel middelen, waaronder datavoorbereiding, modeltraining en regelmatige monitoring.
Rol van kunstmatige intelligentie in business intelligence
Gegevensanalyse
Kunstmatige intelligentie kan business intelligence ondersteunen door bijgewerkte mechanismen voor gegevensanalyse te integreren. Machine Learning binnen kunstmatige intelligentie kan kritische gegevens analyseren met behulp van algoritmen, waar traditionele tools voor business intelligence mogelijk niet over beschikken.
Automatisering
Kunstmatige intelligentie kan tools voor business intelligence in staat stellen om snel output te leveren door gegevensverwerking en -analyse te automatiseren en met minder menselijke betrokkenheid.
Onmiddellijke reactie op veranderende marktscenario’s
De snelheid waarmee kunstmatige intelligentiesystemen reageren op veranderingen in de markt, stelt organisaties in staat om snel beslissingen te nemen. Kunstmatige intelligentie aangedreven business intelligence tools monitoren real-time gegevens uit verschillende bronnen, waardoor organisaties zich bewust worden van belangrijke gebeurtenissen die een impact kunnen hebben op hun bedrijf, terwijl ze snelle strategische aanpassingen initiëren.
Gemakkelijke besluitvorming
Kunstmatige intelligentie zorgt voor een soepele besluitvorming. In tegenstelling tot mensen die beïnvloed kunnen worden door vooroordelen of fluctuerende prestatieniveaus, bieden kunstmatige intelligentiemechanismen directe en compacte analyses en suggesties op basis van de gegevens die ze ontvangen.
Concluderend
Kunstmatige intelligentie en business intelligence vullen elkaar aan, aangezien kunstmatige intelligentie kan worden beschouwd als een verbeterde versie van business intelligence als beide worden geïntegreerd. Voor de implementatie van kunstmatige intelligentie is echter veel expertise nodig, waaronder machine learning, verwerking van natuurlijke taal, data science en de ontwikkeling van algoritmen. Tot slot zijn beide belangrijk in het echte leven, maar kunstmatige intelligentie is nieuwer in de industrie in vergelijking met business intelligence en is sneller dan dat.
Veelgestelde vragen
Wat is het belangrijkste verschil tussen kunstmatige intelligentie en business intelligence?
Kunstmatige intelligentie richt zich op het creëren van systemen naast het autonoom aanpassen en leren van gegevensbronnen, terwijl business intelligence gegevens verzamelt, analyseert en rapporteert voor bedrijven en organisaties.
Op welke manieren helpen kunstmatige intelligentie en business intelligence bedrijven?
Kunstmatige intelligentie verbetert bedrijven door gegevens te analyseren en menselijk gedrag te modelleren met algoritmen. Business Intelligence verzamelt gegevens uit verschillende bronnen, analyseert ze om inzicht te krijgen en genereert rapporten en dashboards.
Kunnen kunstmatige intelligentie en business intelligence samen worden gebruikt?
Kunstmatige intelligentie en business intelligence kunnen samen worden geïntegreerd. Kunstmatige intelligentie kan business intelligence verbeteren door te voorzien in bijgewerkte analysemechanismen en automatisering, wat leidt tot een efficiëntere en inzichtelijkere business aura.
