Warum künstliche Intelligenz und Business Intelligence so wichtig sind

Künstliche Intelligenz (KI) und Business Intelligence (BI) sind fast identisch, aber dennoch unterschiedlich. Man kann künstliche Intelligenz manchmal als eine verbesserte Version von Business Intelligence betrachten. Künstliche Intelligenz ist im Vergleich zu Business Intelligence neuer in der Branche. Bei der Business Intelligence werden verschiedene Technologien und Tools eingesetzt, um Geschäftsdaten zu sammeln und zu analysieren, während bei der künstlichen Intelligenz Computersysteme eingesetzt werden, um menschliche Fähigkeiten wie Problemlösung, Lernen und Urteilsvermögen zu imitieren. Wir gehen auf die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence und ihre Prioritäten in vergleichbaren Situationen ein.

Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence

Ziele von künstlicher Intelligenz und Business Intelligence

Business Intelligence zielt auf die Analyse von Daten durch Erfassung und Berichterstattung ab. Business Intelligence verbessert die Qualität und Konsistenz der Daten und führt sie auf einen klareren Weg, gibt aber keine Hinweise darauf, wie die Daten für die Entscheidungsfindung genutzt werden können. Unternehmen wie Microsoft, Oracle und Tableau verwenden Business-Intelligence-Tools, um Tabellenkalkulationen, Betriebskennzahlen, Dashboards, Grafiken, Diagramme und andere Darstellungen zu erstellen. Außerdem verwenden sie diese Tools für eine Reihe von verschiedenen Funktionen, die mit dem Geschäft zu tun haben, wie z. B. Personalwesen und Marketing.

Auf der anderen Seite zielt die künstliche Intelligenz darauf ab, die menschliche Intelligenz zu modellieren. Indem sie menschliche Bedürfnisse modelliert, trifft sie kohärente Entscheidungen. Außerdem ermöglicht sie es Systemen, aus ihren Daten zu lernen und ihre Leistung innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu verbessern.

Anwendungsfälle von Business Intelligence und künstlicher Intelligenz

Geschäftsintelligenz ist so weit verbreitet und grundlegend für die Arbeitsweise von Unternehmen geworden, dass die Menschen in einer Organisation gar nicht merken, dass sie sich darauf verlassen. Wer schon einmal Microsoft Excel oder eine andere Tabellenkalkulationsanwendung aus geschäftlicher Sicht verwendet hat, ist vielleicht schon auf Business Intelligence gestoßen. Unternehmen nutzen Business Intelligence auch, um die Anforderungen ihrer Kunden zu verstehen. Sie interagieren mit ihren Kunden über Chatbots, E-Mails und soziale Medien.

Mit Business Intelligence können Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem zusammenhängenden und einheitlichen Format dargestellt werden, wodurch Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür erlangen, wie sie ihre Kunden am besten bedienen können. Unternehmen nutzen Business Intelligence auch, um die Effizienz ihrer Abläufe zu steigern.

Heutzutage wird künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen eingesetzt, angefangen bei medizinischen Diagnosen bis hin zum Aufbau nachhaltiger Energienetze und der Möglichkeit, die Wünsche der Kunden besser zu verstehen. Es gibt zahlreiche auf künstliche Intelligenz gestützte Unternehmensanwendungen, darunter die Prozessautomatisierung. Anwendungen wie die Prozessautomatisierung aktualisieren Informationen wie Kundenbedürfnisse und -unterlagen, verwalten die Standardkommunikation mit Kunden und bieten grundlegende Anleitungen zu standardisierten Verträgen und Unterlagen.

Technologien

Business Intelligence nutzt Technologien wie Data Warehousing, Data Mining, ETL (Extract Transform & Load), Reporting Tools wie OLAP (Online Analytical Processing) und Dashboarding.

Künstliche Intelligenz nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, Robotik und vieles mehr.

Implementierungsmechanismen

Business Intelligence erfordert häufig benutzerfreundliche Schnittstellen und Werkzeuge. Die Implementierung umfasst das Einrichten von Datenquellen, die Entwicklung von Datenmodellen und die Erstellung von Berichten und Dashboards.

Künstliche Intelligenz kann durch spezielle Kenntnisse und Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Algorithmenentwicklung implementiert werden. Im Vergleich zu Business Intelligence ist die Implementierung von künstlicher Intelligenz etwas komplexer und ressourcenintensiver, einschließlich Datenaufbereitung, Modelltraining und häufiger Überwachung.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Business Intelligence

Datenanalyse

Künstliche Intelligenz kann Business Intelligence durch die Integration aktueller Datenanalysemechanismen unterstützen. Das maschinelle Lernen im Rahmen der künstlichen Intelligenz kann kritische Daten mit Hilfe von Algorithmen analysieren, die traditionellen Business Intelligence-Tools möglicherweise fehlen.

Automatisierung

Künstliche Intelligenz kann Business Intelligence-Tools in die Lage versetzen, durch Automatisierung der Datenverarbeitung und -analyse und mit weniger menschlicher Beteiligung schnell Ergebnisse zu liefern.

Unmittelbare Reaktion auf sich ändernde Marktszenarien

Die Geschwindigkeit, mit der Systeme mit künstlicher Intelligenz auf Marktveränderungen reagieren, ermöglicht es Unternehmen, schnelle Entscheidungen zu treffen. Mit künstlicher Intelligenz betriebene Business-Intelligence-Tools überwachen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen und machen Unternehmen auf wichtige Ereignisse aufmerksam, die sich auf ihr Geschäft auswirken können, während sie gleichzeitig rasche strategische Anpassungen einleiten.

Bequeme Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz sorgt für eine reibungslose Entscheidungsfindung. Im Gegensatz zu Menschen, die durch Voreingenommenheit oder schwankende Leistungsniveaus beeinflusst werden können, bieten Mechanismen der künstlichen Intelligenz direkte und kompakte Analysen und Vorschläge auf der Grundlage der erhaltenen Daten.

Schlussfolgerung

Künstliche Intelligenz und Business Intelligence ergänzen sich gegenseitig, da künstliche Intelligenz als eine verbesserte Version der Business Intelligence angesehen werden kann, wenn beide integriert werden. Die Implementierung von künstlicher Intelligenz erfordert jedoch eine Menge Fachwissen, einschließlich maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenwissenschaft und Algorithmenentwicklung. Abschließend lässt sich sagen, dass beide in der Praxis wichtig sind, künstliche Intelligenz jedoch im Vergleich zu Business Intelligence neuer ist und schneller ist.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Hauptunterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence?

Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die sich nicht nur selbständig an Datenressourcen anpassen und aus ihnen lernen, während Business Intelligence Daten für Unternehmen und Organisationen sammelt, analysiert und berichtet.

Inwiefern helfen künstliche Intelligenz und Business Intelligence Unternehmen?

Künstliche Intelligenz verbessert Unternehmen durch die Analyse von Daten und die Modellierung menschlichen Verhaltens durch Algorithmen. Business Intelligence sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, analysiert sie, um Erkenntnisse zu gewinnen, und erstellt Berichte und Dashboards.

Können künstliche Intelligenz und Business Intelligence gemeinsam genutzt werden?

Künstliche Intelligenz und Business Intelligence können zusammen eingesetzt werden. Künstliche Intelligenz kann die Geschäftsintelligenz verbessern, indem sie aktualisierte Analysemechanismen und Automatisierung bereitstellt, die zu einer effizienteren und aufschlussreicheren Geschäftsausstrahlung führen.