3 strumenti di business intelligence. La BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale? | AI nel business #16

Che cos’è l’intelligenza aziendale?

L’intelligenza aziendale non è solo il processo di trasformazione dei dati grezzi in informazioni preziose. È il ponte che collega i dati con le decisioni, consentendo alle aziende di comprendere meglio il mercato, la concorrenza e le proprie operazioni. Gli elementi chiave dell’intelligenza aziendale sono:

• Dati – una materia prima che viene elaborata e analizzata per diventare informazione.
• Informazione – interpretata correttamente e collocata nel contesto,
• Conoscenza – basata su dati e informazioni, è la chiave per prendere decisioni aziendali solide.

I 3 strumenti di intelligenza aziendale più popolari

Esaminiamo gli strumenti più popolari che migliorano la transizione dai dati alla conoscenza assistita dall’IA.

1. Tableau – una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a creare report e dashboard interattivi. Le caratteristiche più interessanti di Tableau includono:
• Chiedi Dati – per porre domande in linguaggio naturale, e Tableau fornisce le risposte sotto forma di visualizzazioni,
• Spiega Dati – aiuta a comprendere cosa c’è dietro i dati, spiegando anomalie e tendenze,
• Raccomandazioni Intelligenti – suggerisce i migliori modi per visualizzare i dati, combinare fonti di dati e creare calcoli,
• Einstein Discovery – consente di creare e implementare rapidamente modelli predittivi avanzati e presentare i loro risultati in Tableau.

Tableau si integra anche con più piattaforme, come Salesforce, Google Cloud e Amazon Web Services (AWS), rendendolo una soluzione flessibile e versatile per le aziende.



Visualizzazione dei dati in Tableau.

Fonte: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – offre un ricco set di componenti IA per arricchire facilmente e rapidamente i tuoi dati con modelli di machine learning predefiniti o personalizzati. Le funzionalità di Microsoft Power BI basate sull’intelligenza artificiale sono chiamate AI Insights, che includono:
• Analisi del Testo – consente l’analisi delle emozioni nel testo elaborato, l’estrazione di frasi chiave, il rilevamento della lingua e il riconoscimento dei nomi propri. Può quindi esaminare il feedback dei clienti, comprendere automaticamente i temi chiave dalle recensioni dei prodotti, rilevare la lingua delle email o identificare nomi di persone, organizzazioni e luoghi da articoli di giornale,
• Visione – può etichettare automaticamente le immagini e segregare con etichette che descrivono il contenuto dell’immagine. Può, tra le altre cose, classificare foto di prodotti, etichettare foto di paesaggi o animali, riconoscere volti o loghi, o generare didascalie per descrivere scene nelle immagini,

Power BI è integrato con Azure, consentendo modelli analitici avanzati e funzioni cloud.



Visualizzazione dei dati in Microsoft Power BI.

Fonte: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – una soluzione completa che presenta componenti IA, in aree:
• IA generativa – per creare nuovi contenuti basati su dati esistenti, come report o presentazioni,
• compiti predittivi – per prevedere comportamenti futuri, performance e tendenze basate su dati storici e attuali. Ad esempio, Oracle BI può prevedere la domanda, le vendite, la redditività, il rischio, la fedeltà dei clienti e molti altri indicatori aziendali utilizzando modelli analitici integrati o personalizzati,
• IA responsabile – per costruire fiducia nell’analisi dei dati attraverso la trasparenza procedurale. Questo componente di Oracle BI è progettato per aiutare gli utenti a comprendere la logica e fornire giustificazioni per le raccomandazioni dell’IA, monitorare le performance e l’accuratezza dei modelli analitici, rilevare ed eliminare pregiudizi e discriminazioni nei dati e negli algoritmi, e collaborare con altri utenti ed esperti per migliorare la qualità e il valore delle informazioni aziendali.


Visualizzazione dei dati in Oracle Business Intelligence.

Fonte: docs.oracle.com

BI vs IA – differenze e applicazioni esemplari

Mentre l’intelligenza aziendale si concentra sull’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale aggiunge la capacità di trarre conclusioni e prendere decisioni autonomamente all’equazione.

BI (intelligenza aziendale) è un termine che si riferisce a vari strumenti e tecniche per raccogliere, integrare, analizzare e presentare informazioni aziendali. L’obiettivo dell’intelligenza aziendale è supportare una migliore presa di decisioni fornendo informazioni accurate, tempestive e pertinenti.

IA (intelligenza artificiale), d’altra parte, si occupa di compiti che richiedono comprensione del linguaggio naturale, riconoscimento delle immagini o presa di decisioni.

Ecco tre differenze chiave tra BI e IA:

• Obiettivo: L’intelligenza aziendale mira a supportare una migliore presa di decisioni fornendo informazioni accurate e tempestive, mentre l’obiettivo dell’IA è automatizzare compiti che richiedono intelligenza umana.
• Tecnologie: La BI ha una varietà di strumenti e tecniche per raccogliere, integrare e analizzare i dati, mentre l’IA presenta algoritmi avanzati di machine learning e deep learning per creare sistemi informatici capaci di eseguire compiti complessi.
• Ambito: L’intelligenza aziendale si concentra sull’analisi dei dati aziendali e sulla fornitura di informazioni di supporto alle decisioni, mentre l’IA può essere applicata a una vasta gamma di aree, inclusa la supporto alle operazioni di BI e l’estrazione di conclusioni dai dati.

Ad esempio, la BI raccoglie e analizza dati sul comportamento d’acquisto dei clienti, mentre l’IA consente di creare un sistema che raccomanda prodotti ai clienti basandosi sull’analisi del loro comportamento d’acquisto. Sembra che ciò che hanno in comune sia principalmente la parola “intelligenza.”

Prospettive sull’intelligenza aziendale supportata dall’IA

L’intelligenza artificiale non solo arricchisce gli strumenti di BI ma apre anche nuove possibilità. Grazie all’IA, i sistemi di BI possono:

• comprendere meglio le esigenze degli utenti,
• fornire previsioni più precise e
• adattarsi automaticamente alle condizioni di mercato in cambiamento.

In futuro, possiamo aspettarci un’integrazione ancora maggiore dell’intelligenza aziendale con l’IA, che porterà nuove opportunità e sfide per le aziende. L’IA può consentire l’automazione di molti compiti analitici, ad esempio, può essere utilizzata per:

• pulizia automatica dei dati,
• creazione di modelli statistici o di machine learning, così come
• generazione di visualizzazioni e report.

L’IA può anche aiutare a scoprire nuovi schemi e relazioni nei dati che potrebbero essere trascurati dagli esseri umani. Questo aiuterà le aziende a ottenere nuove intuizioni sulle loro operazioni e a prendere decisioni aziendali migliori.

BPM, analisi aziendale e BI abilitata dall’IA – qual è la differenza?

Il BPM si concentra sulla gestione e il miglioramento dei processi aziendali, mentre gli strumenti di analisi aziendale analizzano i dati e forniscono intuizioni sulle performance aziendali. La BI comprende entrambe le aree e si basa su vari strumenti e tecniche per supportare una migliore presa di decisioni. Nonostante alcune sovrapposizioni tra queste aree, ognuna ha il proprio focus e set di strumenti:

• BPM (Business Process Management) è una disciplina che si occupa della gestione e del miglioramento dei processi aziendali in un’organizzazione. Gli strumenti BPM aiutano a progettare, modellare, eseguire, monitorare e ottimizzare i processi aziendali per aumentare l’efficienza e l’efficacia.
• Strumenti di analisi aziendale sono utilizzati per analizzare i dati e fornire intuizioni sulle performance aziendali. Questi includono data mining, analisi predittiva e strumenti di analisi statistica. Gli strumenti di analisi aziendale aiutano a identificare tendenze, schemi e relazioni nei dati per supportare la presa di decisioni.
• Intelligenza aziendale (BI) è un termine più ampio che include sia BPM che analisi aziendale. La BI implica la combinazione di vari strumenti e tecniche per raccogliere, integrare, analizzare e presentare informazioni aziendali. L’obiettivo della BI è supportare una migliore presa di decisioni fornendo informazioni accurate, tempestive e pertinenti.

La BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale?

Nell’era della trasformazione digitale, mentre si opera su grandi dati, la combinazione dell’intelligenza aziendale con l’intelligenza artificiale sta diventando indispensabile. Strumenti come Tableau, Power BI e Oracle BI mostrano quanto potente sia diventata questa fusione di tecnologie, fornendo alle aziende strumenti che li aiutano a prendere decisioni aziendali migliori.

Tuttavia, la BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale? Questa è una domanda senza risposta chiara. Da un lato, l’intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare e interpretare grandi set di dati, fornendo informazioni e indicazioni preziose ai decisori. Dall’altro, può diventare costosa, complessa e soggetta a errori o manipolazioni.

In futuro, possiamo aspettarci un’integrazione ancora maggiore della BI con l’IA, che porterà nuove opportunità e sfide per le aziende. In un mondo in cui i dati sono la chiave del successo, la combinazione responsabile di BI e IA sta diventando una questione davvero importante.

Se ti piace il nostro contenuto, unisciti alla nostra comunità di api operose su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.