در دنیای داده محور امروزی، سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به قابلیت‌های ترکیبی هوش تجاری(BI) و هوش مصنوعی روی آورده‌اند تا به مزیت رقابتی دست یابند. انتظار می‌رود که اندازه بازار جهانی BI تا سال 2025 به 33.3 میلیارد دلار برسد. هوش تجاری از تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده‌ها برای ارائه بینش و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی این قابلیت‌ها را با خودکارسازی فرآیندها، پیش بینی نتایج و کشف الگوهای پنهان در داده‌ها افزایش می‌دهد.

هدف تبدیل داده‌ها به اطلاعات و اطلاعات به بینش است. (کارلی فیورینا، تاجر و مدیر عامل سابق شرکت HP)

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI) به ابزارها و فرآیندهایی اشاره دارد که کسب‌وکارها برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌ها استفاده می‌کنند. BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با ارائه بینش‌هایی درباره عملکردشان، تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند. این شامل جمع آوری داده ها از منابع مختلف، تبدیل آن به اطلاعات معنادار و ارائه آن به روشی است که به راحتی قابل درک باشد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) شبیه سازی هوش انسانی در ماشین ها است. فناوری‌های هوش مصنوعی ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از تجربه بیاموزند، با ورودی‌های جدید سازگار شوند و کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تصمیم‌گیری، حل مسئله و ترجمه زبان.

3 مورد از توسعه هوش تجاری با استفاده‌ از هوش مصنوعی

1.پردازش خودکار داده‌ها: الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای یکپارچه‌سازی، پاکسازی و تبدیل داده‌ها را خودکار کنند، و کیفیت داده‌ها را بهبود بخشند. این الگوریتم‌ها آماده‌سازی داده‌ها را سریع می‌کند و سیستم‌های BI را قادر می‌سازد تا حجم بیشتری از داده‌ها را مدیریت کنند.

2.تجزیه و تحلیل پیشرفته: تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، قابلیت‌های تحلیلی سیستم‌های BI را افزایش می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها را تشخیص دهند، نتایج را پیش‌بینی کنند، و بینش‌هایی را در مجموعه داده‌های بزرگ آشکار کنند و مدیران سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات دقیق‌تر و آگاهانه‌تری بگیرند.

3.بینش در زمان واقعی: فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد به بینش‌های به‌روز دسترسی داشته باشند. با ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های BI، سازمان‌ها می‌توانند شاخص‌های کلیدی عملکرد را نظارت کنند و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند.

2 مورد از مزایای یکپارچه‌سازی هوش تجاری و هوش مصنوعی

1.دقت تصمیم‌گیری بهبود یافته: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های BI، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را با دقت بیشتر اتخاذ کنند.

2.بصری‌سازی داده‌های پیشرفته: ابزارهای بصری‌سازی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نمایش‌های بصری پویا و تعاملی از مجموعه داده‌های پیچیده ایجاد کنند و درک و تفسیر داده‌ها را برای تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر کنند. این بصرها به ذینفعان امکان می‌دهد تا روندها، همبستگی‌ها و الگوها را شناسایی کنند.

2 چالش‌ مهم در یکپارچه‌سازی هوش تجاری و هوش مصنوعی

1.حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: ادغام BI و هوش مصنوعی مستلزم بررسی دقیق حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است. سازمان‌ها باید اطمینان حاصل کنند که دسترسی، پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها با مقررات مربوطه برای حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات حساس مطابقت دارد.

2.نیرو متخصص: ادغام موفقیت‌آمیز BI و هوش مصنوعی به نیروی متخصص نیاز دارد که قادر به درک و استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی باشد.

3 اصل مهم یکیارچه‌‌سازی هوش تجاری و هوش مصنوعی برای آینده کسب و کارها 

1.افزایش بهره‌وری: با خودکارسازی کارهای تکراری، کسب و کارها می توانند کارایی را افزایش داده و هزینه ها را کاهش دهند.

2.تجربه مشتری پیشرفته: با استفاده از NLP و سایر فناوری‌های هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند و رضایت مشتری را بهبود بخشند.

3.نوآوری موثر: با استفاده از هوش مصنوعی و هوش مصنوعی برای شناسایی فرصت‌ها و روندهای جدید، کسب‌وکارها می‌توانند جلوتر از رقبا باقی بمانند و نوآوری را هدایت کنند.

نکات کلیدی

• ادغام چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی و بینش‌های پیش‌بینی خودکار می‌تواند قابلیت‌های هوش مصنوعی را افزایش دهد.
• الگوریتم‌های هوش مصنوعی ادغام طیف گسترده‌ای از منابع داده را در یک کسب‌وکار قابل اعتماد و سازگار امکان‌پذیر کرده‌اند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به کاربران در بازیابی اطلاعات و بینش های مورد نیازشان کمک می‌کند.
• داده‌های با کیفیت بالا منبع حیاتی است که موتور هوش مصنوعی را نیرو می‌دهد. بدون داده‌های کافی و با کیفیت، هوش مصنوعی نمی تواند کار کند. بنابراین، BI جزء لاینفک موفقیت هوش مصنوعی است.
• الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با فعال کردن تجزیه و تحلیل داده‌های جدید و شناسایی روندهای مهم برای شرکت، BI را متحول کنند. این می تواند قابلیت های BI را گسترش دهد و ارزش آن را برای کسب و کارها افزایش دهد.
• هوش مصنوعی کاربردهای گسترده‌ای در کسب‌وکارها دارد، از جمله ساده‌سازی فرآیندهای شغلی و جمع‌آوری داده‌های تجاری.

نتیجه

ادغام هوش تجاری و هوش مصنوعی نشان دهنده یک هم افزایی قدرتمند است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد حداکثر ارزش را از داده‌های خود استخراج کنند. با ترکیب قابلیت‌های تحلیلی هوش تجاری با اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات دقیق‌تر و آگاهانه‌تری بگیرند، با این حال، سازمان‌ها باید به چالش های مربوط به یکپارچه سازی داده‌ها، کیفیت و حریم خصوصی بپردازند. در نهایت، همکاری هماهنگ بین هوش تجاری و هوش مصنوعی افق‌های جدیدی را برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده نمایان می‌کند و راه را برای پیشرفت‌های آینده در زمینه تحلیل هموار می‌کند.

منابع:

• www.ibm.com
• www.analyticssteps.com
• www.businessnewsdaily.com