Vi skaber resultater. Start din digitale transformationsrejse i dag og opdag hvad der er muligt for din virksomhed i morgen.
Vi tilbyder løsninger som er skræddersyet til din industri. Læs hvordan vi kan hjælpe dig med at transformere din virksomhed.
8 min read • Jan 22, 2024
Den transformative udvikling af dataanalyse fra kunstig intelligens (AI) er med til at sætte fokus på Business Intelligence (BI). Den vedvarende interesse og omtale AI skaber for sig selv, især på baggrund af ChatGPT, fremhæver ikke blot de mange muligheder, men også den kritiske problematik omkring den realistiske implementering af AI ind i BI. Dette blogindlæg vil diskutere udfordringerne, mulighederne og de etiske overvejelser som den førnævnte sammenkobling medbringer.
Den enorme hype omkring AI resulterer ofte i urealistiske forventninger. Når man anser AI som svaret på alle ens problemstillinger, så er mulighederne endeløse. Dog, er implementering i praksis en yderst kompleks procedure. Virksomheder kan understrege integrationen af AI ind i deres software, men under overfladen er det som regelt mere end blot en rebranding af enkle funktioner.
Det er også sandt at ikke alle AI-programmer giver mening at indføre, når det kommer til BI. Virksomheder står overfor udfordringen i at integrere AI på målrettet vis og i passende områder for at skabe reel værdi. Potentialet ved AI i BI ligger især i udforskningsområdet og i brugen af Natural Language Query (NQL). Et andet interessant aspekt som hidtil ikke har modtaget tilstrækkelig overvejelse, er udviklingen af Automated Machine Learning (AutoML).
Natural Language Query (NQL) spiller en vigtig rolle i den transformative udvikling af dataanalyse fra kunstig intelligens (AI) i Business Intelligence-feltet(BI). NQL gør det muligt for brugere at stille datarelateret spørgsmål og søgninger, mens algoritmen bearbejder disse spørgsmål og søgninger i baggrunden og genererer nøjagtige svar, opsummeringer eller diagrammer. Intensiteten af virksomhedsdatainteraktionen afhænger af præcisionen i det indsendte spørgsmål eller søgning, datakvaliteten og det indførte data.
Brugen af NQL tilbyder en klokkeklar værditilføjelse, især for brugere uden programmerings- og machine learning-erfaring. Ved korrekt brug får man en hurtig og effektiv måde at arbejde med sin egen data. Den nyopståede udfordring er dog at stille præcise nok spørgsmål og søgninger, og at validere resultaterne. NQL repræsenterer et betydeligt spring frem mod en demokratiseret datatilgang, da det gør det muligt for brugere udenfor tekniske discipliner at interagere aktivt og effektivt med BI data.
Integrationen af NLQ i BI bliver drevet af den parallelle udvikling af teknologier som AutoML. Denne teknologi gør det muligt at anvende maskinlæring uden omfattende programmeringsekspertise. Selvom mulighederne for at anvende det inden for analytik og rapportering er mangfoldige, og dets potentiale er enormt, har kun en håndfuld eksperter hidtil beskæftiget sig dybtgående med dette område. Qlik er en virksomhed, der tilbyder denne AutoML-funktion.
Takket være AutoML kan brugere af analyseplatformen udføre ML-eksperimenter, træne modeller og lave fremskrivninger for fremtiden baseret på fuldt verificerbare data med lethed. Integrationen af AutoML i Qlik SaaS letter interaktiv analyse og scenarieplanlægning. Evnen til at generere, forfine og forklare modeller gennemsigtigt og let illustrerer potentialet for AI i specifikke BI-applikationer.
Brugen af AutoML-modeller gør dataanalyse og beslutningstagning mere effektiv ved at trække på historiske data for at vurdere sandsynligheder for fremtiden. Denne tilgang tilbyder ikke kun fascinerende indsigter, men kan også gøre en betydelig bidrag til at opnå dybdegående information fra modeller og forbedre beslutningstagning på forskellige områder såsom analyse og visuel rapportering.
En mere intensiv analyse og integration af denne tilgang kunne hjælpe med at berige eksisterende platforme med værdifuld information og yderligere fremme brugen af data inden for virksomheden. Dog er det vigtigt at forblive skeptisk, især med hensyn til verifikation og falsifikation af svar. Virksomheder bør være opmærksomme på, at anvendelse af AI ikke kun er forbundet med muligheder, men også med risici, der skal tackles proaktivt.
Desuden er BI-værktøjer en fremragende måde at visualisere og behandle eksterne resultater i sammenhæng med maskinlæring. Dette letter dataudforskning og skaber dermed det ideelle grundlag for analyse, fortolkning og forbedring af resultater.
BE-terna er en af Europas førende udbydere af specialiserede forretningssoftwareløsninger til forskellige brancher. Inden for området for optimering af forsyningskæden bruger virksomheden Qlik og Power BI Reports til at visualisere prognoser for efterspørgsel, lagerbeholdning og ordreforslag. Brugere har mulighed for at justere disse data efter behov og dele dem med eksterne værktøjer, såsom ERP-systemer, til forarbejdning.
BE-terna tilbyder også løsninger, der anvender business intelligence applikationer som brugerinterfaces. Disse løsninger dækker forskellige områder såsom optimering af produktionsplanlægning, kundesegmentering og analyse af kameraovervågningssystemer på transportbånd, inklusiv en automatisk identifikation af defekter .
Den problemfri integration af AI i BI kræver en omfattende tilgang til kvalitetssikring. Et væsentligt hinder her er datakvalitet. Dårlig kvalitet eller ufuldstændige data kan føre til, at modeller drager fejlagtige konklusioner eller giver forvrængede indsigter. Desuden er det afgørende at overveje metadata. Metadata fungerer som nøglen til at fortolke de underliggende data ved at give kontekst, kilder og struktur. Uden klar metadata kan AI have svært ved at forstå dataene korrekt og drage passende konklusioner.
Brugere og interessenter skal være i stand til at forstå og reproducere måden, hvorpå AI-modeller arbejder, og hvordan de fører til specifikke resultater. Denne nødvendighed for gennemsigtighed er ikke kun vigtig af etiske årsager, men også for accepten af de genererede resultater og brugerens tillid. Området, der beskæftiger sig med disse spørgsmål, er kendt som "forklarlig AI". Alt i alt understreger den omhyggelige overvejelse af datakvalitet, metadata og forklarbarhed kompleksiteten og det betydelige antal udfordringer i den vellykkede integration af AI i forretningsanalyse.
En udfordring, der ikke må undervurderes i forbindelse med AI i forretningsanalyse, er potentialet for manipulation af modeller. Især i en æra med radikal teknologisk forandring, hvor cyberkriminalitet bliver mere udbredt, skal virksomheder ikke kun overveje verifikationen af deres modeller, men også proaktivt udvikle strategier for at forhindre manipulation.
Emnet dataforståelse er i stigende grad vigtigt i denne sammenhæng. Dataforståelse beskriver evnen til ikke kun at fortolke data, men også at stille spørgsmål ved og forstå det. Kun hvis vi har en dybdegående forståelse af de data, der bruges af AI-modeller, kan vi opdage og afhjælpe eventuel manipulation. Dataforståelse gør det ikke kun muligt for dataansvarlige at forstå modellens resultater, men også at verificere integriteten af de underliggende data.
Med hensyn til det hastige udviklingstempo inden for AI-området er det kritisk, at virksomheder træner deres medarbejdere i dataforståelse - ikke kun som en proaktiv sikkerhedsforanstaltning for at forhindre manipulation, men også for at udnytte det fulde potentiale af AI inden for forretningsanalyse. En arbejdsstyrke med datalæsefærdigheder er ikke kun bedre i stand til at håndtere resultaterne af AI-modeller, men også at opretholde integriteten og autenticiteten af data - en afgørende faktor for den ansvarlige brug af AI i en virksomhedsmæssig sammenhæng.
De lovende fremskridt, der er blevet gjort af kunstig intelligens inden for forretningsanalyse, giver anledning til optimisme med hensyn til fremtiden. Brugervenlige BI-værktøjer, der integrerer AI, er særligt imponerende. På trods af positive udviklinger står virksomheder over for reelle udfordringer og etiske dilemmaer. Det er derfor afgørende at have et realistisk syn på tidligere udviklinger og fremtidige udfordringer.
Den øgede integration af kunstig intelligens inden for forretningsanalyse skærper fokus på spørgsmål vedrørende regulering og virksomhedsansvar. Klare etiske retningslinjer og transparente mekanismer er afgørende for at styrke offentlig tillid til brugen af AI i BI. Udviklingen af retningslinjer for den etiske brug af AI-teknologier er essentiel, og en åben diskussion vedrørende etiske standarder og virksomhedsansvar er uomgængelig.
Overordnet set afslører virkeligheden af AI inden for forretningsanalyse en blanding af lovende udviklinger, praktiske udfordringer og etiske dilemmaer. På trods af den vedvarende hype omkring AI er det vigtigt at lave en objektiv analyse af de faktiske fremskridt og udfordringer, som denne revolutionerende teknologi medfører. Fremtiden for AI inden for BI vil i høj grad blive formet af, i hvilken grad virksomheder kan integrere teknologien i deres processer på en logisk og ansvarlig måde.
Deepen your understanding of AI with our webinars, or draw on tailored machine-learning solutions for your company. Our AI experts are on hand to help you overcome any challenge. Lær mere om kunstig intelligens, eller benyt dig af skræddersyede machine learning-løsninger til din virksomhed. Vores eksperter indenfor AI står klar til at hjælpe dig overkomme enhver udfordring.
Tilmeld dig vores nyhedsbrev, og få relevante updates
