Vi ger dig resultat. Starta din digitala omvandlingsprocess nu och upptäck möjligheterna för ert företag i morgon.
Vi erbjuder skräddarsydda lösningar för din bransch.
8 min read • Jan 22, 2024
Den transformativa utvecklingen av dataanalys med artificiell intelligens (AI) sätter business intelligence (BI) i fokus. Den pågående hypen angående AI, särskilt som ett resultat av ChatGPT, lyfter inte bara fram möjligheterna utan också de kritiska frågorna relaterade till den realistiska integrationen av AI i BI. Den här artikeln diskuterar de utmaningar, möjligheter och etiska frågor som följer av denna symbios.
Hypen kring AI leder ofta till överdrivna förväntningar som gör att man ser det som den ultimata lösningen för alla utmaningar. Detta resulterar i ett överflöd av stora idéer. Men tyvärr så är AI i praktiken mer komplex att implementera än vad många tror. Företag betonar gärna integrationen av AI i sin programvara, men det har ofta en större innebörd än enbart omprofilering av enkla funktioner. Av detta blir det överdrivna förväntningar, ofta med en brist på konkreta tillämpningar i det verkliga livet. Gapet mellan idéer och praktiska tillämpningar är en stor utmaning.
När det gäller BI är inte heller varje tillämpning av AI är vettig att göra. Företag ställs inför utmaningen att integrera AI på ett riktat sätt och i rätt områden för att skapa verkligt mervärde. Potentialen för AI i BI ligger särskilt i det utforskande området och i användningen av naturliga språkfrågor. En annan aspekt av intresse, som ännu inte har fått tillräcklig uppmärksamhet, är utveckling av automatiserad maskininlärning (AutoML).
Natural Language query (NLQ) spelar en nyckelroll i den transformativa utvecklingen av dataanalys genom artificiell intelligens (AI) inom området business intelligence (BI). NLQ gör det möjligt för användare att göra datarelaterade frågor medan algoritmen bearbetar dessa frågor i bakgrund och genererar exakta svar, sammanfattningar eller diagram. Den intensiteten av interaktionen med affärsdata beror på precisionen av inlämnade frågor, datakvaliteten och indata.
Användningen av NLQ ger ett tydligt mervärde, speciellt för användare utan erfarenhet av programmering eller maskininlärning. Rätt använt kan det erbjuda ett snabbt och effektivt sätt att arbeta med din egen data. Den nya utmaningen är dock att skapa exakta frågor och validera resultaten. NLQ representerar ett viktigt steg mot att demokratisera dataåtkomst eftersom det gör det möjligt för personer utanför de tekniska disciplinerna att interagera med BI-data aktivt och effektivt.
Integreringen av NLQ i BI pågår drivs av den parallella utvecklingen av teknologier som AutoML. Denna teknik gör det möjligt att använda maskininlärning utan någon omfattande programmeringsexpertis. Även om möjligheterna att använda det i analys och rapporteringen är omfattande och dess potential är enorm, bara en handfull experter har hittills behandlat detta område på något djup. Ett företag som erbjuder denna AutoML-funktion är Qlik.
Tack vare AutoML, så kan användare av analysplattformen enkelt utföra ML-experiment, träna modeller och göra förutsägelser för framtiden baserat på helt verifierbar data. Integreringen av AutoML i Qlik SaaS underlättar interaktiv analys och scenarioplanering. Förmågan att generera, förfina och förklara modeller transparent och med lätthet illustrerar potentialen för AI i specifika BI-tillämpningar.
Att använda AutoML-modeller gör dataanalys och beslutsfattande effektivare genom att använda historisk data för att mäta sannolikheter för framtiden. Detta tillvägagångssätt ger inte bara fascinerande insikter utan kan också ge ett betydande bidrag till att få djupgående information från modeller och förbättra beslutsfattandet inom olika tillämpningsområden som t.ex analyser och visuell rapportering.
En mer intensiv analys och integration av detta tillvägagångssätt skulle kunna bidra till att berika befintliga plattformar med värdefull information och ytterligare främja dataanvändning inom företaget. Som sagt är det viktigt att förbli skeptisk, särskilt när det gäller verifiering och förfalskning av svar. Företag bör vara medvetna om att användning av AI inte bara är förknippat med möjligheter, utan också med risker som måste åtgärdas proaktivt. Dessutom är BI-verktyg ett utmärkt sätt att visualisera och bearbeta externa resultat inom ramen för maskininlärning. Detta underlättar datautforskning och skapar därmed den idealiska basen för analys, tolkning och förfining av resultat.
BE-terna är en av Europas ledande leverantörer av specialiserade affärsmjukvarulösningar för en rad branscher. Inom området supply chain optimization använder företaget Qlik och Power BI Rapporter som hjälper till att visualisera prognoser för efterfrågan, lagernivåer och orderförslag. Användare har möjlighet att justera denna data efter behov och dela den med externa verktyg, såsom affärssystem, för bearbetning.
BE-terna erbjuder också lösningar som använder Business Intelligence-applikationer som användargränssnitt. Dessa lösningar täcker olika områden, såsom optimering av produktionsplanering, kundsegmentering och analys av kameraövervakningssystem på transportörerna, inklusive automatisk identifiering av defekter.
Den sömlösa integrationen av AI i BI kräver ett omfattande kvalitetssäkringssätt. Ett stort hinder här är Datakvalitet. Dålig kvalitet eller ofullständig data kan leda till modeller ger felaktiga slutsatser eller ger förvrängda insikter. Dessutom är det väsentligt att överväga metadata. Metadata fungerar som nyckeln till att tolka underliggande data genom att tillhandahålla sammanhang, källor och struktur. Utan klart metadata kan AI ha svårt att förstå data och rita lämpliga slutsatser.
Användare och intressenter måste finnas i en position för att kunna förstå och återge hur AI-modeller fungerar och hur de leder till specifika resultat. Detta behov av transparens är inte bara viktigt av etiska skäl men också för acceptansen av de genererade resultaten och användarnas förtroende. Fältet som hanterar dessa frågor är känt som "förklarlig AI." Sammantaget noggrant övervägande av datakvalitet, metadata och förklarabarhet understryker komplexiteten och det breda utbudet av utmaningar i den framgångsrika integration av AI i business intelligence.
En utmaning som inte får underskattas i samband med AI i business intelligence är potentialen för modeller som ska manipuleras. Särskilt i en tid av radikal teknologi förändring där cyberbrottslighet blir allt vanligare behöver företag inte bara överväga verifiering av sina modeller men också proaktivt utveckla strategier för att förhindra manipulation.
Ämnet datakompetens blir alltmer betydelsefull i detta sammanhang. Datakompetens beskriver förmågan att inte bara tolka data, men också ifrågasätta och förstå det. Bara om vi har en fördjupad förståelse för data som används av AI-modeller kan vi upptäcka och åtgärda eventuell manipulation. Datakompetens gör det inte bara möjligt för personuppgiftsansvariga att förstå modellens resultat, men också för att verifiera integriteten hos underliggande data.
Med hänsyn till den rasande takten på utveckling inom AI området är det avgörande att företag utbildar sina anställda inom datakompetens – inte bara som en proaktiv säkerhetsåtgärd för att förhindra manipulation men också för att utnyttja AIs fulla potential inom området business intelligence. En datakunnig arbetsstyrka är inte bara bättre på att kunna hantera resultaten av AI-modeller, men också att upprätthålla integriteten och datas äkthet – en nyckelaspekt för ansvarsfull användning av AI i en företagsmiljö.
De lovande framsteg som gjorts av artificiell intelligens inom business intelligence ger anledning till optimism med avseende på framtiden. Användarvänliga BI-verktyg som integrerar i AI är särskilt imponerande. Trots den positiva utvecklingen står företagen inför verkliga utmaningar och etiska dilemman. Det är därför viktigt att ha en realistisk syn på tidigare utveckling och framtida utmaningar.
Den ökade integrationen av konstgjord intelligens inom området business intelligence skärper fokus på frågor rörande reglering och företagsansvar. Tydliga etiska riktlinjer och transparenta mekanismer är avgörande för att stärka allmänhetens förtroende vid användning av AI i BI. Utveckling av riktlinjer för etisk användning av AI teknik är väsentligt och en öppen diskussion med avseende på etik standarder och företagsansvar är absolut nödvändigt.
Sammantaget, verkligheten för AI i affärer intelligens avslöjar en blandning av lovande utveckling, praktiska utmaningar och etiska dilemman. Trots den pågående hypen kring AI är det viktigt att göra en objektiv analys av de faktiska framstegen och utmaningarna denna revolutionerande teknik. Framtiden för AI inom BI kommer till stor del att formas av i vilken utsträckning företag kan integrera tekniken i sina processer på ett logiskt och ansvarsfullt sätt.
