Бизнес-аналитика, аналитика данных и искусственный интеллект: в чем различия?

Определение различий между бизнес-аналитикой, искусственным интеллектом и аналитикой часто представляет собой проблему для многих людей. Кажется, что многие бизнес-процессы настолько пересекаются, что трудно понять, где заканчивается одна технология и начинается другая — и даже можно ли использовать эти технологии одновременно.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика — это широкая категория управления информацией, анализа и отчетности, которая работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными. BI также может дать организациям информацию об их рынках, «соответствии» их продуктов и услуг этим рынкам и эффективности их внутренних операций.

ПОСМОТРЕТЬ: Изучите наш список лучших инструментов бизнес-аналитики.

Инструментарий бизнес-аналитики имеет далеко идущие последствия. Он может включать в себя:

Стандартная отчетность — это создание регулярных, рутинных отчетов, таких как финансовые отчеты, показатели продаж и другие ключевые показатели, которые обеспечивают постоянное понимание бизнес-операций. Аналитические отчеты выходят за рамки стандартных отчетов, поскольку они анализируют данные для более глубокого понимания, тенденций и закономерностей. Интеллектуальный анализ данных предполагает изучение больших наборов данных для выявления значимых закономерностей, корреляций и идей, часто с использованием статистических методов и машинного обучения. Панели мониторинга — это удобные для пользователя визуальные представления ключевых показателей и точек данных, которые обеспечивают быстрый и простой способ мгновенного мониторинга эффективности бизнеса. Управление эффективностью включает в себя отслеживание и управление деятельностью организации в соответствии с ее целями. Реализация искусственного интеллекта в BI предполагает использование алгоритмов машинного обучения и других технологий искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных.

В совокупности именно оркестровка и внедрение всех этих технологий составляют операции бизнес-аналитики в организации.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это технология, которая использует распознавание образов для выполнения задач, требующих человеческого интеллекта, в масштабах, которые были бы трудны или невозможны для людей. В бизнес-аналитике ИИ часто сочетает идеи экспертов-людей, в том числе экспертов в предметной области и исследований, с алгоритмами машинного обучения для выявления закономерностей в данных. Затем ИИ начинает делать выводы на основе этого.

ПРЕМИУМ: воспользуйтесь этим набором для найма архитекторов искусственного интеллекта.

ИИ в значительной степени полагается на сложные статистические алгоритмы, разработанные специалистами по анализу данных для опроса массива как структурированных, так и неструктурированных данных. Таким образом, ИИ может генерировать информацию для поддержки принятия решений. Его даже можно использовать для автономного управления процессами без вмешательства человека.

Например, одним из вариантов использования ИИ является индустрия кредитных карт, где система обучена анализировать модели использования потребительских карт и выявлять возможное мошенническое поведение.

Что такое аналитика?

Аналитика оперирует как структурированными, так и неструктурированными данными для поддержки принятия корпоративных решений. Он использует стандартные запросы в стиле отчетов, а также более сложные алгоритмы искусственного интеллекта, которые находят уникальные закономерности в данных и извлекают из них ценную информацию.

В организациях широко используются несколько типов аналитики — от маркетинга до операций, финансов, обслуживания клиентов, ИТ и человеческих ресурсов. Аналитика может быть:

Диагностика: этот тип аналитики исследует причины прошлых событий или результатов, что помогает пользователям понять факторы или действия, которые привели к определенному результату. Например, рост продаж в последнем квартале. Описательный: В описательной аналитике исторические данные суммируются и интерпретируются для понимания события или результата. Например, выполнила ли компания свои ключевые показатели эффективности? Прогнозирование: этот тип аналитики использует статистические методы данных и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Например, производители могут использовать алгоритмы прогнозирования для отслеживания сбоев инфраструктуры. Предписывающий: Предписывающий анализ выходит за рамки прогнозирования будущих событий и предлагает действия, которые можно предпринять, чтобы повлиять на желаемые результаты. Например, анализ поведения и влияний прошлых покупателей в Интернете.

В чем разница между BI, AI и аналитикой?

BI, AI и аналитика предоставляют информацию, которая позволяет организациям работать лучше, прогнозировать будущее и удовлетворять потребности своих рынков. Однако между этими понятиями существуют некоторые фундаментальные различия по объему и функциям.

Бизнес-аналитика — это всеобъемлющая основа для аналитики и искусственного интеллекта. Напротив, при желании аналитику можно использовать более автономно. Например, отдел продаж может приобрести аналитическое программное обеспечение, чтобы иметь возможность оценивать рынки.

ИИ автоматизирует процессы рассуждения, чтобы либо исключить, либо сократить человеческую работу. Например, промышленный робот со встроенным искусственным интеллектом может выполнять на производственной сборочной линии операцию, которую раньше выполнял человек.

Можете ли вы использовать BI, AI и аналитику вместе?

Аналитику и искусственный интеллект можно интегрировать в более крупную структуру бизнес-аналитики, но это не обязательно. Преимущество интеграции инструментов аналитики и искусственного интеллекта в стек технологий BI заключается в том, что у вас есть комплексная инфраструктура управления данными, принятия решений и эксплуатации для вашего предприятия.

Если вы решите это сделать, первым шагом будет разработка инфраструктуры бизнес-аналитики, которая будет охватывать как аналитику, так и искусственный интеллект. Следующий шаг — заполнить эту структуру. Например, где в вашей организации вы собираетесь использовать аналитику, где вы будете автоматизировать с помощью ИИ и как вы облегчите обмен данными во всей вашей компании?