AI in business intelligence: Tussen hype en realiteit

Het gebruik van NLQ biedt een duidelijke meerwaarde, vooral voor gebruikers zonder ervaring met programmeren of machine learning. Op de juiste manier gebruikt, kan het een snelle en efficiënte manier bieden om met uw eigen gegevens te werken gegevens. De nieuwe uitdaging ligt echter in het maken van nauwkeurige queries en het valideren van de resultaten. NLQ is een belangrijke stap in de democratisering van gegevenstoegang omdat het het mogelijk maakt voor mensen buiten de technische disciplines om actief en efficiënt om te gaan met BI-gegevens.

AutoML: onbenut potentieel voor gegevensgestuurde besluitvorming

De integratie van NLQ in BI wordt gedreven door de parallelle ontwikkeling van technologieën zoals AutoML. Deze technologie maakt het mogelijk om machine learning te gebruiken zonder uitgebreide programmeerkennis. Hoewel de mogelijkheden voor het gebruik ervan in analytics en rapportering veelomvattend zijn en het potentieel enorm is, hebben slechts een handvol experts dit gebied tot nu toe diepgaand behandeld. Qlik is een bedrijf dat deze AutoML-functie aanbiedt.

Dankzij AutoML kunnen gebruikers van het analyseplatform platform ML-experimenten uitvoeren, modellen trainen en voorspellingen doen voor de toekomst op basis van volledig verifieerbare gegevens. De integratie van AutoML in Qlik SaaS vergemakkelijkt interactieve analyse en scenarioplanning. De mogelijkheid om modellen transparant en eenvoudig te genereren, verfijnen en verklaren illustreert het potentieel van AI in specifieke BI-toepassingen. Het gebruik van AutoML-modellen maakt gegevensanalyse en besluitvorming efficiënter door gebruik te maken van historische gegevens om waarschijnlijkheden voor de toekomst. Deze aanpak biedt niet alleen fascinerende inzichten, maar kan ook een belangrijke bijdrage leveren aan het verkrijgen van diepgaande informatie uit modellen en het verbeteren van de besluitvorming in verschillende toepassingsgebieden zoals analyse en visuele rapportage.

Een intensievere analyse en integratie van deze aanpak kan helpen om bestaande platforms te verrijken met waardevolle informatie en het gebruik van gegevens binnen de organisatie verder te bevorderen. Dit gezegd hebbende, is het belangrijk om sceptisch te blijven, vooral met betrekking tot de verificatie en vervalsing van antwoorden. Bedrijven moeten zich ervan bewust zijn dat het gebruik van AI niet alleen gepaard gaat met kansen, maar ook met risico's die proactief moeten worden aangepakt.

Bovendien zijn BI-tools een uitstekende manier om externe resultaten te visualiseren en te verwerken binnen de context van machine leren. Dit vergemakkelijkt het verkennen van gegevens en creëert zo de ideale basis voor de analyse, interpretatie en verfijning van resultaten.

Machine-learningproducten van BE-terna

BE-terna is een van Europa's toonaangevende leverancier van specialistische bedrijfssoftwareoplossingen voor verschillende sectoren.
Op het gebied van supply chain optimalisatie gebruikt het bedrijf Qlik en Power BI Reports om prognoses van de vraag, voorraadniveaus en ordervoorstellen te visualiseren.
Gebruikers hebben de mogelijkheid om deze gegevens naar wens aan te passen en te delen met externe tools, zoals ERP-systemen, voor verwerking.

BE-terna biedt ook oplossingen die business intelligence-applicaties als gebruikersinterface gebruiken. Deze oplossingen bestrijken verschillende gebieden, zoals de optimalisatie van productieplanning, klantsegmentatie en de analyse van camerabewakingssystemen op de transportbanden, inclusief de automatische identificatie van defecten.

Van modelontwikkeling naar verklaarbare AI

De naadloze integratie van AI in BI vereist een uitgebreide aanpak voor kwaliteitsborging. Een belangrijke hindernis hierbij is gegevenskwaliteit. Slechte kwaliteit of onvolledige gegevens kunnen ertoe leiden dat modellen verkeerde conclusies trekken of verkeerde inzichten geven. Verder is het essentieel om rekening te houden met de metadata. Metadata vormen de sleutel tot het interpreteren van de onderliggende gegevens door context, bronnen en structuur te bieden. Zonder duidelijke metadata kan het voor AI moeilijk zijn om de gegevens goed te begrijpen en de juiste conclusies te trekken.

Gebruikers en belanghebbenden moeten in kunnen begrijpen en reproduceren hoe AI-modellen werken en hoe ze tot specifieke resultaten leiden. Deze behoefte aan transparantie is niet alleen belangrijk om ethische redenen, maar ook voor de acceptatie van de gegenereerde resultaten en het en het vertrouwen van de gebruiker. Het veld dat zich bezighoudt met deze kwesties staat bekend als "verklaarbare AI".
De zorgvuldige afweging van gegevenskwaliteit, metadata en verklaarbaarheid de complexiteit en het brede scala aan uitdagingen bij de succesvolle integratie van succesvolle integratie van AI in business intelligence.

Manipulatie van modellen en het belang van data geletterdheid

Een uitdaging die niet onderschat moet worden in de context van AI in business intelligence is het potentieel voor modellen om gemanipuleerd te worden. Vooral in een tijdperk van radicale technologische veranderingen waarin cybercriminaliteit steeds vaker voorkomt, moeten bedrijven niet alleen nadenken over de verificatie van hun modellen, maar ook proactief strategieën ontwikkelen om manipulatie te voorkomen.

Het onderwerp datageletterdheid belangrijk in deze context. Datageletterdheid beschrijft het vermogen om niet alleen gegevens te interpreteren, maar ook om ze in vraag te stellen en te begrijpen. Alleen als we een diepgaand inzicht hebben in de gegevens die door AI-modellen worden gebruikt, kunnen we eventuele mogelijke manipulatie opsporen en verhelpen. Datageletterdheid stelt gegevensbeheerders niet alleen in staat om de resultaten van het model te begrijpen, maar ook om de integriteit van de onderliggende gegevens te verifiëren.

Met betrekking tot de razendsnelle ontwikkelingen op het gebied van AI is het van cruciaal belang dat bedrijven hun werknemers trainen in datageletterdheid - niet alleen als proactieve beveiligingsmaatregel om manipulatie te voorkomen, maar ook om het volledige potentieel van AI op het gebied van business intelligence te benutten. Een datageletterd personeelsbestand is niet alleen beter om te gaan met de resultaten van AI-modellen, maar ook om de integriteit en authenticiteit van de gegevens te handhaven - een belangrijk aspect voor een verantwoord gebruik van AI in een bedrijfsomgeving.

Een blik op de toekomst: regelgeving, ethiek en verantwoord ondernemen verantwoordelijkheid

De veelbelovende vooruitgang die artificiële intelligentie in business intelligence geven reden tot optimisme met betrekking tot de toekomst. Gebruiksvriendelijke BI-tools die AI integreren zijn bijzonder indrukwekkend. Ondanks de positieve ontwikkelingen worden bedrijven geconfronteerd met echte uitdagingen en ethische dilemma's. Het is daarom essentieel om een realistische kijk te hebben op de ontwikkelingen in het verleden en toekomstige uitdagingen.

De toegenomen integratie van artificial intelligentie op het gebied van bedrijfsinformatie verscherpt de aandacht voor kwesties met betrekking tot regelgeving en bedrijfsverantwoordelijkheid. Duidelijke ethische richtlijnen en transparante mechanismen zijn van vitaal belang om het vertrouwen van het publiek in het gebruik van AI in BI. De ontwikkeling van richtlijnen voor het ethisch gebruik van AI technologieën is essentieel en een open discussie met betrekking tot ethische normen en bedrijfsverantwoordelijkheid is noodzakelijk.

Over het geheel genomen laat de realiteit van AI in intelligentie een mengeling van veelbelovende ontwikkelingen, praktische uitdagingen en ethische dilemma's. Ondanks de voortdurende hype rond AI is het belangrijk om een objectieve analyse te maken van de werkelijke vooruitgang en uitdagingen die deze revolutionaire technologie met zich meebrengt. De toekomst van AI in BI zal grotendeels worden bepaald door de mate waarin bedrijven de technologie op een logische en verantwoorde manier kunnen integreren in hun processen.