אנא אפשר JavaScript כדי להשתמש בתכונות הנגישות תכונות נגישות של אתרים על ידי UserWay
top of page

AI Meets BI Artificial Intelligence VS Business Intelligence

Nissim Elaluf

עודכן: 24 בפבר׳ 2024




שלום חברים – שאלת מיליון דולר $$$

כיצד בינה מלאכותית תשנה את המשחק עבור מפתחי  BI?

כולם כבר יודעים שבינה מלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בכל היבט בחיי היום-יום שלנו, מהפעלת עוזרים חכמים ועד לטכנולוגיה לבישה, מכוניות בנהיגה עצמית ואינספור יישומים עסקיים. וכמובן זה גם משנה את הדרך בה אנו מטפלים ומעבדים נתונים.

ל-AI יש את היכולת לתמוך ולשפר פיתוח בינה עסקית (BI) על ידי הפקה מהירה ומדויקת של תובנות יקרות ערך המבוססות על מערכי נתונים גדולים. בעוד שבינה מלאכותית (בנתיים) אינה יכולה להחליף אינטליגנציה אנושית או לשמש תחליף ל-BI, היא יכולה לספק את הכלים הדרושים כדי לקחת את המודיעין העסקי לשלב הבא.

מחקרים מראים כי לתשעה מתוך עשרה עסקים מובילים יש השקעות בטכנולוגיות בינה מלאכותית, אך פחות מ-15% מיישמים יכולות אלו בעבודתם. על ידי ניצול היתרונות של למידת מכונה וכלי AI, מנתחי נתונים ומפתחי BI יכולים להשיג יתרון על ידי תובנות מפורטות יותר, אמינות יותר ובכך לשפר תהליכים עסקיים.

במאמר זה, נדון ביתרונות המרכזיים של מפתחי BI שכן משתמשים בטכנולוגיית AI ! ונספק דוגמאות כיצד ניתן ליישם למידת מכונה על משימות ופרויקטים של BI.

נתחיל 😊

כיצד ניתן להשתמש ב-AI כדי לתמוך במפתחי BI?

שמתם לב ש-AI ו-BI חולקים את המונח ‘אינטליגנציה’, אבל הדרך שבה הם עובדים שונה בתכלית זה מזה.

בינה מלאכותית מסוגלת לחשוב ולפתור בעיות כמו המוח האנושי, כולל למידה מאלגוריתמים ועיבוד שפה טבעית כדי לספק תובנות ותחזיות לעתיד. ומצד שני, בינה עסקית עוזרת להמיר נתונים גולמיים למידע משמעותי לקבלת החלטות טובה יותר. כאשר הם מיושמים יחד, כל אחד יכול לרומם את השני ולהיות חזק יותר.

למידת מכונה מטפלת גם במשימות שגוזלות יותר זמן כמו הכנת נתונים לניתוח ושחרור מפתחים ומשתמשים עסקיים להתמקד בעבודה קריטית יותר ולהגדיל את הפרודוקטיביות שלהם, פשוט להעביר מה שאפשר לאוטמציה.

אז היתרונות של מפתחי BI המשתמשים בבינה מלאכותית

ישנם מספר יתרונות עבור מפתחי BI בכל הנוגע לשימוש בטכנולוגיית AI. כמה מהעיקריים שבהם כוללים:

ניתוח חזוי – אלגוריתמים סטטיסטיים מתקדמים מנתחים נתונים ומספקים תחזיות ותוכנית פעולה בזמן אמת (מעולה להגדרת KPI), דמיינו שכלי חיזוי מבוסס AI יכול לתת לארגון שלכם יעדים מבוססי הפעילות שלכם ובהשוואה לשוק ולעוד משתנים רבים, אין יותר הצבת יעדים שלא מחוברים למציאות.

קבלת החלטות מושכלות יותר – יותר מ50% מהמנהלים בארגונים מאמינים שבינה מלאכותית משפרת את קבלת ההחלטות. מערכות AI לוקחות את הנתונים שזמינים על ידי BI, משיגות מידע נוסף ממערך נתונים רחב יותר, ומאפשרות בצורה מדויקת יותר החלטות מגובות נתונים-פה השיתוף פעולה קריטי ביותר

לדוגמה ארגון עם 20 מוקדים טלפונים בנושאים שונים יכול להיעזר במחלקת הBI על מנת לאפיין את הנקודות בהם יתבססו ויטמיעו AI במטרה לשפר את חוויית הלקוחות ולהפחית את עומס העבודה על הצוות האנושי, איך ? שימו לב

ישנם מספר פתרונות AI שזמינים למוקדי שירות טלפוני, כגון תוכנות דיבור אוטומטי, זיהוי שפה טבעית, ופתרונות ניתוח נתונים כדי לזהות מגמות ולספק פתרונות מתאימים לצרכי הלקוחות.

ניתן להשתמש בדשבורד BI כדי לזהות את המקומות הרלוונטיים וצווארי הבקבוק במוקדליישום AI לשירות הטלפוני.

דשבורד יאפשר לנו לצפות בנתונים בזמן אמת ולזהות מגמות וטרנדים בצורה מסודרת וברורה.

ניתן להשתמש בדשבורד BI כדי לזהות את:

1.     הנושאים והצרכים הנפוצים ביותר של השיחות של הלקוחות,

2.     הסיבות לפניה וה”רגישות” של המטלפן לפי נושאים מועדים לבעיות מול הנציג,

3.     התקופות בהן יש עומס עבודה גבוה יותר במוקד השירות. ועוד

כך ניתן לזהות את המקומות הרלוונטיים ליישום AI ולפתח פתרונות מתאימים לצרכי הלקוחות ולצרכי העסק.

מאפשר למקבלי ההחלטות לצפות בנתוני המוקד ולזהות מגמות ופעולות חשובות של הלקוחות, כמו

  • ·        זמן המתנה,

  • ·        סוגי הפניות,

  • ·        תצוגות כלליות של הפעילות במוקד השירות.

כאשר יזהו מקבלי ההחלטות את המקומות הרלוונטיים ליישום AI, יוכלו להתקדם לפיתוח פתרונות AI מתאימים כדי לשפר את חוויית הלקוחות ולהפחית את עומס העבודה על הצוות האנושי בצורה אמינה בהרבה.

עוד כמה דוגמאות שניתן ליישם לאחר הצפת הנתונים החשובים והאמינים:

1. זיהוי קולי: ניתן להשתמש בטכנולוגיות זיהוי קולי כדי לזהות את הקול של הלקוח ולספק פתרונות מתאימים לצרכיו.

2. תגובות אוטומטיות: ניתן להשתמש בתגובות אוטומטיות כדי לספק מענה מהיר ויעיל ללקוחות.

3. ניתוח נתונים: ניתן להשתמש בכלי ניתוח נתונים כדי לזהות מגמות וטרנדים בצורה מהירה ולספק פתרונות מתאימים לצרכי הלקוחות.

4. תמיכה בשפות מגוונות: ניתן להשתמש בטכנולוגיות תמיכה בשפות מגוונות כדי לספק שירות ללקוחות בשפתם האם.

5. זיהוי רצף פעולות: ניתן להשתמש בטכנולוגיות זיהוי רצף פעולות כדי לזהות את הפעולות הנדרשות כדי לפתור את בעיות הלקוחות.

6. ניהול תור: ניתן להשתמש בטכנולוגיות ניהול תור כדי לספק שירות מהיר ויעיל ללקוחות ולהפחית את זמן ההמתנה.

7. זיהוי תקלות: ניתן להשתמש בטכנולוגיות זיהוי תקלות כדי לזהות תקלות במערכת ולפתור אותן בצורה מהירה ויעילה.



נמשיך עם היתרונות של מפתחי BI המשתמשים בבינה מלאכותית

אוטומציה של תהליכים – משתמשים יכולים לעדכן רשומות ומידע קריטי באופן אוטומטי, מה שמאפשר דוח נקי וסטנדרטי ללא שגיאות – לא עוד טעויות הקלדה שמסבכות את תהליך הdata Cleaning

הפוך תובנות לפעולה – AI יכול לעזור למפתחי BI לקחת פתרון בעיות לשלב הבא על ידי שימוש בניתוח חזוי כדי לספק המלצות לפתרון בעיות או למנוע מהן להתרחש בעתיד

עוזר למפתחי BI לחקור את הנתונים שלהם – בינה מלאכותית יכולה לעזור לצוותי BI לגלות בקלות רבה יותר דפוסים ומגמות נסתרות בנתונים שלהם ולהציג את הממצאים הללו בהדמיות מושכות ומושכות חזותית דקות ספורות לאחר העלאת מערכי נתונים, כמו שכולנו כבר השתעשענו עם Chat GPT

חוסך זמן – אלגוריתמי למידת מכונה עושים את העבודה הכבדה והמתישה עבור מפתחי BI על ידי סיווג/תיוג אוטומטי של עמודות וזיהוי/צירוף נתונים תואמים בין מערכי נתונים

הנה עוד 2 דוגמאות מהחיים האמיתיים

לדוגמה, נניח שצוות Business Intelligence בתוך חברה קמעונאית מנסה להשתמש בנתונים כדי להבין מדוע העסק חווה מכירות גרועות. תובנות שיספקו כלי BI יוכלו לזהות שהבעיה קשורה לעיכובים בזמני אספקה. כדי לפתור את הבעיה, כלי AI יכולים לספק המלצות בזמן אמת המונעות על ידי ידע על התנהגות לקוחות, דפוסי קנייה ועוד.

הנה עוד דוגמה. מפתח BI רוצה ליצור הדמיה ברורה ומושכת של תובנות נתונים שהם חשפו כדי להציג בפני מחזיקי עניין ולקוחות. בעוד שהדמיות הן תכונה מרכזית של כל פתרונות ה-BI המודרניים, פתרונות BI התומכים בבינה מלאכותית לוקחים את זה צעד קדימה. טכנולוגיית בינה מלאכותית בבינה עסקית יכולה להמליץ על שאלות לשאול בהתבסס על נתונים ספציפיים, ולאחר מכן המשתמשים מקבלים הדמיות אוטומטיות שמתאימות בצורה הטובה ביותר לתשובות לשאלותיהם.

טוב נשמע שהכל ורוד אה ?

בואו נבין מהם הסיכונים של אי אימוץ למידת מכונה ב-BI?

כדי לעמוד בקצב הדרישות הגוברת והולכת של הלקוחות, עסקים צריכים להישאר בקדמה של השינויים הטכנולוגיים ולחשוב עתיד, אחרת הם פחות רלוונטים. זו הסיבה ששימוש בבינה מלאכותית לצד פתרונות BI עבור אמצעי חיזוי \ מניעתי הוא קריטי.

ברור שעדיין-AI לא תחליף לשיטות BI מסורתיות, ניתן לאמץ אותו כתוספת שימושית לארגז הכלים של מפתחי BI. להלן מספר סיכונים עיקריים למי שהסס או לא מוכן לאמץ את כוחה של למידת מכונה בתוך מאמצי הבינה העסקית.

  • יכול להיות חוסר בנתונים או נתונים לא מעודכנים: זה נכון במיוחד לגבי בעלי עסקים קטנים שאין להם את הזמן או האמצעים לעדכן את הגיליונות האלקטרוניים שלהם ומזינים הכל ידנית. מערכת AI יכולה לעזור לעשות עבורם את העבודה הקשה הזו ולהפוך את ניהול הנתונים לאוטומטי

  • דשבורדים קשים יותר לקריאה והבנה – כאשר נתונים נאספים ממספר מקורות שונים, יכול להיות לבוני הדשבורדים והדוחות קשה להציג אותם בצורה ברורה שהיא גם מושכת מבחינה ויזואלית. AI יכול לשפר ולפשט את הדמיית הנתונים

  • תקוע בעבר, לא בעתיד – בעוד ש-BI יכול לנתח כמויות אדירות של נתונים ולספק תובנות בזמן אמת, AI יכול לחזות מגמות עתידיות ולהשאיר אותך צעד אחד קדימה

  • חוסר קשר עם ציפיות הלקוחות – בינה מלאכותית יכולה לעזור לעסקים להבין את התנהגות הלקוחות ולהתאים אישית הודעות לצרכנים ממוקדים. ללא למידת מכונה, יהיה להם יתרון בכל הנוגע למשיכת לקוחות, מעורבות והתאמה אישית.



בואו נביט קדימה – מה העתיד של AI ב-BI

עם ההתקדמות המתרחשת מדי יום, העתיד של השימוש בטכנולוגיית AI כדי להגביר את יכולות ה-BI נראה מזהיר.

אנחנו כבר רואים תנועות גדולות באנליטיקה חברתית. לדוגמה, צ’אטבוטים שמופעלים על ידי בינה מלאכותית מחקים אינטליגנציה אנושית כדי לדבר עם לקוחות ולעקוב אחר שיחות מקוונות – לכולנו בוואצפ יש כבר כמה בוטים שאנו בוחנים.

כבר דיברנו על הדמיית נתונים, אבל סביר להניח שגם עתיד ה-BI יכלול גם ניתוח מוגבר ואוטומטי. אנליטיקה מוגברת ואוטומטית תכלול הדמיות, כאשר הדיווח משחק תפקיד הרבה יותר חשוב בפעילות העסקית. (מי לא הציץ על הסרטונים של COPILOT?)

בעלי עסקים צריכים לאמץ את עתיד ה-BI כעת, או להסתכן בהישארות מאחור.

עם גישה לנתונים הנכונים, מנהלים ומקבלי ההחלטות בארגונים יכולים לקבל את התובנות הקריטיות הדרושות כדי לקבל החלטות משפיעות עבור העסק שלך, הלקוחות והחברה הרחבה יותר.

ספרו לי בתגובות איך אתם נעזרים בכלי AI בעולם הנתונים שמקיף אותנו

מקווה שנתתי ערך 😊

Comments


bottom of page