عملکرد هوش مصنوعی در هوش تجاری (BI) چگونه است؟

یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در جریان‌های کاری هوش تجاری

بررسی اجمالی

هوش تجاری (BI) موتور محرکه تصمیم‌گیری استراتژیک است که به سازمان‌ها فناوری‌ها و فرآیندهایی را برای جمع‌آوری، سازمان‌دهی، تحلیل و تجسم داده‌ها به‌صورت نظام‌مند ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی (AI) هوش تجاری را تقویت می‌کند تا هر کاربری بتواند بدون نیاز به تسلط بر نوشتن SQL، زبان تحلیل و پایگاه‌های داده‌ای که داده‌ها در آن ذخیره می‌شوند، داده‌ها را تحلیل کند. در عوض، کاربران می‌توانند با رابط‌های گفت‌وگومحور تعامل داشته باشند که کاوش داده‌ها، تجسم و گزارش‌گیری را ساده می‌کنند و دسترسی به بینش‌های داده‌ای را برای همه دموکراتیک می‌کنند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری تقویت‌شده با هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا کارآمدتر شوند و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور بیشتری در تمام سطوح اتخاذ کنند. در ادامه چند مزیت کلیدی آورده شده است:

• امکان تحلیل خودخدمت برای کاربران تجاری: کاربران می‌توانند از طریق رابط‌های گفت‌وگومحور بدون نیاز به دانش SQL داده‌ها را تحلیل کنند.
• پرس‌وجوی انعطاف‌پذیرتر: داشبوردهای سنتی سخت‌گیرانه هستند و برای پرسیدن سؤالات جدید نیاز به تغییرات توسط توسعه‌دهندگان دارند. هوش مصنوعی انعطاف‌پذیری بیشتری فراهم می‌کند تا کاربران بتوانند از مجموعه‌های داده‌ای بزرگ بدون نیاز به منابع اضافی سؤال بپرسند.
• تحلیل پیچیده سریع‌تر: کاربران می‌توانند سؤالات خود را مطرح کنند، پاسخ‌ها را به‌سرعت دریافت کنند و سپس سؤالات بعدی را بپرسند، بدون اینکه نیاز باشد بین چرخه‌ها برای گزارش‌ها منتظر بمانند. این تکرار سریع خودخدمت به استخراج بینش‌های داده‌محور برای تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
• استخراج، آماده‌سازی و پاک‌سازی خودکار داده‌ها: با استفاده از خروجی‌های متن به SQL، فناوری زیربنایی که هوش مصنوعی برای BI را قدرت می‌بخشد، تیم‌ها می‌توانند پرس‌وجوهای SQL تولیدشده را برای آماده‌سازی و پاک‌سازی سریع‌تر داده‌ها استفاده کنند تا جداول تنظیم‌شده‌ای برای کاربران تجاری فراهم کنند که پاسخ‌های قابل اعتمادی ارائه می‌دهند.
• داشبوردهای مبتنی بر هوش مصنوعی: هوش مصنوعی می‌تواند خلاصه‌های مفیدی تولید کند و روایت‌هایی از تجسم‌های داده‌ای ایجاد کند، که تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های تفسیرشده را آسان‌تر و سریع‌تر می‌کند. علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس داده‌های تاریخی و شاخص‌های فعلی، روندها و نتایج آینده را پیش‌بینی کنند.

موارد استفاده عمومی برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی در هوش تجاری چیست؟

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی مولد، تقویت BI به ابزاری مفید در بسیاری از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شده است. در ادامه چند مورد استفاده در تیم‌های مختلف آورده شده است:

• دموکراتیک کردن بینش‌ها: کاهش وابستگی به تحلیلگران و توسعه‌دهندگان SQL برای پاسخ به سؤالات موردی که کاربران—به‌ویژه کاربران غیرفنی—ممکن است داشته باشند و در داشبوردها یا ابزارهای تحلیلی خودخدمت سخت‌گیرانه‌تر موجود نباشد.
• تقویت تصمیم‌گیری داده‌محور: با ارائه بینش‌ها و پاسخ‌های زمان واقعی به سؤالات و امکان تکرار این سؤالات با سناریوهای «چه می‌شود اگر» یا خطوط پرس‌وجوی مشابه، کاربران تجاری می‌توانند بدون نیاز به تبدیل شدن به متخصصان فنی، تصمیم‌گیری‌های داده‌محور بیشتری داشته باشند.
• مشتری ۳۶۰: امکان تعامل بیشتر و تحلیل خودخدمت داده‌های مشتری و استخراج داده‌ها و بینش‌های ساختاریافته از منابع داده‌ای غیرساختاریافته مشتری.
• بینش‌های رفتاری مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند با نظارت بر اقدامات رقبا، قیمت‌گذاری و نتایج نظرسنجی‌های مشتری و شناسایی شکاف‌های بالقوه برای رقابت مؤثرتر، هوش تجاری تولید کند.

چگونه دپارتمان‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای هوش تجاری استفاده کنند؟

هوش مصنوعی برای BI همچنین می‌تواند در صنایع مختلف، به‌ویژه در دپارتمان‌های خاصی در یک سازمان، مفید باشد. در ادامه چند نمونه آورده شده است:

• عملیات زنجیره تأمین: راه‌حل‌های BI تقویت‌شده با هوش مصنوعی عملیات زنجیره تأمین را با تشخیص ناهنجاری‌های داده‌ای در داده‌های زنجیره تأمین برای شناسایی زودهنگام مشکلات، تحلیل منابع داده‌ای جایگزین مانند تصاویر ماهواره‌ای برای پیش‌بینی گلوگاه‌ها و بهبود پیش‌بینی تقاضا و هماهنگی لجستیک بر اساس داده‌های تاریخی بهبود می‌بخشد.
• بازاریابی: رابط زبان طبیعی می‌تواند به بازاریابان بیشتری امکان دهد داده‌محور باشند و داده‌های مشتری ۳۶۰ می‌تواند به درک بهتر عملکرد کمپین و احساسات محصول کمک کند.
• تحلیل داده‌ها: هوش مصنوعی مولد می‌تواند تولید کد SQL را خودکار کند، که هم زمان کدگذاری تحلیلگران داده را کاهش می‌دهد و هم به کاربران غیرفنی امکان دسترسی به بینش‌های بیشتر را می‌دهد. همچنین می‌تواند کد SQL را اعتبارسنجی و اصلاح کند تا کیفیت و کارایی را بهبود بخشد. قابلیت‌های متن به SQL می‌توانند تحلیل مشتری، ساخت گزارش‌ها یا ردیابی KPIها را از متن بدون نیاز به پرس‌وجوهای SQL پیچیده تولید کنند و مجموعه‌های داده‌ای غنی BI را در سراسر سازمان تقویت و منتشر کنند.
• عملیات تجاری: تیم‌های پیشرو در پروژه‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق برنامه‌هایی که هر روز استفاده می‌کنند، تحلیل‌های موردی را انجام دهند—بدون مواجهه با موانعی مانند انتظار برای گزارش‌های سفارشی از تیم‌های داده.
• فروش: رابطی برای تیم فروش فراهم می‌کند تا خط لوله را مدیریت کرده و تأثیر رقبا بر فروش را تحلیل کند.

هوش تجاری قابل اعتماد، آماده زمانی که واقعاً به آن نیاز دارید

با استفاده از Cortex Analyst، با داده‌های سازمانی (ساختاریافته) خود صحبت کنید: پاسخ‌های خودخدمت از جداول تحلیلی مانند تراکنش‌های فروش بدون نوشتن هیچ SQL با سرویس متن به SQL Cortex Analyst. با دقت پیشرو در صنعت حدود ۹۰٪، Cortex Analyst پایه‌ای مناسب برای تولید پاسخ‌هایی که کاربران تجاری می‌توانند به آن اعتماد کنند فراهم می‌کند و پایه‌ای برای RAG روی داده‌های ساختاریافته ایجاد می‌کند. با API REST مقیاس‌پذیر و راحت خود، تیم‌های داده می‌توانند Cortex Analyst را در هر برنامه تجاری ادغام کنند. بیاموزید که چگونه Linqto با Snowflake توسعه برنامه‌های گفت‌وگومحور را با موفقیت تسریع می‌کند.