Business Intelligence e AI: Come Divergono e Convergono

Business intelligence (BI) e intelligenza artificiale (AI) hanno alcune sovrapposizioni. Tuttavia, non sono necessariamente la stessa cosa.

La prima aiuta le organizzazioni a visualizzare le analisi per prendere decisioni basate sui dati, mentre l'AI esplora principalmente il modo in cui il computer imita gli esseri umani nella risoluzione dei problemi, nell'apprendimento e nel giudizio.

Nonostante obiettivi finali diversi, hanno applicazioni aziendali sovrapposte. Alcune organizzazioni integrano software di business intelligence integrato con l'AI per potenziare l'analisi dei dati e supportare il processo decisionale.

Facciamo un'immersione profonda nella business intelligence e nell'AI per comprendere somiglianze e differenze e come potrebbero completarsi a vicenda.

La business intelligence e l'AI differiscono nei loro obiettivi.

La business intelligence raccoglie dati caotici e li interpreta in un quadro coerente e facile da digerire per te. Mentre fornisce approfondimenti sulle tendenze passate e presenti analizzando i dati, potrebbe non fornire suggerimenti prescrittivi per azioni future.

L'AI esegue compiti, risponde a domande e prende decisioni in un modo simile agli esseri umani. Nella sua infanzia, l'AI potrebbe mancare della capacità di visualizzare i dati, ma AI generativa più avanzata come GPT4 può visualizzare i dati in grafici, diagrammi o altre illustrazioni.

La business intelligence rende l'analisi dei dati molto più semplice ma lascia il processo decisionale agli esseri umani. E l'AI consente ai computer di prendere decisioni autonome. I due possono fornire il miglior risultato quando integrati. La BI può fornire l'analisi dei dati e l'AI può offrire suggerimenti prescrittivi basati sull'analisi.

Esploreremo come la loro combinazione aiuta le imprese, ma prima vediamo cosa significano BI e AI per i professionisti e i dirigenti.

Cos'è la business intelligence?

La business intelligence aiuta i professionisti a prendere decisioni aziendali informate. Aggrega dati dai sistemi IT interni e da varie fonti esterne, esegue query e li visualizza secondo necessità.

I risultati sono presentati come un rapporto, facilitando la pianificazione strategica e il processo decisionale operativo. Questa parte è cruciale per migliorare l'efficienza, aumentare il vantaggio competitivo e incrementare i ricavi. La BI fornisce le intuizioni necessarie per tali miglioramenti.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale consente ai computer di eseguire compiti che in precedenza richiedevano l'intervento umano. L'AI è come un ombrello che copre l'apprendimento automatico (ML), l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la generazione del linguaggio naturale (NLG).

C'è un dibattito continuo sul fatto che esista una vera AI o un'intelligenza artificiale generale. Ma, quando i professionisti usano l'AI, si riferiscono a sistemi che utilizzano l'apprendimento automatico. Ciò consente loro di migliorare ed eseguire vari compiti come rispondere a domande e analizzare dati.

Casi d'uso della business intelligence e dell'AI

Le imprese moderne si sforzano di essere guidate dai dati. La business intelligence è il veicolo che guida questi dati verso i soggetti interessati rilevanti. D'altra parte, l'AI aiuta ad aggregare e processare i dati. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso della BI e dell'AI e come i professionisti li sfruttano per essere più guidati dai dati e intelligenti in un contesto aziendale.

Casi d'uso della BI

Chiunque cerchi di dare un senso ai dati su un foglio di calcolo ha interagito con la business intelligence. Mentre esistono altri strumenti avanzati per visualizzare i dati, i fogli di calcolo rimangono una scelta popolare per la visualizzazione dei dati. Rendono il processo di visualizzazione più semplice, più efficace e più efficiente.

Di seguito sono riportate le aree in cui le aziende utilizzano la BI.

• Analisi dei dati dei clienti: Le aziende utilizzano la BI per analizzare le interazioni dei clienti tramite email, social media e chatbot. I dati provenienti da fonti disparate presentati in modo coerente attraverso la BI rendono più facile per le imprese comprendere i clienti.
• Miglioramento dell'efficienza operativa: Con l'aiuto della BI, le aziende visualizzano gli indicatori chiave di prestazione in tempo reale. Ciò consente loro di riconoscere e risolvere i problemi più rapidamente.

Casi d'uso dell'AI

Le applicazioni aziendali potenziate dall'AI sono generalmente utilizzate per l'automazione dei processi. Ciò include compiti come l'aggiornamento delle informazioni sui clienti o la stesura di contratti e documentazione standardizzati. Inoltre, l'AI è anche utilizzata per l'engagement cognitivo e le intuizioni.

In questo contesto, l'AI assiste nell'esecuzione di funzioni di back-office o amministrative, aiutando i professionisti a concentrarsi su compiti più critici.

Inoltre, le applicazioni di intuizioni cognitive potenziate dall'AI possono apprendere e migliorare man mano che interagiscono di più con gli utenti e i dati. Possono prevedere il comportamento dei clienti e fare suggerimenti per migliorare la sicurezza IT.

Le applicazioni di engagement cognitivo interagiscono direttamente con i clienti e i dipendenti per offrire servizi e supportarli nel rispondere alle domande.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso dell'AI nelle imprese che coinvolgono macchinari pesanti.

• Soluzione intelligente per pipeline: Costruita da Accenture, monitora diverse pipeline di petrolio in tutto il mondo. Prende dati dagli asset delle pipeline e da fonti esterne per garantire la sicurezza e ottimizzare l'uso delle risorse. Con l'AI, gli operatori delle pipeline possono passare da metodi di manutenzione preventiva più tradizionali a un approccio di manutenzione predittiva.

• Prognostica del carrello di atterraggio degli aerei: Sviluppata da General Electric e Infosys sul sistema operativo Predix, aiuta l'equipaggio aereo a comprendere lo stato del carrello di atterraggio e quando metterlo in manutenzione. Il programma di manutenzione dell'aereo è impostato di conseguenza per prevenire problemi imprevisti con l'attrezzatura e ritardi nei voli.

• Siemens MindSphere: Questo traccia le prestazioni degli utensili meccanici nelle industrie di tutto il mondo e raccoglie statistiche sugli asset. L'AI aiuta ad analizzare e programmare la manutenzione preventiva e gestisce l'utensile per migliorare la durata. MindSphere può lavorare con macchine indipendentemente dal loro produttore. Riduce le spese del produttore nelle riparazioni in garanzia quando funzionano più a lungo senza guasti.

Come AI e business intelligence insieme aiutano le imprese

AI e business intelligence, quando integrate, aiutano le aziende a dare un senso a enormi quantità di dati e ottenere dettagli prescrittivi sulle azioni da intraprendere. L'AI completa il processo che la BI inizia. Ad esempio, la BI analizza i dati e crea visualizzazioni e rapporti, e l'AI poi prende in carico questi rapporti come input per fornire suggerimenti basati su di essi.

Ciò accelera il processo decisionale, aiutando i soggetti interessati a raggiungere risultati più rapidamente con suggerimenti generati dall'AI. Possono lavorare su questi suggerimenti per ideare un piano d'azione e metterlo in esecuzione.

I sistemi AI esaminano i rapporti in modo granulare, aiutando gli agenti umani a tradurre i dati in decisioni aziendali accurate. Con l'AI, gli strumenti BI diventano più adattivi. Possono apprendere e migliorare sui suggerimenti forniti e fare miglioramenti incrementali, rendendo i risultati più precisi e utili.

Vantaggi dell'integrazione di AI e BI

Di seguito sono riportati alcuni vantaggi attesi dall'uso dell'AI nella business intelligence.

• Aumento dell'efficienza: Permette ai professionisti della BI di concentrarsi su compiti più strategici con flussi di lavoro manuali di routine gestiti da intelligenza artificiale.

• Miglioramento dei suggerimenti: Con l'AI per identificare modelli e tendenze critiche nei dati operativi, le aziende prendono decisioni operative migliori.

• Maggiore accessibilità: L'AI aumenta l'accessibilità della BI per gli utenti che non hanno alcuna competenza tecnica.

Le sfide dell'integrazione dell'AI con la BI

I professionisti potrebbero incontrare alcune sfide quando utilizzano la business intelligence potenziata dall'AI.

• Qualità dei dati: I dati forniti alla BI potenziata dall'AI dovrebbero vantare una qualità decente per ottenere suggerimenti e raccomandazioni pertinenti. Quando i dati non sono di qualità decente, potrebbero portare a visualizzazioni dei dati inaccurate, rendendo discutibili le decisioni aziendali.

• Costo e competenza: Questa integrazione richiede risorse considerevoli e la capacità di mantenere strumenti di business intelligence basati sull'AI.

I 5 migliori software di business intelligence integrata che utilizzano l'AI

Il software di business intelligence (BI) integrato aggiunge analisi a un'applicazione aziendale. Puoi facilmente aggiungere funzionalità per l'analisi self-service alle app utilizzando questi strumenti. Questi strumenti ti permettono di inserire dashboard direttamente nelle app dei dipendenti, rendendo l'analisi dei dati più semplice e accessibile.

I principali software di business intelligence integrata menzionati di seguito utilizzano l'AI per fornire ricche intuizioni agli utenti della BI.

Per qualificarsi per l'inclusione nell'elenco del software di business intelligence integrata, un prodotto deve:

• Essere integrato nelle applicazioni software di altre aziende come prodotto di produttore di apparecchiature originali (OEM)
• Consentire agli sviluppatori di aggiungere funzionalità di analisi direttamente nelle app aziendali
• Estrarre dati da varie fonti
• Trasformare i dati in modelli comprensibili e pertinenti all'interno di un'app aziendale
• Consentire la creazione di rapporti e visualizzazioni con applicazioni aziendali pratiche, tutto all'interno dell'app

*Questi sono i principali software di business intelligence integrata dal Winter 2024 Grid® Report di G2. Alcune recensioni potrebbero essere modificate per chiarezza.

1. Tableau

Tableau rende facile per chiunque analizzare i dati e trovare intuizioni. Con le sue capacità AI, aiuta gli utenti a comprendere rapidamente dati complessi senza bisogno di essere esperti di dati. Puoi utilizzare le funzionalità di trascinamento per visualizzare i dati in grafici e diagrammi, il che rende più facile individuare le tendenze.

Cosa piace di più agli utenti:

“Tableau ha veramente trasformato il modo in cui interagiamo e deriviamo intuizioni dai nostri dati, rendendolo un vero e proprio punto di svolta nel mondo dell'analisi. Come utente devoto, non posso fare a meno di cantare le lodi di questo strumento eccezionale che ha costantemente superato le aspettative.

Creare dashboard visivamente sorprendenti e di impatto è dove Tableau brilla veramente. La gamma di opzioni di visualizzazione, dai grafici dinamici alle mappe interattive, ci permette di comunicare intuizioni in un modo che cattura e risuona con il nostro pubblico. L'appeal visivo migliora le presentazioni e facilita una comprensione più profonda di set di dati complessi.”

- Recensione di Tableau, Nitin K.

Cosa non piace agli utenti:

“Anche se l'interfaccia è user-friendly, gli utenti non familiari con gli strumenti di analisi dei dati potrebbero dover investire del tempo per imparare a utilizzare le funzionalità avanzate e creare visualizzazioni sofisticate. Potrebbe richiedere l'uso di strumenti diversi o più codifica. Si è rivelato difficile, ma il nostro gruppo è riuscito comunque.”

- Recensione di Tableau, Kendra J.

2. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight semplifica l'analisi dei dati e consente agli utenti di creare e pubblicare dashboard interattivi con facilità. Le capacità AI di QuickSight ti permettono di eseguire compiti avanzati di analisi dei dati, come previsioni e rilevamento di anomalie, senza richiedere agli utenti di avere una conoscenza tecnica approfondita.

Cosa piace di più agli utenti:

“Amazon QuickSight mi aiuta a estrarre vari rapporti e lavorare con essi. Può personalizzare il tipo di dati che vogliamo e i formati. Possiamo scegliere quali dati scaricare. Quicksight è facile da usare e ha una varietà di funzionalità. Ha un pretest che ci aiuta a capire come possiamo utilizzare i dati secondo le tue esigenze.”

- Recensione di Amazon QuickSight, Neha K.

Cosa non piace agli utenti:

“Se i dati sono enormi, il caricamento visivo richiede molto tempo. Inoltre, a volte, non supporta la creazione di campi calcolati complicati. Non tutti i visual sono presenti.”

- Recensione di Amazon QuickSight, Praveen S.

3. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI Embedded si integra perfettamente con le applicazioni per offrire capacità di analisi e AI. Con questo, puoi incorporare rapporti e dashboard completamente interattivi e sorprendenti nelle applicazioni. Ciò migliora l'esperienza utente fornendo intuizioni profonde senza dover passare tra le app.

Cosa piace di più agli utenti:

“Power BI embedded è scalabile, veloce, accurato, flessibile e in continua evoluzione con nuove funzionalità e capacità. Chiunque può facilmente vedere queste cose accadere. La funzionalità di embedding è qualcosa che continuiamo a utilizzare ogni giorno nella nostra azienda. 9/10 giorni, utilizziamo Power BI tramite app web o ambiente, o qualsiasi disposizione ospitata altrove, per fornire i benefici di Power BI ai colleghi che non possono essere presenti o è difficile per loro lavorare all'interno dei locali originali di Power BI.”

- Recensione di Microsoft Power BI Embedded, Ilias V.

Cosa non piace agli utenti:

“La complessità del programma. Non è user-friendly. Richiede una formazione precedente e una conoscenza matematica avanzata per comprendere appieno ogni tendenza dei componenti come il moltiplicatore di base, il moltiplicatore effettivo e la previsione del moltiplicatore.”

- Recensione di Microsoft Power BI Embedded, Bonanza Z.

4. ThoughtSpot

ThoughtSpot si distingue per le sue analisi guidate dalla ricerca potenziate dall'AI. Proprio come un motore di ricerca, consente agli utenti di digitare semplicemente query in linguaggio naturale per trovare intuizioni sui dati aziendali. Ciò significa che puoi fare domande sui tuoi dati in inglese semplice e ottenere risposte istantanee in grafici e diagrammi facili da comprendere.

Cosa piace di più agli utenti:

“L'interfaccia di ThoughtSpot è incredibilmente user-friendly, soprattutto per persone come me che lottano con dati complessi. Ci consente di creare rapporti e dashboard e gestire i dati senza richiedere assistenza da Power BI. La funzione di ricerca su ThoughtSpot è incredibilmente veloce rispetto ad altri motori di ricerca. È come avere una capacità di ricerca rapida dei dati. Possiamo risparmiare tempo nella ricerca manuale dei dati.

ThoughtSpot soddisfa le nostre esigenze come nuova tecnologia. Il nostro strumento di analisi è creato secondo le nostre specifiche, completo di dati personalizzati e integrazione con il resto della nostra tecnologia utilizzata in azienda. Ci piace scambiare idee relative ai dati, e ThoughtSpot lo rende semplice.”

- Recensione di ThoughtSpot, Jai K.

Cosa non piace agli utenti:

“Per il nostro caso d'uso, esistono limitazioni chiave, come la mancanza di funzionalità di parametro di data paragonabile ad altri strumenti BI. Alcune funzionalità sono rilasciate, ma sembrano non essere completamente sviluppate. Il supporto è stato complessivamente piuttosto reattivo. Tuttavia, alcuni ticket sono stati aperti per lungo tempo, richiedendo soluzioni alternative.”

- Recensione di ThoughtSpot, Katie S.

5. Sigma

Sigma rende l'analisi dei dati facile come lavorare con un foglio di calcolo, consentendo agli utenti di esplorare, analizzare e visualizzare i dati. Le capacità AI della piattaforma migliorano il processo decisionale automatizzando i compiti di analisi dei dati, prevedendo tendenze e fornendo raccomandazioni.

Cosa piace di più agli utenti:

“Sigma è stato un vero piacere da implementare. Abbiamo lottato con altri strumenti BI per un anno prima di trovare Sigma, e sono così felice di averlo fatto. Lo strumento stesso è molto intuitivo da usare. Il supporto in chat live e le "ore d'ufficio" hanno reso questa transizione ancora più facile. Non posso parlare abbastanza bene di questa azienda e del loro strumento.”

- Recensione di Sigma, Cassie F.

Cosa non piace agli utenti:

“Il filtraggio e l'aggregazione delle date possono essere frustranti a volte; se i dati non sono aggiornati per tutti i clienti a causa di ritardi a monte, possiamo avere controlli che si rompono e mancano dati. Vorrei avere più controllo su questo e possibilmente un sistema di allerta quando i dati vengono aggiornati.”

- Recensione di Sigma, Ben A.

Scegliere il meglio di entrambi i mondi

AI e business intelligence sono un team potente. Usarli insieme aiuta le aziende a risolvere le loro sfide e identificare le opportunità più rapidamente. L'apprendimento automatico fa sì che gli strumenti BI apprendano, si adattino agli utenti e forniscano raccomandazioni e suggerimenti più pertinenti, desiderati e migliorati.

Inoltre, l'NLP consente agli utenti di comunicare con lo strumento utilizzando l'inglese semplice, rendendo gli strumenti BI accessibili a tutti.

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