ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با هوش تجاری، یکی از مهمترین تحولات در حوزه هوش تجاری است که به سازمانها اجازه میدهد تا از دادههای خود به شیوهای هوشمندانهتر و کارآمدتر بهرهبرداری کنند.
با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، سازمانها میتوانند دادههای تاریخی را تحلیل کرده و الگوها و ترندها را شناسایی کنند. این الگوها به عنوان پایهای برای پیشبینیهای دقیقتر در مورد آینده کسبوکار مورد استفاده قرار میگیرند. برای مثال، یک فروشگاه آنلاین میتواند با تحلیل دادههای فروش گذشته، تقاضا برای محصولات جدید را پیشبینی کرده و موجودی خود را بهینه کند.
مزایای استفاده از دادههای پیشبینیکننده:
هوش مصنوعی میتواند بسیاری از وظایف تکراری و زمانبر در BI را خودکار کند. این امر به تحلیلگران اجازه میدهد تا بر روی کارهای پیچیدهتر و خلاقانهتر تمرکز کنند. برای مثال، هوش مصنوعی میتواند به طور خودکار دادهها را تمیز کرده، گزارشها را تولید کند و داشبوردها را بهروزرسانی کند.
مزایای اتوماسیون فرآیندها:
دادههای نامنظم مانند متن، تصویر و صدا، حاوی اطلاعات ارزشمندی هستند که میتوانند برای بهبود تصمیمگیری مورد استفاده قرار گیرند. با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین، میتوان این دادهها را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی از آنها استخراج کرد. برای مثال، یک شرکت تولیدکننده خودرو میتواند با تحلیل نظرات مشتریان در شبکههای اجتماعی، به بهبود کیفیت محصولات خود بپردازد.
چالشهای استفاده از دادههای نامنظم:
فرصتهای استفاده از دادههای نامنظم: