AI-analytics: snellere data-inzichten

Jeffrey Erickson | Senior schrijver | 13 januari 2025

Bedrijven passen al jaren machine learning-modellen toe op hun inspanningen op het gebied van data-analyse. Het is gewoon logisch voor analisten die enorme hoeveelheden financiële transacties volgen of beveiligingsactiviteiten leiden om data uit te voeren via machine learning-modellen die afwijkingen en trends vinden met snelheden waar mensen niet aan kunnen tippen.

Nu bieden grote taalmodellen of LLM's, die elke week geavanceerde nieuwe mogelijkheden lijken te krijgen, intrigerende mogelijkheden voor datawetenschappers en data-analisten om hun workflows te transformeren door middel van automatisering en datagestuurde inzichten aan meer mensen in hun organisaties te bieden.

Wat is AI-analytics?

AI-analytics, ook wel AI augmented analytics genoemd, is een manier om bedrijfsprestaties te analyseren met behulp van een combinatie van machine learning, natuurlijke taalverwerking en databeheertechnieken. Net als bij traditionele analytics is het doel van AI-analyses het vinden van patronen, het voorspellen van trends, het extraheren van inzichten, het doen van voorspellingen, of een combinatie hiervan. Het verschil is dat AI-analyses machine learning (ML)-modellen gebruiken om grote datasets in bijna realtime te analyseren en vervolgens krachtige LLM's gebruiken om het proces van het voorbereiden en analyseren van data en het visualiseren van resultaten te automatiseren.

Om dit te doen, probeert een AI-analyseproces veel voorheen arbeidsintensieve taken te automatiseren, zoals het voorbereiden van data, het opschonen van data en datamodellering. Zodra data zijn voorbereid en analyse wordt uitgevoerd, helpt het AI-analysesysteem visualisaties van de bevindingen te genereren en beveelt het zelfs cursussen aan. Omdat AI voortdurend grote hoeveelheden data in bijna realtime kan bewaken en analyseren, kan het een groot aantal datapuntcombinaties testen en de relaties tussen deze combinaties bepalen.

Het doel is dat analisten eenvoudigweg de data doorzoeken in plaats van complexe handmatige datavoorbereiding en datawetenschapsprocessen te doorlopen.

AI-analytics versus traditionele data-analytics

Traditionele data analytics is een adviserend en iteratief proces dat plaatsvindt tussen een zakenman en een data-analist of datawetenschapper. Datawetenschappers hebben de neiging om zich te concentreren op het voorbereiden van data en het toepassen van technieken en tools om deze te interpreteren, terwijl data-analisten goed zijn in het gebruik van verpakte analysesoftware om zakelijke beslissingen te informeren, maar de rollen overlappen vaak. Beide kunnen worden beschouwd als data-analytics-experts die vragen of hypothesen kunnen formuleren over wat data zou kunnen onthullen. Vervolgens zullen ze de data verzamelen en geavanceerde technieken en tools toepassen om te zien of de data-analyse de vraag beantwoordt of de hypothese valideert. Ze kunnen deze bevindingen vervolgens in een dashboard inbouwen dat vooraf gedefinieerde bedrijfsmetrics in de loop van de tijd bijhoudt. Traditionele data-analyse blijft een belangrijk hulpmiddel om bedrijven te helpen relaties en trends in gestructureerde bedrijfsdata te verkennen. Het is van onschatbare waarde voor het beantwoorden van ad-hocvragen over bedrijfsprestaties.

AI-analyses maken daarentegen gebruik van LLM's en afzonderlijke machine learning-modellen om de stappen te automatiseren die mensen nemen om analyses te voltooien. Hiermee kunnen bedrijfsanalisten informatie dynamisch opvragen en samenvatten zonder hulp van IT-experts. Eenmaal ingesteld voor het analyseren van een breed scala aan data uit bedrijfsapplicaties en ongestructureerde data uit sociale media, e-mails, afbeeldingen en documenten, kan AI-analytics zoveel sneller en consistenter doen dan een mens zou kunnen. Het is dan ook geen wonder dat AI-analytics in rap tempo een favoriete tool van analisten wordt om hun analyses te verdiepen en hun efficiëntie te verbeteren.

AI-analytics versus traditionele data-analytics

AI-analyses Traditionele data-analyse
Past ML-modellen toe om realtime analyse en voorspellingen mogelijk te maken De focus ligt meer op het analyseren van batches met historische gegevens.
Brengt gestructureerde en ongestructureerde data samen voor analyse Gebruikt handmatige processen die het risico op menselijke fouten inhouden
Gebruikt automatisering om het aantal gevallen van menselijke fouten te verminderen Gegevens uit bedrijfsapplicaties en andere gestructureerde gegevensbronnen opnemen
Mensen brengen creativiteit en discretie in het sturen van hoe AI zijn werk doet Voordelen van menselijke expertise en intuïtie in een bewust en collaboratief proces

Voornaamste conclusies

  • AI-analyses bouwen voort op traditionele analytics door machine learning te gebruiken om trends te ontdekken, afwijkingen te vinden en voorspellingen te doen.
  • AI-analyses passen ML en geavanceerde LLM's toe om het analyseproces te automatiseren, van datavoorbereiding tot analyse en visualisatie.
  • AI-analyses brengen gestructureerde applicatiedata samen met ongestructureerde data, zoals social media-feeds, documenten en media-inhoud, om de bevindingen ervan te verrijken.
  • In tegenstelling tot traditionele data-analyse in batches, helpt AI-analyses bij het voortdurend bewaken en analyseren van enorme hoeveelheden data voor snellere resultaten.
  • Datawetenschappers en data-analisten gebruiken AI-analyses om hun productiviteit te verbeteren en meer ondernemers toegang te geven tot inzichten.

AI-analytics: uitleg

AI analytics maakt gebruik van geavanceerde technologieën, waaronder machine learning, LLM's en datavisualisatie, om de zakelijke besluitvorming te verbeteren. Omdat AI-analytics veel facetten van traditionele data-analyse automatiseert, kan het helpen de lopende kosten van analytics te verlagen, de nauwkeurigheid te verbeteren en analisten vrij te maken om zich te concentreren op strategisch denken op een hoger niveau.

Net als bij traditionele business analytics maakt AI-analytics gebruik van ML-tools om grote hoeveelheden data te verwerken. In tegenstelling tot traditionele analytics kan AI-analytics taken automatiseren, zoals het verzamelen, opschonen en categoriseren van data, zelfs voor ongestructureerde data, zoals afbeeldingen en documenten, en vervolgens de data constant bewaken om patronen te leren, afwijkingen te herkennen en correlaties te vinden. Hierdoor kunnen AI-analyses bijna realtime inzichten leveren, zelfs uit grote, complexe en diverse databronnen.

Het belang van AI-analytics in moderne bedrijven

Bedrijven hebben lang geïnvesteerd in tools en expertise voor data-analyse om hen te helpen betere beslissingen te nemen. AI-analyses kunnen helpen om de zakelijke besluitvorming drastisch te verbeteren door data-analyse te automatiseren, waardoor deze sneller en nauwkeuriger wordt, zelfs wanneer verschillende data worden omgewisseld om inzichten te ontdekken die handmatige menselijke processen waarschijnlijk nooit zouden zien. Als gevolg hiervan kunnen zakelijk leiders proactiever handelen en weloverwogen realtime beslissingen nemen door bijvoorbeeld te anticiperen op de marktbehoeften en hun voorraad te verschuiven.

AI-analytics wordt steeds belangrijker omdat het ook helpt de dagelijkse efficiëntie te verbeteren, op gebieden als het automatiseren van gegevensinvoer, het opschonen en categoriseren van gegevens, het direct maken van dashboards en rapporten en het uitleggen van analyses en inzichten voor ondernemers.

Hoe AI Analytics werkt

AI-analyses worden uitgevoerd met behulp van LLM- en ML-technologie om data te analyseren en te interpreteren. Zodra het systeem is getraind in het herkennen van patronen, trends en afwijkingen in de data van een organisatie, kan het vervolgens voorspellingen en aanbevelingen doen. AI-analyses worden gebruikt in een breed scala aan bedrijven en disciplines, waaronder marketing, financiën, gezondheidszorg en productie. Elk bedrijf dat data-gestuurde beslissingen wil nemen en de operationele efficiëntie wil verbeteren, kan profiteren van AI-analyses.

Hier zijn enkele termen om te weten.

  • Machine learning: ML is een subdiscipline over AI, waarbij IT-teams, data-analisten en datawetenschappers algoritmen en computingstructuren gebruiken die zichzelf verbeteren om patronen in data te herkennen waarmee ze buiten de programmering kunnen leren.
  • Deep Learning: net als bij machine learning wordt een deep learning-proces uitgevoerd op een rangschikking van computerknooppunten, kunstmatige neurale netwerken genoemd. Deze netwerken zijn gemodelleerd naar het menselijk brein en stellen computers in staat om complexe taken uit te voeren, zoals het maken van voorspellingen en het verwerken en interpreteren van taal.
  • Voorspellende analyse: voorspellende analyse omvat de analyse van huidige en eerdere bedrijfsgegevens met als doel het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen. De praktijk wordt al lang gebruikt in traditionele data-analyse en profiteert nu van de snelheid en rekenkracht van cloudinfrastructuren die AI-analyses mogelijk maken.
  • Grote taalmodellen: een LLM is een tak van AI die neurale netwerkarchitecturen gebruikt om AI in staat te stellen zowel de betekenis van taal als de inhoud van afbeeldingen te begrijpen om zo de beste reacties op menselijke prompts af te leiden. Deze modellen kunnen ook taal en afbeeldingen genereren.
  • Neurale netwerken: deze regelingen van gelaagde computingnodes bootsen de architectuur van het menselijk brein na. In het gebruiksscenario voor AI-analyses helpen neurale netwerken AI-modellen om taken uit te voeren, waaronder patroonherkenning en besluitvorming.
  • Cognitieve computing: architecturen van cognitieve computing werken op dezelfde manier als het menselijk brein. Hierdoor kan de computer steeds complexere patronen in data herkennen.

Wereldwijde applicaties en gebruiksscenario's voor AI-analyse

AI-analyses worden al snel onmisbaar voor data-analisten en datawetenschappers, omdat ze dagelijkse bedrijfstaken zowel efficiënter als beter van dienst kunnen zijn. Hier zijn een paar voorbeelden.

  • Bedrijfsautomatisering. AI-analyses kunnen bedrijven helpen dagelijkse processen te automatiseren, zoals de documentstroom. Door documenten te kunnen lezen en begrijpen en handtekeningen te herkennen, kan een geautomatiseerde documentstroom bedrijven in verzekeringen, financiën, onroerend goed en anderen helpen snel beslissingen te nemen en obstakels te vermijden.
  • Gegevensbeveiliging. Machine learning-modellen kunnen verwachte patronen en terugkerende relaties tussen datapunten ontdekken en dit in zeer grote hoeveelheden data in bijna realtime doen. Dit stelt modellen in staat om afwijkingen te herkennen die op alles kunnen wijzen, van interne fraude tot een opkomende aanval.
  • Wet. AI-analyses kunnen juridische praktijken helpen bij het stroomlijnen van de arbeidsintensieve praktijk van onderzoek, ontdekking en korte voorbereiding.
  • Logistics. Omdat AI-analyses vaak streaminggegevens kunnen opnemen en in realtime kunnen analyseren, kunnen snel veranderende logistieke bedrijven tijdig beslissingen nemen vanwege belemmeringen zoals vertragingen bij het weer, wegafsluitingen en zelfs zwaar verkeer.
  • Medicine. AI-analyses kunnen de geneeskunde op een paar manieren helpen verbeteren. Ten eerste kan het medische praktijken efficiënter maken door processtromen en informatie over de supply chain te verbeteren, waardoor medisch personeel meer tijd kan besteden aan patiënten en minder tijd kan besteden aan het bijhouden van benodigdheden of het schrijven van notities. AI kan ook medische specialisten, zoals radiologen, een handje helpen door röntgenfoto's en andere beeldscans te lezen. In medische ontdekking kan AI-analyse onderzoekers helpen therapieën te vinden die verborgen zijn in enorme hoeveelheden biologische gegevens, waardoor het ontdekkingsproces aanzienlijk wordt verkort.
  • Productontwerp. Productontwerp is een opkomende toepassing van AI-analyses. Door een breed scala aan data te analyseren, waaronder gebruikersbeoordelingen en materiaaleigenschappen, kunnen productontwerpbedrijven AI toestaan om creatief te worden en nieuwe richtingen te bieden bij het ontwikkelen van items waarvan consumenten nog niet eens weten dat ze die willen.

Voordelen van AI-analytics

Organisaties die AI-analyses gebruiken, merken vaak dat ze een nieuw ontdekt vermogen hebben om patronen en trends in data te identificeren die niet duidelijk zijn voor menselijke analisten. Het resultaat is vaak beter onderbouwde besluitvorming en datagestuurde aanbevelingen, die kunnen leiden tot een verbeterde operationele efficiëntie, een hogere klanttevredenheid en uiteindelijk een hogere winstgevendheid. Op het dagelijkse niveau kan AI-analytics helpen repetitieve taken te automatiseren, zodat medewerkers zich kunnen richten op meer strategische en creatieve initiatieven.

Er zijn enkele specifieke manieren waarop AI-analyses de bedrijfsgroei en het succes kunnen stimuleren.

  • Nauwkeurigere analyse: het automatiseren van data-analyse met behulp van AI helpt de variabiliteit en mogelijkheid van menselijke fouten uit het analyseproces te halen.
  • Verbeterde besluitvorming: het toestaan van data-analisten om zowel gestructureerde als ongestructureerde data voor te bereiden en te analyseren in een snel, geautomatiseerd proces is een efficiënte manier om meer informatie naar het besluitvormingsproces te brengen.
  • Kostenbesparing: met AI-analyses kunt u sneller analyses uitvoeren en tegelijkertijd de benodigde hoeveelheid menselijke arbeid voor het uitvoeren van rapporten en het bouwen van dashboards verminderen, waardoor de productiviteit wordt verhoogd en de totale kosten van datagestuurde besluitvorming in de hele organisatie worden verlaagd.
  • Schaalbaarheid: AI-systemen kunnen helpen grote hoeveelheden data in realtime te analyseren, veel verder dan wat een mens kan doen. AI-analyses kunnen uitblinken waar datasets groot, groeiend en divers zijn.
  • Verbeterde innovatie: LLM's en ML in AI-analytics zijn voortdurend bezig bedrijfsresultaten te beoordelen, te analyseren en te voorspellen. Deze AI-gestuurde query's zijn niet gekoppeld aan de vooronderstellingen van datawetenschappers en kunnen geheel nieuwe inzichten en voorspellingen bieden.

Hoe AI Analytics data-analyse versnelt

AI-analytics helpt het proces van het identificeren van patronen te versnellen door ML te gebruiken om grote hoeveelheden data te interpreteren in een fractie van de tijd die het zelfs een team van bekwame datawetenschappers zou kosten. Deze verhoogde efficiëntie kan organisaties in staat stellen om snellere en beter onderbouwde beslissingen te nemen op basis van alle data die ze verzamelen, zelfs ongestructureerde data.

AI-analyses helpen via verschillende methoden tot slimmere bedrijfsresultaten te leiden.

  • Grote hoeveelheden data snel verwerken: AI-analyseprocessen kunnen helpen bij het voorbereiden van data uit vele bronnen en in vele indelingen en machine learning blinkt uit in het snel analyseren ervan.
  • Resultaten en acties voorspellen: met AI-analyses kunnen bedrijfsanalisten bijna realtime informatie gebruiken om hun voorspellingen en voorgestelde acties te scherpen.
  • Gegevens uit meerdere bronnen analyseren: AI-analyses kunnen helpen het proces van het consolideren, voorbereiden en analyseren van gegevens te versnellen. Dit geldt ongeacht of de gegevens zijn gestructureerd, bijvoorbeeld vanuit een bedrijfsapplicatie of ongestructureerd, zoals uit tekstdocumenten, afbeeldingen of webinhoud.
  • Uitgebreid scala aan applicaties: AI-analytics krijgt steeds meer nieuwe mogelijkheden. Het kan nu data doorzoeken door tekstquery's naar SQL te converteren, tekstbeschrijvingen uit afbeeldingen te extraheren, gegevensinvoer te versnellen en data-analyse en visualisaties te bieden - allemaal zonder menselijke hulp.

Uitdagingen en beperkingen van AI-analytics

Voor al zijn voordelen zijn er uitdagingen en beperkingen met betrekking tot AI-analyse. Succes vereist hoogwaardige data, de mogelijkheid om de juiste modellen te selecteren en soms te leven met een gebrek aan transparantie in hoe het systeem tot een resultaat is gekomen. AI-analyseteams staan ook voor uitdagingen wat betreft de integratie met bestaande systemen en de kosten die gepaard gaan met het implementeren en onderhouden van AI-technologieën.

Uitdagingen en beperkingen die moeten worden aangepakt voor een succesvolle implementatie zijn onder meer:

  • Statistische selectiebias: zonder menselijk toezicht kan AI eenvoudigweg bevooroordeelde data opnemen en vooringenomen bevindingen naar buiten brengen.
  • Eerste kosten en opstarttijd: de kosten vooraf van AI-analyses zijn afkomstig van het samenstellen van computervermogen en data-expertise, naast het identificeren van de juiste analytische tools en AI-modellen en het vaststellen van de datastromen. Pas als deze processen tot stand zijn gebracht en aan de installatiekosten is voldaan, kan AI doorlopende inzichten opleveren.
  • Technische expertise: AI-analyses zijn een krachtig hulpmiddel voor data-analisten en datawetenschappers om hun workflows te verbeteren, maar er is veel van hun toezicht en expertise nodig om de output ervan in te stellen en te evalueren. En bedrijven zonder deze vaardigheden kunnen worden uitgedaagd om data-experts te werven en zich te veroorloven.
  • Transparantie: in tegenstelling tot traditionele data-analytics, die een consultatief en iteratief proces is, wordt AI-analytics autonoom uitgevoerd. Het is dus belangrijk om de verklaarbaarheid in het oorspronkelijke ontwerp in te bouwen.

AI-analytics en ethische overwegingen

Ethische overwegingen bij AI-analyses kunnen in het algemeen draaien om kwesties zoals dataprivacy, transparantie, vooringenomenheid en verantwoordelijkheid. Bedrijven kunnen overwegen om data te verzamelen en te gebruiken op een manier die is afgestemd op hun beleid en om gebruikers in staat te stellen te begrijpen hoe de resultaten van hun AI-analysequery's zijn geformuleerd.

Overwegingen om ervoor te zorgen dat AI-analyses op een verantwoorde en voordelige manier worden gebruikt, zijn onder meer:

  • Privacy: omdat AI-modellen worden getraind op enorme en diverse gegevenssets, kan informatie uit die gegevenssets, inclusief gevoelige informatie, per ongeluk worden opgenomen in de uitvoer van de AI.
  • Beveiliging: AI-analyses kunnen worden uitgevoerd op informatie uit veel verschillende datastores. Elk van deze databases en de netwerken die de data tussen hen verplaatsen, profiteren van beveiliging.
  • Fairness: alle analyseprocessen zijn onderhevig aan statistische vooroordelen en AI-analyses zijn niet vrijgesteld. Het is mogelijk dat AI-analyses die afhankelijk zijn van bevooroordeelde gegevenssets een bepaalde groep begunstigen, omdat die vooringenomenheid is opgenomen in de gegevenssets die het gebruikt om zijn analyse te tekenen - hoewel die vooringenomenheid meestal onbedoeld is.
  • Verantwoordelijkheid: geautomatiseerde processen zoals AI-analyses kunnen worden ontworpen om de productiviteit te verhogen door de complexe details achter hun analyse vast te leggen. De abstracties kunnen het echter moeilijker maken om een specifiek proces of actie verantwoordelijk te houden wanneer een bedrijf handelt op geautomatiseerde analyse. Een interactief mens-computer partnerschap is een goede manier om dit aan te pakken.
  • Menselijk toezicht: hoewel AI-analyses zijn ontworpen om processen te automatiseren, moeten organisaties overwegen om partnerschap tussen mens en computer op te zetten en regelmatig toezicht te houden op zowel data-invoer als AI-uitvoer om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan zakelijke en ethische overwegingen.
  • Juridische en regelgevende naleving: AI-analyseprogramma's in elk bedrijf moeten rekening houden met deze AI-analyseprogramma's die zijn ontworpen met het oog op wettelijke en regelgevingsrapportage.

De toekomst van AI-analytics

Een fundamentele hoop van AI-analytics is dat het bedrijven zal helpen optimale beslissingen te nemen door enorme hoeveelheden data te analyseren om trends, patronen en inzichten te identificeren die mensen misschien nooit zouden kunnen zien. Snelle uitbetalingen moeten een beter begrip zijn van klanten en de mogelijkheid om repetitieve taken te automatiseren. Op de lange termijn zien we AI-analyses als de kern van innovatie en bedrijfsgroei.

De Oracle Analytics-community helpt de toekomst vorm te geven: deelnemers kunnen technologieën verkennen, vragen stellen, live labs bijwonen en nog veel meer. Specifiek, technische evolutie en toepassingen hebben een aantal duidelijke trendlijnen.

  • Toekomstige evolutie van AI-analyses. De LLM's en andere AI-modellen in het hart van AI-analyses ontwikkelen zich snel. Openbaar beschikbare LLM's veranderen al codering, contentontwikkeling en klantenservice. Naarmate deze AI-modellen geavanceerder worden in het nabootsen van subtiele menselijke vaardigheden, wordt AI-analyse als partner voor menselijke beslissingen de dominante vorm van analytics in grote organisaties.
  • Toekomstige toepassingen van AI-analyse. Vanwege de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens uit verschillende gegevenssets te analyseren (en dit in realtime te doen) wordt AI-analytics in een groeiend aantal branches gebruikt. Het zal waarschijnlijk leiden tot meer gerichte suggesties voor entertainment- en retailklanten, snellere fraudedetectie voor financiële en verzekeringsmaatschappijen en kan betere patiëntresultaten in zorginstellingen ondersteunen.

Betere bedrijfsdata in de snelheid van AI met Oracle

Oracle kan u helpen AI-analyses in uw bedrijf te brengen. Met Oracle als partner krijgen uw data-analisten en datawetenschappers een toonaangevend analyseplatform en een geautomatiseerd databeheerplatform, evenals kant-en-klare services voor een breed scala aan analysetaken.

Het Oracle Analytics-platform biedt organisaties een cloud-native service waarmee zakenmensen en gegevensexperts kunnen samenwerken aan het volledige AI-analyseproces. Dit omvat data-invoer en -modellering, datavoorbereiding en -verrijking, en visualisatie, en strakke controle over databeveiliging en -toezicht. De databeheerplatforms en bedrijfsapplicaties van Oracle zijn geïntegreerd met machine learning en natuurlijke taalverwerkingstechnologieën om AI-analyses in een hele organisatie te kunnen leveren.

Naarmate technologiebedrijven blijven racen met LLM's, zullen de griezelige mogelijkheden van deze AI-modellen snel hun weg vinden naar tools voor data-analyse. Vanaf dit punt wil iedereen die zich bezighoudt met data-analyse overwegen om te profiteren van AI-gestuurde analysetools. De volgende stap voor deze analisten is het leiden van de implementatie van een AI-analyseproces voor hun organisaties, waardoor een toekomst wordt geopend waarin actuele, data-gestuurde inzichten beschikbaar zijn voor meer besluitvormers in het hele bedrijf.

Data en AI: een CIO-gids voor succes

Data vormen de basis voor AI-analytics. Zonder relevante data van hoge kwaliteit kunnen AI-modellen niet leren, nauwkeurige voorspellingen doen of waardevolle inzichten bieden. Zo kunnen CIO's de data van hun organisatie helpen ondersteunen, zodat deze een solide basis biedt voor AI.

Veelgestelde vragen over AI-analytics

Welke vaardigheden zijn nodig voor AI analytics?

Er zijn veel vaardigheden die belangrijk kunnen zijn bij het opzetten van een AI-analyseproces in een organisatie, te beginnen met de vaardigheden die momenteel in het bezit zijn van uw datawetenschappers en data-analisten. Zodra het programma operationeel is, is het doel voor mensen met zakelijke kennis maar weinig expertise op het gebied van data-analyse om diepgaande analyses te kunnen uitvoeren met behulp van moedertaaltekst en gesproken prompts.

Wat doen AI-analisten?

AI-analisten gebruiken de nieuwste AI-tools en LLM's om hun analyse te verbeteren en niet-experts in staat te stellen data-analyse uit te voeren met behulp van tekst- en natuurlijke taalprompts.

Wat doen datawetenschappers in AI-analytics?

Datawetenschappers zijn een integraal onderdeel van het opzetten van een AI-analyseproces. Ze bieden de mogelijkheid om problemen te definiëren en analytische benaderingen te ontwerpen waarop AI zal voortbouwen. Ze kunnen ook verantwoordelijk zijn voor het bewaken van AI-activiteiten en helpen de output ervan uit te leggen.

Is kunstmatige intelligentie een vorm van analytics?

Net als bij analyses is kunstmatige intelligentie afhankelijk van het opnemen en interpreteren van data in vele vormen. AI-analytics is echter ontworpen om geavanceerde technieken voor datamanipulatie te gebruiken om trends, correlaties en afwijkingen in bedrijfsdata te helpen uittekenen en visualisaties te bieden om de bevindingen ervan te helpen benadrukken.

Wat is het verschil tussen analytics en kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is belangrijk voor data-analyse, maar bestrijkt een veel breder spectrum van vaardigheden. Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om code, tekst, afbeeldingen en andere inhoud te genereren, wat veel verder gaat dan de behoeften van de meeste zakelijke analytics. Het vermogen van AI om informatie uit afbeeldingen en documenten te halen en dat te combineren met applicatiedata kan echter een krachtige impact hebben op de inzichten die worden geleverd via data-analyse.

Kunnen AI-analyses menselijke analisten vervangen?

Op dit moment kan AI-analytics geen menselijke analisten vervangen, maar het kan een individuele analist veel productiever en creatiever maken. AI en machine learning zorgen voor meer efficiëntie in datavoorbereiding, -analyse en zelfs -visualisatie.

Is AI-analyse toegankelijk voor kleine bedrijven?

De groei van cloudservices op basis van krachtige ML- en LLM-systemen betekent dat een klein bedrijf gegevens kan uploaden en inzichten kan extraheren. AI analytics democratiseert de data-expertise die nodig is om inzichtelijke data-analytics uit te voeren.

Hoe kunnen bedrijven aan de slag met AI-analyses?

Bedrijven moeten contact opnemen met hun cloudproviders om meer te weten te komen over het groeiende aantal analysetools die gebruikmaken van AI-modellen om analyses te leveren met zeer weinig data-expertise of investeringen vooraf.