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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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:
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.
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 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.
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.