آشنایی با تفاوت های هوش تجاری و هوش مصنوعی

امروزه با رشد بی‌سابقه حجم داده‌ها در سازمان‌ها، نیاز به تحلیل دقیق و استفاده از این داده‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. دو مفهوم کلیدی در این زمینه هوش تجاری (BI) و هوش مصنوعی (AI) هستند. شاید بسیاری از افراد این دو اصطلاح را به‌ اشتباه مشابه فرض کنند اما در واقع این دو ابزار کاملا متفاوت، با کاربردها و اهداف خاص خود هستند. در این مقاله به‌ طور جامع و کامل به بررسی تعریف این دو فناوری، تفاوت‌های اساسی آن‌ها و نحوه همکاری بین BI و AI خواهیم پرداخت. با ما همراه باشید.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری که به‌اختصار BI نامیده می‌شود، مجموعه‌ای از فناوری‌ها، فرآیندها و ابزارهایی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خام خود را به اطلاعات کاربردی و معنادار تبدیل کنند. BI تمرکز ویژه‌ای بر تحلیل داده‌های گذشته دارد و هدف اصلی آن بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات موجود است.

ویژگی‌ها و کاربردهای هوش تجاری

تحلیل داده‌های گذشته: BI به بررسی داده‌های تاریخی می‌پردازد و کمک می‌کند تا سازمان‌ها عملکرد گذشته خود را ارزیابی کنند.

تولید گزارش‌های دقیق: ابزارهای BI مانند Power BI و Tableau گزارش‌هایی جامع و بصری تولید می‌کنند.

کمک به تصمیم‌گیری سریع و آگاهانه: مدیران با استفاده از اطلاعات استخراج‌شده از BI می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند.

یک مثال کاربردی از هوش تجاری

تصور کنید یک فروشگاه زنجیره‌ای می‌خواهد میزان فروش محصولات خود را در سال گذشته تحلیل کند. با استفاده از BI، گزارش‌هایی دقیق و تصویری از روند فروش محصولات به دست خواهد آمد و مدیران می‌توانند متوجه شوند کدام محصولات پرفروش‌تر بوده و چه زمانی از سال فروش بالاتری داشته‌اند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا AI، فناوری‌ای است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری توانایی یادگیری، تفکر و حل مسئله را می‌دهد. برخلاف BI که فقط داده‌ها را تحلیل می‌کند، AI می‌تواند از داده‌ها یاد بگیرد و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی کند یا تصمیم‌گیری خودکار انجام دهد.

ویژگی‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی

پیش‌بینی آینده: AI از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتارها و روندها استفاده می‌کند.

یادگیری مداوم: سیستم‌های مبتنی بر AI با داده کاوی به‌طور مداوم عملکرد خود را بهبود می‌بخشند.

اتوماسیون فرآیندها: AI می‌تواند وظایف تکراری را به‌صورت خودکار انجام دهد.

مثال کاربردی از هوش مصنوعی

فرض کنید همان فروشگاه زنجیره‌ای بخواهد پیش‌بینی کند که در سال آینده چه محصولاتی فروش بیشتری خواهند داشت. الگوریتم‌های AI با تحلیل داده‌های گذشته و ترکیب آن با متغیرهای جدید مانند شرایط اقتصادی، پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهند.

تفاوت‌های هوش مصنوعی و هوش تجاری

هدف اصلی هوش تجاری (BI) تبدیل داده‌های خام و غیرساختاریافته به فرمتی است که اعضای تیم شما بتوانند آن را درک کرده و بر اساس آن اقدام کنند. از این طریق، تیم شما می‌تواند بر اساس این بینش‌ها تصمیم‌گیری کند. BI شامل مجموعه‌ای از ابزارها برای جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، پردازش، تجسم و به اشتراک‌گذاری داده‌ها است. این ابزارها می‌توانند به‌صورت مستقل برای پشتیبانی از بخش‌های مختلف تحلیل داده‌ها عمل کنند، اما زمانی که با هم ترکیب شوند، یک چارچوب BI جامع ایجاد می‌کنند که بینش عمیق‌تری از داده‌ها ارائه می‌دهد. BI عمدتا بر اطلاعات گذشته تمرکز دارد و به تحلیل‌گران انسانی در درک آن کمک می‌کند.

در طرف دیگر، هدف اصلی هوش مصنوعی (AI) واگذاری برخی از وظایف انسانی به ماشین‌ها و الگوریتم‌هایی است که برای شبیه‌سازی فرآیندهای درک و حل مسئله انسان آموزش دیده‌اند. AI برای تقلید تصمیم‌گیری‌های انسانی طراحی شده است تا آن‌ها را خودکار کرده و فرآیندهای تجاری را کارآمدتر کند. هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بیند تا الگوها را شناسایی کرده و بدون نیاز به دخالت انسانی پیش‌بینی‌هایی برای بهبود عملکرد ارائه دهد. AI بر فعالیت‌های آینده‌نگر تمرکز می‌کند و از اطلاعات آموزشی خود برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند. هدف کلی آن خودکارسازی وظایف، افزایش کارایی فرآیندها و تحلیل اطلاعات با سرعتی فراتر از توانایی‌های انسانی است.

گفتنی است هر دو AI و BI به سازماندهی حجم زیادی از داده‌ها متکی هستند. اما BI عمدتا برای قابل‌فهم کردن اطلاعات برای انسان‌ها استفاده می‌شود، در حالی که AI از اطلاعات برای یادگیری و حل مسائل به شیوه‌ای مشابه انسان استفاده می‌کند.

هوش تجاری چگونه با هوش مصنوعی کار می‌کند؟

مزیت اصلی استفاده از این دو سیستم در کنار یکدیگر، عملکرد هماهنگ آن‌ها است. ترکیب BI با AI این امکان را فراهم می‌کند که یادگیری و خودکارسازی را در چارچوب BI ادغام کنید و بینش‌های بهتر و پیشرفته‌تری به دست آورید. این کار به نوبه خود امکان اقدام سریع‌تر بر اساس بینش‌های استخراج‌شده از داده‌ها را فراهم می‌کند. در ادامه برخی از روش‌های همکاری BI و AI را توضیح می‌دهیم:

تحلیل پیش‌بینی‌کننده

ترکیب ابزارهای تحلیلی BI و داده‌های ساختاریافته با قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده AI می‌تواند بینش‌های عمیق‌تری از نتایج بالقوه، روندها و رفتارها به سازمان شما ارائه دهد. استفاده از AI برای تحلیل حجم زیادی از داده‌های تاریخی می‌تواند روندها و الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است تشخیص آن‌ها برای انسان‌ها بدون صرف زمان و تلاش زیاد دشوار باشد. با ادغام این الگوریتم‌های AI در چارچوب BI، ابزارهای AI داده‌های ساختاریافته و زیرساخت BI را برای نمایش این بینش‌ها به کار می‌گیرند. ترکیب AI و BI به شرکت شما این امکان را می‌دهد که روندها، رفتار مشتریان و ریسک‌ها را با دقت بیشتری پیش‌بینی کرده و پایه‌ای قوی‌تر برای تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک فراهم کند.

داده‌های غیرساختاریافته

در حالی که برخی ابزارهای BI می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته را تحلیل کنند، تعداد کمی از آن‌ها توانایی یا چارچوب لازم برای ارائه مداوم و قابل اعتماد بینش از این نوع داده‌ها بدون پشتیبانی AI را دارند. بخش زیادی از BI به داده‌های ساختاریافته وابسته است تا بتواند آن‌ها را به‌طور منطقی با سایر داده‌ها ترکیب کرده و بینش‌های جامع ایجاد کند. AI می‌تواند برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته مانند متن، ورودی‌های شبکه‌های اجتماعی، یادداشت‌ها یا سایر داده‌های جریانی به کار رود تا الگوها و نیت‌ها، عبارات پرتکرار یا سایر بینش‌های موردنیاز شرکت شما از این نوع داده‌ها را شناسایی کند. سپس ابزارهای AI می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته را به داده‌های ساختاریافته تبدیل کنند که به‌راحتی در ابزار BI قابل استفاده است.

توصیه‌ها

ادغام BI و AI این امکان را به شرکت شما می‌دهد که توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده را به‌صورت خودکار به مشتریان ارائه دهد. با استفاده از داده‌های ساختاریافته‌ای که ابزارهای BI شما جمع‌آوری می‌کنند، الگوریتم‌های AI می‌توانند ترجیحات فردی، تاریخچه خرید و الگوهای رفتاری را در زمان نزدیک به واقعی تحلیل کنند و این امکان را برای شرکت شما فراهم می‌کنند که توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد. سپس می‌توانید از ابزارهای BI برای تحلیل میزان اثربخشی این توصیه‌ها استفاده کنید و الگوریتم‌ها را برای ارائه توصیه‌های بهتر آموزش دهید. این کار به شرکت شما کمک می‌کند تا به‌طور مداوم از طریق بازاریابی هدفمند و فرصت‌های فروش مکمل، رشد درآمد را هدایت کند.

کارایی

برای شرکت‌های تولیدی یا آن‌هایی که به زنجیره تامین گسترده‌ای متکی هستند، ادغام خودکارسازی AI در پلتفرم BI می‌تواند به ساده‌سازی فرآیندهای عملیاتی و شناسایی حوزه‌هایی برای افزایش کارایی در کل فرآیند کمک کند. با استفاده از بینش‌های AI، تیم‌ها می‌توانند به‌طور بهتری گلوگاه‌ها را به‌محض وقوع شناسایی کنند یا عملکرد ماشین‌آلات را به‌صورت لحظه‌ای مشاهده کرده و تصمیمات بهتری درباره تعمیر و پیش‌بینی خرابی تجهیزات بگیرند. با استفاده از داشبورد BI، تیم‌ها می‌توانند عملکرد را به‌طور مداوم نظارت کرده و تنظیماتی را برای تطبیق بهتر منابع با نیازهای جاری انجام دهند. این داشبوردها به تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهند که شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را نظارت کنند و تیم شما را از حوزه‌هایی که می‌توانند بهبود پیدا کنند آگاه نگه دارند و در نتیجه جریان‌های کاری را بهینه و هزینه‌ها را کاهش دهند.

بینش‌های عملی در زمان واقعی

همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، ترکیب BI با AI سازمان شما را قادر می‌سازد تا از مزایای تحلیل بسیار سریع الگوریتم‌های AI بهره‌مند شود. AI می‌تواند به‌طور مداوم داده‌ها، از جمله داده‌های جریانی در زمان واقعی از منابع مختلف را پردازش کند تا فرصت‌ها یا ناهنجاری‌های موجود در داده‌ها را به‌محض ورود شناسایی کند. ادغام این قابلیت در چارچوب پلتفرم BI به شما این امکان را می‌دهد که هشدارها و اعلان‌های فوری در مورد حوزه‌هایی که تیم شما می‌تواند اقدام کند یا تغییرات شهودی اعمال کند را دریافت کنید. این امر به شرکت شما انعطاف‌پذیری لازم را می‌دهد تا به تغییرات بازار به‌سرعت پاسخ دهد.

سخن پایانی

در پایان، می‌توان گفت که هوش تجاری و هوش مصنوعی هرکدام به‌تنهایی قدرتمند هستند، اما ترکیب این دو فناوری می‌تواند تحول عظیمی در فرآیندهای تصمیم‌گیری و عملکرد سازمان‌ها ایجاد کند. درحالی‌که BI برای درک گذشته طراحی شده، AI به سازمان‌ها امکان می‌دهد آینده را پیش‌بینی کرده و فرآیندها را هوشمندانه‌تر مدیریت کنند.