هوش مصنوعی و هوش تجاری: دو فناوری قدرتمند

هوش مصنوعی (AI) و هوش تجاری (BI) دو فناوری مهم هستند که می‌توانند به طور قابل توجهی به کسب‌وکارها کمک کنند. هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد، وظایف را خودکار کند و عملیات را بهینه سازد. در حالی که هوش تجاری قادر است تحلیل‌ها و گزارش‌های مفیدی فراهم کند که به سازمان‌ها در راستای اخذ تصمیمات مبتنی بر داده، کمک می‌کند. یکی از نکات حائز اهمیت این است که برای بهره‌برداری کامل از ظرفیت‌های ایجاد شده در دنیای امروز، باید بین این دو فناوری ارتباط برقرار کرد.



اجزای سازنده BI را بار دیگر مرور میکنیم:

  1. منابع داده: داده‌ها دو حالت داخلی (از درون سازمان) یا خارجی (از منابع دیگر) دارند، همچنین ممکن است ساختاریافته (مانند پایگاه داده) یا بدون ساختار (مانند اسناد متنی) باشند.
  2. انبار داده: ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌ها از منابع مختلف در یک مخزن مرکزی.
  3. یکپارچه‌سازی داده: استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها از منابع مختلف به انبار داده.
  4. مدل‌سازی داده:تعریف ساختار، روابط و محدودیت‌های داده.
  5. تحلیل داده: استفاده از ابزارهای آماری برای شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها.
  6. گزارش‌دهی و تجسم داده: ارائه نتایج تحلیل داده‌ها در قالب‌های قابل فهم مانند نمودارها و داشبوردها.


با پل زدن میان هوش مصنوعی و هوش تجاری، سازمان‌ها می‌توانند با اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده، خودکارسازی وظایف و بهینه‌سازی عملیات، یک مزیت رقابتی موثر به دست آورند. این دو فناوری با همکاری هم می‌توانند دیدگاه‌های عمیق‌تری از داده‌ها فراهم کرده و به سازمان‌ها کمک شایانی کنند تا زودتر و با هزینه کمتری به اهداف استراتژیک خود برسند.

برای بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی و هوش تجاری، باید ارتباط بین این دو فناوری را شناخت و این ارتباط را بین آنها برقرار کرد. در ادامه چند ضرورت برای رسیدن به این مهم مطرح شده است:

  • تعریف اهداف کسب‌وکاری: در ابتدا اهدافی که دنبال میکنید، انتظاراتی که دارید و نتیجه‌ایی که می‌خواهید با استفاده از هوش مصنوعی و هوش تجاری به دست آورید، کاملا مشخص کنید. این کار کمک می‌کند تا موارد استفاده از هوش مصنوعی در کنار هوش تجاری در سازمان شما و برای اهداف بخصوص شما مشخص شود.
  • انتخاب داده‌های مناسب: هوش مصنوعی و هوش تجاری به داده‌ها وابسته هستند و بدیهی است که همه داده‌ها با هم یکسان نباشند. طی مراحل گوناگون باید داده‌های مرتبط، دقیق و کامل جداسازی شده و مرتب گردند. همچنین جهت تحلیل دقیق و مطمئن داده‌ها توسط ابزارهای هوش تجاری و هوش مصنوعی، از این که داده‌ها به شکلی سازماندهی شده و ساختاریافته هستند اطمینان حاصل نمایید.
  • سرمایه‌گذاری در نیروی انسانی متخصص: هوش مصنوعی و هوش تجاری نیاز به تخصص و مهارت‌های خاص دارند. سرمایه‌گذاری در استخدام یا آموزش کارکنان با مهارت‌های لازم برای کار با این فناوری‌ها امری اجتناب ناپذیر است.
  • تشویق به همکاری: زمینه همکاری بین تیم‌های هوش مصنوعی و هوش تجاری را تقویت کنید. تیم‌های چندوظیفه‌ای را تشویق کنید تا با هم کار کنند و با کمک یکدیگر فرصت‌های جدید را شناسایی کرده و مشکلات کسب‌وکاری را از سر راه بردارند.
  • پایش و بهینه‌سازی مستمر: عملکرد راه‌حل‌های هوش مصنوعی و هوش تجای را به طور مستمر پایش و بهینه‌سازی کنید. این کار در ایجاد اطمینان از دستیابی به نتایج مورد نظر و ارزش‌آفرینی برای کسب‌وکار اثربخش است.