Automatyzacja BI: Jak sztuczna inteligencja usuwa wąskie gardła?

W dzisiejszym dynamicznie rozwijającym się świecie biznesu, zarządzanie danymi odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu strategicznych decyzji. Business Intelligence (BI) to proces gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych, który pozwala organizacjom na uzyskanie cennych informacji i podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Automatyzacja BI, wspierana przez sztuczną inteligencję (AI), umożliwia przyspieszenie i usprawnienie tych procesów, co jest niezbędne w obliczu rosnącej ilości danych oraz potrzeby ich szybkiego wykorzystania.

Tradycyjne systemy Business Intelligence (BI) często napotykają na liczne wąskie gardła, które ograniczają ich efektywność i szybkość działania. Oto kilka najczęściej spotykanych problemów:

• Złożoność procesów integracyjnych: Integracja danych z różnych źródeł (systemy ERP, CRM, arkusze kalkulacyjne, bazy danych) może być bardzo skomplikowana i czasochłonna. Każde źródło danych może wymagać innego podejścia i narzędzi, co utrudnia sprawne zbieranie oraz konsolidowanie informacji.
• Opóźnienia w dostępie do danych: Tradycyjne systemy BI często bazują na przestarzałych technologiach, które nie są w stanie przetwarzać danych w czasie rzeczywistym. To powoduje, że menedżerowie i analitycy muszą czekać na raporty, co ogranicza ich zdolność do podejmowania szybkich i świadomych decyzji.
• Brak elastyczności: Standardowe rozwiązania BI mogą nie być wystarczająco elastyczne, aby sprostać dynamicznie zmieniającym się potrzebom biznesowym. Zmiany w strukturze danych lub zapytaniach często wymagają dużych nakładów pracy na dostosowanie systemu.
• Problemy ze skalowalnością: W miarę wzrostu ilości danych i liczby użytkowników, tradycyjne systemy BI mogą mieć problemy ze skalowaniem, co prowadzi do spadku wydajności i dłuższego czasu przetwarzania danych.
• Niska jakość danych: Dane mogą być niekompletne, nieaktualne lub zawierać błędy. Procesy czyszczenia i walidacji danych są niezbędne, ale często złożone i pracochłonne, co opóźnia generowanie wartościowych informacji.

Ręczne przetwarzanie danych i generowanie raportów to kolejne istotne wyzwania, które utrudniają efektywne wykorzystanie systemów BI. Przede wszystkim, jest to proces czasochłonny, który wymaga wiele godzin pracy analityków na zbieranie, porządkowanie i analizowanie danych, co opóźnia podejmowanie decyzji. Ponadto, ręczne procesy są podatne na błędy ludzkie, takie jak literówki, niepoprawne obliczenia czy niewłaściwe interpretacje danych, co może prowadzić do nieprawidłowych wniosków i decyzji. Warto też wspomnieć, że w miarę wzrostu ilości danych, ręczne procesy stają się coraz mniej wydajne i trudne do skalowania, co stanowi poważne wyzwanie dla organizacji.

Wszystkie te problemy wskazują na potrzebę automatyzacji procesów BI za pomocą sztucznej inteligencji. Automatyzacja może znacząco zredukować wąskie gardła, poprawić jakość i szybkość przetwarzania danych, a tym samym zwiększyć wartość, jaką organizacje mogą uzyskać z posiadanych informacji.

Automatyczne generowanie raportów: Systemy takie jak np. Alteryx zbierają i analizują dane, tworząc natychmiast dostępne raporty, co umożliwia szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.

• Predykcyjne modelowanie: AI tworzy modele predykcyjne do przewidywania popytu, zarządzania zapasami lub identyfikowania ryzyka finansowego.
• Optymalizacja procesów biznesowych: sztuczna inteligencja analizuje procesy biznesowe, sugerując optymalizacje zwiększające efektywność i redukujące koszty.
• Analiza sentymenu i opinie klientów: AI analizuje dane z mediów społecznościowych, ankiet i recenzji, pomagając firmom lepiej dostosować produkty i usługi do oczekiwań klientów.

Automatyzacja BI z AI nie tylko zwiększa efektywność oraz dokładność analiz, ale także umożliwia szybsze reagowanie na zmiany rynkowe i podejmowanie świadomych decyzji, co jest kluczowe w dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym.

IDC FutureScape 2024: Przewidywania dotyczące wdrożeń AI i automatyzacji
IDC FutureScape 2024 prognozuje znaczący wzrost wydatków na technologie sztucznej inteligencji i automatyzacji w sektorze BI. Przewidywania te wskazują, że organizacje będą coraz bardziej inwestować w te technologie w celu poprawy efektywności operacyjnej i jakości analiz danych. Wzrost wydatków na AI ma na celu nie tylko automatyzację procesów analitycznych, ale także poprawę zarządzania danymi i zwiększenie wartości, jaką organizacje mogą uzyskać z posiadanych informacji.

Raport IDC 2024: Automatyzacja w regionie Azji i Pacyfiku
Raport IDC 2024 wskazuje, że do 2026 roku połowa firm w regionie Azji i Pacyfiku wdroży systemy AI-driven Headless BI i analitykę. Przewiduje się, że integracja generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) będzie miała ogromny wpływ na planowanie i zarządzanie przedsiębiorstwami w tym regionie. GenAI pomoże w przetwarzaniu zarówno nieustrukturyzowanych, jak i strukturyzowanych danych, co przyczyni się do lepszej analizy i wykorzystania danych.

W regionie Azji i Pacyfiku rola Chief Data Officer (CDO) staje się coraz ważniejsza, co jest związane z koniecznością efektywnego zarządzania danymi i wykorzystania AI do tworzenia wartości biznesowej. Wzrost ten jest napędzany przez potrzeby przedsiębiorstw w zakresie integracji baz danych wektorowych i grafowych, a także rozwój ontologii wspieranych przez duże modele językowe (LLM).

Przyszłe trendy w automatyzacji BI

• Rozwój technologii AI: W najbliższych latach oczekuje się dalszego rozwoju technologii AI, które będą wspierać automatyzację procesów analitycznych. Nowe narzędzia i technologie będą koncentrować się na poprawie efektywności przetwarzania danych, analizy w czasie rzeczywistym oraz predykcyjnych modeli analitycznych. Technologie te będą również wspierać lepsze zarządzanie danymi i bardziej zaawansowane generowanie raportów.
• Wpływ na rynek: Automatyzacja BI przy użyciu AI zmienia sposób, w jaki organizacje konkurują na rynku. Firmy, które inwestują w AI i automatyzację, mogą szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe, lepiej planować swoje działania i optymalizować procesy biznesowe. Automatyzacja przyczynia się również do zwiększenia efektywności operacyjnej i redukcji kosztów, co jest kluczowe w dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym.