Amit Sivan, Qlik Iisraeli tegevjuht Hilan Techist, rõhutab organisatsiooniandmete järjest suurenevat tähtsust ja selle võimalusi, kui neid ühendada tehisintellekti tehnoloogiaga. Ta selgitab, kuidas organisatsioonidel on juba võime põhjalikult analüüsida oma andmeid, mis võib tuua märkimisväärseid eeliseid suhteliselt madalate kuludega.
Tehisintellekt (AI) pole enam tulevikumõiste, vaid praegune reaalsus, mis kiiresti kiireneb, ütleb Sivan. Nii AI kui ka inimesed töötlevad teavet erinevalt, kus AI on tugev andmete ajalooliste sõelumiseks, et välja selgitada ülevaated ja teovõimelised soovitused. Selle organisatsiooniandmete ja AI sünergiaga võib tulemus olla selline, kus tervik on rohkem kui osade summa, sundides organisatsiooni edasi väärtuslike äriülevaadete ja konkurentsieelise poole.
Andmehalduse spetsialistid on igale organisatsioonile olulised, ja nende tähtsus on AI võimekuse tõttu andmeid analüüsida enneolematuks. Täna võimaldab AI sügavamaid äriülevaateid ja täpsemaid ennustusi murdosa ajast, mis kulub inimestel, revolutsioneerides otsustusprotsesse ettevõtetes.
Ent AI on sama efektiivne kui on andmete kvaliteet, mida sellele sisestatakse. Ebakorrektne andmetöötlus võib viia vigaste järeldusteni, mis võivad potentsiaalselt põhjustada tõsiseid tagajärgi. Seetõttu rõhutab Sivan andmete kvaliteedi halduse tähtsust, esile tuues Qliku omandussuhet Talendiga, juhtiva andmete integreerimise ja kvaliteedi ettevõttega. See strateegiline samm võimaldab Qlikul esindada Talendi eksklusiivselt Iisraelis, lisades oma platvormile tugevaid võimeid, tagades andmete kättesaadavuse ja kvaliteedikontrolli kogu nende elutsükli jooksul.
Organisatsioonid otsivad üha enam põhjalikke ja ühepunktilisi lahendusi andmehaldusele, rõhuasetusega ettevõtte mõõdikute päritolule. Koos Talendiga pakub Qlik nüüd usaldusväärseid andmeid ja täiskomplekti lahendusi, mis vastavad nendele vajadustele. Sivan ennustab, et Qlik suudab turuosa oluliselt suurendada aastaks 2025 ja kinnitab ettevõtte pühendumust avalike sektori teenuste parendamisele tehnoloogia täiustustega, eriti AWS-i Iisraeli pilvepiirkonnas.
Lõpetuseks soovitab Sivan organisatsioonidel astuda põnevale teele koos AI ja analüütikaga, sest paigal püsimine ei ole edasiliikuvatel turgudel valik. Ta soovitab organisatsioonidel hüpata AI rongile, et püsida konkurentsis ja areneda koos tehnoloogiainsa uuendustega.
Põhiküsimused:
1. Mis on strateegilised eelised AI integreerimisel ärilises intelligentsuses (BI)?
2. Millised väljakutsed või vaidlusalused on seotud AI integreerimisega BI-s?
3. Mis on AI integreerimise eelised ja puudused BI-s?
Vastused:
1. AI integreerimine toob mitmeid strateegilisi eeliseid BI-le, sealhulgas parendatud andmeanalüüs, nutikam otsustamine, tõhustatud efektiivsus ja konkurentsieelised. See võimaldab töödelda suuri andmemahte, pakkudes sügavamaid ülevaateid, tuvastades mustrid ja trendid ning pakkudes ennustavat analüütikat tulevikus toimuvatele sündmustele ettevaatamiseks.
2. Peamised väljakutsed või vaidlused, mis on seotud AI-ga BI-s, hõlmavad muresid seoses andmekaitse ja turvalisusega, võimalikke eelarvamusi AI algoritmides, kvaliteetsete andmete vajadust täpsete tulemuste tagamiseks ja töökohtade väljavahetamise riski nende töötajate seas, kelle ülesandeid võiks automatiseerida AI.
3. Eelised hõlmavad täpsemaid ennustusi, rutiinse andmeanalüüsi automatiseerimist ja inimressursside vabastamist keerulisemateks ülesanneteks. Puudused hõlmavad tehnoloogilise tööpuuduse võimalust, olulist investeerimisnõuet AI integreerimiseks ja sõltuvust algoritmides, mis võiksid säilitada olemasolevaid eelarvamusi või viia ettearvamatute otsusteni, kui neid ei jälgita piisavalt.
Eelised:
– Kiirem andmetöötlemine: AI täiustab BI tööriistu võimega kiiresti suuri andmemahte purustada, ületades kaugelt inimeste võimekust.
– Parandatud täpsus: AI-põhised analüütikad vähendavad inimvigasid, pakkudes täpsemaid aruandeid ja ennustusi.
– Ülevaatuste avastamine: AI võib esile tuua ülevaated ja trendid, mida inimanalüütikud võivad üle vaadata, aidates kaasa äri maastiku põhjalikumale mõistmisele.
– Kuluefektiivsus: Kuigi esialgne investeering võib olla suur, võib AI viia pikaajaliste kulude kokkuhoiuni, optimeerides protsesse ja ressursse.
Puudused:
– Andmete kvaliteet: AI süsteemid vajavad tõhusaks tööks kõrgkvaliteetseid andmeid ja halb andmetöötlemine võib viia eksitavate ülevaadeteni.
– Kompleksne integreerimine: AI integreerimine olemasolevatesse BI-süsteemidesse võib olla keerukas ja ressursimahukas.
– Töökohtade väljavahetamine: Kui AI täidab ülesandeid, mida varem tegid inimesed, on teatud sektorites töökohtade väljavahetamise potentsiaal.
– Algoritmide eelarvamused: Kui neid hoolikalt ei jälgita, võivad AI süsteemid säilitada vigu, mis on olemas koolitusandmetes.