AI per la business intelligence: vantaggi e casi d’uso

La business intelligence (BI) è un motore per i processi decisionali strategici, che fornisce alle organizzazioni tecnologie e procedure per raccogliere, organizzare, analizzare e visualizzare i propri dati in modo sistematico. 

L’intelligenza artificiale potenzia la business intelligence per consentire a qualsiasi utente di analizzare i dati senza bisogno di conoscere a fondo SQL, il linguaggio degli analytics e dei database in cui sono archiviati i dati. Grazie all’AI, gli utenti possono interagire con interfacce conversazionali che semplificano l’esplorazione, la visualizzazione e il reporting dei dati, democratizzando gli insight così ottenuti.

 Le soluzioni di BI potenziate dall’intelligenza artificiale migliorano le operazioni della supply chain rilevando anomalie nei dati della supply chain per identificare tempestivamente i problemi, analizzando sorgenti dati alternative come le immagini satellitari per prevedere i colli di bottiglia, e migliorando la previsione della domanda e il coordinamento della logistica sulla base dei dati storici.

Un’interfaccia basata sul linguaggio naturale può consentire a più esperti di marketing di agire sulla base dei dati, e i dati Customer 360 possono aiutarli a comprendere meglio le prestazioni delle campagne e il sentiment nei confronti dei prodotti.

L’AI generativa può automatizzare la generazione di codice SQL, riducendo il tempo che i data analyst devono dedicare alla programmazione e consentendo agli utenti non tecnici di accedere a più insight.  Può anche convalidare e correggere il codice SQL per migliorare la qualità e l’efficienza. Le funzionalità text‐to‐SQL possono generare analisi dei clienti, creare report o monitorare i KPI a partire da input di testo, senza bisogno di formulare query SQL complesse, contribuendo a supportare e diffondere ricchi data set di BI in tutta l’organizzazione.

L’AI può fornire analisi dei dati ad hoc ai team di progetto attraverso le applicazioni che utilizzano ogni giorno, rimuovendo ostacoli come la necessità di attendere che i team dati forniscano report personalizzati. 

Il team di vendita può utilizzare un’interfaccia per gestire la pipeline e analizzare l’impatto della concorrenza sulle vendite. 

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