Wat is AI Analytics?

Met AI-analytics is iedereen productiever: analisten krijgen hulp bij geavanceerde analyses en niet-experts krijgen de beschikking over een assistent die hen begeleidt bij het verkennen van data. AI-analytics biedt dataanalytics in combinatie met algoritmen, grote taalmodellen (LLM's), natuurlijke-taalverwerking (NLP) en generatieve AI. Daarmee kun je inzichten verkennen en vinden, trends ontdekken en prestaties meten.

De data van je bedrijf vormen een goudmijn aan informatie die wacht om te worden ontdekt, maar veel bedrijven beschikken niet over de kennis om deze te benutten. AI-analytics maakt data toegankelijk voor iedereen en levert inzichten waarmee je datagestuurde beslissingen kunt nemen, ongeacht je positie binnen de organisatie. Met AI-analytics krijg je toegang tot een schat aan inzichten op basis van realtime data op schaal, ongeacht of je nieuwe producten ontwikkelt of op de markt brengt, resultaten voorspelt of je met andere activiteiten bezighoudt.

In deze gids maak je kennis met de basisconcepten van AI-analytics en gaan we in op zowel de toepassingen en technieken als de beperkingen ervan. Je ontdekt ook hoe je bedrijf een concurrentievoordeel kan behalen met AI-analytics.

Inhoudsopgave

1. Inzicht in AI-data analytics
2. Toepassingen van AI-data analytics
3. Vijf kernpijlers van AI-analytics
4. Traditionele data analytics versus AI-data analytics
5. AI-data analytics-technieken
6. Uitdagingen en beperkingen van AI-data analytics
7. Een concurrentievoordeel behalen met AI-gestuurde data analytics

Wat is AI-data analytics en hoe kun je je bedrijf hiermee transformeren?

Wat is AI-data analytics?

Op het meest basale niveau biedt AI-analytics je geavanceerde algoritmen, LLM's en generatieve AI om data te analyseren, patronen te identificeren en op data gebaseerde zakelijke beslissingen te nemen.

Voordelen van AI-data analytics

AI biedt je organisatie belangrijke voordelen. Zo kun je bijvoorbeeld inzichten verschaffen aan mensen die dagelijks afhankelijk zijn van data en je bedrijf helpen om sneller resultaten te behalen.

Toegankelijk maken van data

Met AI kan je bedrijf data toegankelijk maken, zodat deze niet langer uitsluitend beschikbaar zijn voor professionals op het gebied van data analyse. De meerderheid van de eindgebruikers van analytics zijn zakelijke gebruikers en bedrijfsleiders en het is niet hun primaire taak om data te analyseren.

Tijd- en kostenbesparing

AI-analytics biedt herbruikbare modellen en analyses waarmee je je data-architectuur kunt bouwen en laten meegroeien. Hierdoor hoef je geen servers te configureren, software-upgrades te beheren of de hardwarecapaciteit te vergroten naarmate de datavolumes en het datagebruik toenemen. Zo bespaar je tijd en geld.

AI-analytics is toepasbaar in diverse sectoren en kan je bedrijf helpen een concurrentievoordeel te behalen op het gebied van sales, marketing, e-commerce en meer. Hier zijn enkele branchespecifieke use cases:

Sales en service: Gepersonaliseerde e-mails

Verkopers kunnen snel gepersonaliseerde e-mails genereren die zijn afgestemd op de behoeften van hun klanten, terwijl serviceteams automatisch gepersonaliseerde chatreacties en case-samenvattingen kunnen genereren op basis van verkoopdata.

Marketing: Gepersonaliseerde content

Marketeers kunnen automatisch gepersonaliseerde content genereren, zoals grafieken en data visualizaties, om klanten en prospects te bereiken via e-mail, mobiel, internet en advertenties.

E-commerce: Automatische inzichten en aanbevelingen

Bij e-commerce kunnen automatisch inzichten en aanbevelingen worden gegenereerd om innovatieve producten op maat te maken en te leveren aan consumenten. Met behulp van AI kunnen teams automatisch productbeschrijvingen genereren, relevante producten aanbevelen en naadloze koopervaringen creëren.

Algemene zakelijke inzichten

Bovendien kun je AI-analytics gebruiken voor gerichte zakelijke beslissingen, of je nu nieuwe content wilt creëren voor verschillende fasen van de klantreis, verkoop en winstgevendheid wilt voorspellen of inzichten wilt genereren om trends beter te begrijpen.

AI-analytics is gebaseerd op vijf pijlers, waardoor deze transformatieve technologie snel verschillende datasets kan verwerken, data uit verschillende bronnen kan analyseren, resultaten kan voorspellen en inzichten kan bieden.

1. Natuurlijke-taalverwerking

De eerste pijler, natuurlijke-taalverwerking (NLP) verwerkt en interpreteert ongestructureerde tekstuele data (zoals tweets, berichten op social media, enzovoort), zodat deze kunnen worden beoordeeld en geanalyseerd. Met NLP kun je online gesprekken en sentimenten analyseren en grote hoeveelheden tekst samenvatten.

2. Machine learning

De tweede pijler, machine learning (ML), kan data analyseren en voorspellingen doen over toekomstige acties met behulp van statistische modellen en algoritmen. Door deze ML-algoritmen te trainen met grote hoeveelheden data, krijgen ondernemers zelf inzichten in handen.

3. Grote taalmodellen

De derde pijler, grote taalmodellen (LLM's), is een type ML-algoritme waarin de AI wordt getraind met behulp van enorme hoeveelheden tekstdata. LLM's kunnen tekst herkennen en tekst produceren die klinkt alsof deze door een mens is geschreven. LLM's worden vaak gebruikt voor classificatie en patroonherkenning.

4. Neurale netwerken

De vierde pijler, neurale netwerken, is een type ML-algoritme dat is gebaseerd op de manier waarop het menselijk brein functioneert. AI-data analytics is gebaseerd op hersenprocessen en de manier waarop het menselijk brein data analyseert. Bij AI-data analytics worden neurale netwerken gebruikt om complexe patronen te herkennen.

5. Deep learning

De vijfde pijler, deep learning, is een onderdeel van neurale netwerken waarbij AI-modellen worden getraind met behulp van grote hoeveelheden data. Deep learning imiteert menselijke leerpatronen door AI en ML te gebruiken om algoritmen toe te passen en patronen te vinden in de meest complexe en abstracte data.

Traditionele data analytics

Bij traditionele data analytics vertrouwen bedrijven op deskundige datawetenschappers en data-analisten om data te doorzoeken en geavanceerde algoritmen te creëren waarmee trends aan het licht komen. Dit is arbeidsintensief werk, dat duur is en tijd kost. En voordat je bevindingen hebt over zakelijke trends en patronen, is er al de nodige tijd verstreken, waardoor de data mogelijk alweer verouderd zijn.

AI-data analytics

Met behulp van AI kun je snel enorme hoeveelheden data analyseren zonder handmatige processen. De tijd die nodig is voor traditionele analyse wordt hiermee teruggebracht van maanden of weken tot minuten of zelfs seconden. En door informatie voor iedereen toegankelijk te maken, zijn traditionele analysemethoden, waarvoor voorheen gespecialiseerde expertise in data analytics nodig was, nu beschikbaar voor mensen in de hele organisatie.

Doordat realtime data-inzichten op een gebruiksvriendelijke manier worden gepresenteerd, kan iedereen in je bedrijf beter onderbouwde zakelijke beslissingen nemen. Beslissingen die snel en nauwkeurig zijn en op grote schaal kunnen worden toegepast.

Zal AI data-analisten vervangen?

Door alle aandacht voor AI-analytics kan het lijken alsof er geen plaats meer is voor data-analisten. Maar in feite zullen in AI getrainde data-analisten in de toekomst juist een belangrijke rol spelen. Nu ze niet meer met tijdrovende projecten bezig zijn, kunnen ze zich richten op werk dat nog meer waarde toevoegt. Denk hierbij aan het beoordelen van algoritmen en het valideren van door AI gegenereerde data-inzichten.

Hoe bepaal je welke techniek je voor AI-data analytics moet gebruiken?

Welke techniek je kiest voor je AI-data analytics hangt meestal af van het type data dat je wilt verzamelen, je sector, de doelgroep en de manier waarop de oplossing in je bestaande IT-infrastructuur wordt geïntegreerd. Dit zijn enkele vragen die je jezelf kunt stellen:

• Ben je op zoek naar intelligente, gepersonaliseerde en contextuele inzichten met behulp van realtime statistieken voor dagelijks gebruik?
• Ben je een verkooporganisatie en wil je met behulp van voorspellende modellen de meest winstgevende upsell- of crosssell-mogelijkheden bepalen?
• Ben je een financiële dienstverlener die de klantervaring moet verbeteren en risico's moet beheersen?
• Moet je gepersonaliseerde content voor klanten genereren die gedeeld kan worden via e-mail, internet, social media en advertenties?

Typen AI analytics-technieken

Er zijn verschillende AI-technieken die je kunt overwegen ter ondersteuning van AI-data analytics.

Data visualization

Data visualizationtechnologie helpt je om op een toegankelijke manier inzichten te delen met niet-technische mensen. Hiermee kun je informatie en data grafisch weergeven en belangrijke inzichten presenteren op een voor het grote publiek begrijpelijke manier.

Voorspellende analyse

Voorspellende analyse kan je helpen de waarschijnlijkheid van toekomstige resultaten te bepalen. Voorspellende analyse is gebaseerd op technieken zoals datamining, statistieken, datamodellering, kunstmatige intelligentie en machine learning. Bij voorspellende analyse worden de historische data van je bedrijf gebruikt om voorspellingen te doen over de toekomst en risico's en kansen te identificeren.

Generatieve AI

Vroeger waren er data-analisten die je bedrijfsdata verzamelden, organiseerden en testten en vervolgens dashboards bouwden om deze bevindingen en inzichten te delen. Met generatieve AI kun je antwoorden vinden op de vragen die voor jou het meest relevant zijn. Generatieve AI verwerkt data realtime en biedt inzichten die vergelijkbaar zijn met die van een data-analist.

Tableau Pulse is een type generatieve AI-technologie die trends, patronen, prognoses en dergelijke levert op basis van je bedrijfseigen data. Het genereert proactief prompts of nieuwe vragen om je te helpen verdere details te onderzoeken.

• AI-assistent- of copiloottechnologie is een type generatieve AI dat wordt aangestuurd door LLM's. Met een AI-assistent voor gesprekken zoals een chatbot, kunt je vrijelijk vragen stellen en de assistent reageert alsof je met een andere persoon communiceert. Voorbeeld: Einstein Copilot voor Tableau maakt gebruik van deze technologie om je te helpen data op de door jou gewenste manier te verkennen, ideeën te bedenken en visualisaties te maken op basis van betrouwbare inzichten.

Veel mensen zijn zich bewust van de beperkingen en potentiële valkuilen van AI. Het voorkomen van 'hallucinaties', waarbij AI 'feiten' verzint, is een voorbeeld dat de aandacht van het publiek heeft getrokken. Er zijn echter nog twee andere aandachtspunten, namelijk bias en dataprivacy.

• Bias: Of het nu gaat om geslacht, nationaliteit, vaardigheden of andere verschillen: vooroordelen kunnen opzettelijk of onopzettelijk een weerspiegeling zijn van de manier waarop AI wordt getraind.
• Dataprivacy: Daarnaast is het ook belangrijk om te overwegen hoe AI persoonlijk identificeerbare informatie (PII) gebruikt, ongeacht of deze afkomstig is van binnen het bedrijf of van klanten.

Hoewel geen enkele AI-tool 100% waterdicht is, kunt je de risico's van trainingsbias, dataprivacy en hallucinaties beperken door alleen betrouwbare AI-tools te gebruiken. Probeer daarom alleen samen te werken met AI-bedrijven die zich inzetten voor verantwoorde AI. (Zonder onszelf op de borst te kloppen: Tableau ontwikkelt uitsluitend tools op basis van betrouwbare AI.)

Tenslotte speelt menselijk toezicht een belangrijke rol, ook bij het gebruik van AI-analytics. Werk samen met leden van je AI-analyticsteam om bias zo veel mogelijk te beperken. Daarnaast is het essentieel om transparantie in het proces te waarborgen en je eindgebruikers te informeren om het vertrouwen in AI-tools te bevorderen.