Wat is AI Analytics?

Met AI analytics is iedereen productiever: analisten kunnen hulp krijgen bij hun geavanceerde analyses en niet-experts krijgen de beschikking over een assistent die hen begeleidt bij het verkennen van de data. AI analytics biedt data analytics 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 ontcijferd. Toch beschikken veel bedrijven niet over de kennis om deze data te gebruiken.  AI analytics democratiseert data 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 andere activiteiten hebt.

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. Laten we beginnen.

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

Datademocratisering

Met AI kan je bedrijf data democratiseren, zodat deze voor iedereen toegankelijk zijn en niet langer uitsluitend beschikbaar zijn voor professionals op het gebied van data analytics. De meerderheid van de eindgebruikers van analyse 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 schalen. 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 bedrijven helpen een concurrentievoordeel te behalen op het gebied van sales, marketing, handel 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 visualizations, om klanten en prospects te bereiken via e-mail, mobiel, internet en advertenties.

Handel: Automatische inzichten en aanbevelingen

In de handel 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 assets wilt creëren voor verschillende fasen van het klantentraject, verkoop en winstgevendheid wilt voorspellen of inzichten wilt genereren om trends beter te begrijpen.

AI analytics is gebaseerd op vijf kernpijlers, 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 sociale media, enzovoort), zodat deze kunnen worden beoordeeld en geanalyseerd. Met NLP kunt je zinvol sociaal luisteren, sentimentanalyse uitvoeren 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 op grote hoeveelheden data, krijgen ondernemers inzichten.

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 machine learning-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 een arbeidsintensief werk, dat duur is en tijd kost. En wanneer je bevindingen hebt over zakelijke trends en patronen, is er de al de nodige tijd verstreken, waardoor de data mogelijk verouderd zijn.

AI-data analytics

Met behulp van AI kunnen bedrijven 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 de democratisering van informatie zijn traditionele analysemethoden, waarvoor voorheen gespecialiseerde expertise in data analytics nodig was, nu toegankelijk voor mensen in de hele organisatie.

Doordat realtime data-inzichten op een gebruiksvriendelijke manier worden gepresenteerd, kan iedereen in het bedrijf beter onderbouwde zakelijke beslissingen nemen, 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 een belangrijke rol spelen. Nu ze niet meer met tijdrovende projecten bezig zijn, kunnen ze zich richten op werk dat 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. Hier 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?
• Werk je als 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, sociale 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 realtime data 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 meer levert op basis van de bedrijfseigen data, en proactief prompts of nieuwe vragen genereert om je te helpen verdere details te onderzoeken.

• AI-assistent- of copilot-technologie 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 alleen samen te werken met AI-bedrijven die zich inzetten voor verantwoorde AI. (Tableau bouwt alleen tools op basis van betrouwbare AI.)

Ten slotte speelt menselijk toezicht een belangrijke rol, ook bij het gebruik van AI analytics. Werk samen met leden van je AI analytics-team 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.