PERBEDAAN DECISION INTELLIGENCE DAN BUSINESS INTELLIGENCE

Decision Intelligence memanfaatkan otomatisasi dan analitik data bertenaga AI untuk mengungkap pemicu utama, pola, anomali, dan area yang tidak mudah terlihat.

Bisnis saat ini memiliki data dalam jumlah besar dan keputusan bisnis yang sulit untuk memproses data tersebut, tetapi mendapatkan analitik dan wawasan yang cepat bukanlah tugas yang mudah. Faktanya, survei NewVantage Partners menunjukkan bahwa hanya 24% perusahaan yang mengidentifikasi diri mereka sebagai berbasis data, dan Gartner menemukan bahwa hanya 30% karyawan yang menggunakan alat analisis dan intelijen bisnis (BI). Tidak hanya jumlah pengguna yang menggunakan alat ini rendah, mereka bahkan mungkin tidak memiliki alat yang tepat. Masalah dengan alat intelijen bisnis tradisional adalah bahwa mereka fokus pada laporan, papan visual, dan jenis analisis deskriptif lainnya. Organisasi data modern menggunakan model analisis deskriptif, analitis, prediktif, dan tekstual untuk mendorong wawasan, tetapi mencapai pendekatan yang terfragmentasi menggunakan alat yang berbeda, yang mengurangi pekerjaan analitis untuk berkembang biak. Masuk ke dalam pengambilan keputusan yang cerdas.

Decision Intelligence menyediakan cara untuk menutup kesenjangan informasi ini, membantu pengguna membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat dan lebih efisien, dengan peningkatan dan pertumbuhan berkelanjutan. Kesimpulan Intelligence telah beralih dari privasi ke Tren Teknologi Strategis Teratas untuk tahun 2022 oleh Gartner, yang memperkirakan bahwa 33% organisasi besar akan melakukannya pada tahun 2023. Tetapi bagaimana organisasi dapat menemukan solusi yang mereka butuhkan? , Intelijen bisnis atau BI? Berikut adalah tiga cara di mana Decision Intelligence berbeda dari intelijen bisnis.

1) Decision Intelligence menjembatani BI dan ilmu data (yaitu interpretasi, analisis, dan prediksi)
Organisasi sedang berkembang, bekerja dengan sumber daya ilmu data yang terbatas dan memproses beberapa permintaan data setiap hari, dan melakukan analisis yang cepat dan mendalam adalah sebuah tantangan. BI cocok untuk analisis deskriptif untuk menentukan KPI atau metrik mana yang berubah. Meskipun pengguna mungkin memiliki akses yang mudah, mereka tidak dapat mengakses konten data dalam yang mereka perlukan untuk mendukung tindakan dan keputusan mereka – mengapa – saat menggunakan alat BI lama. Oleh karena itu, pembeli penelitian akan bergantung pada produsen penelitian, yang mengurangi keputusan.

Decision Intelligence membuat identifikasi hal-hal (yaitu penjelasan) berdasarkan penyebabnya (analisis penelitian), sehingga lebih mudah untuk menemukan bagaimana (yaitu literatur dan prediksi) dalam data. Sederhananya, analitik prediktif adalah apa yang akan terjadi, dan resep adalah bagaimana hal itu memengaruhi hasil. Akses ke informasi ini secara dramatis mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk membuat keputusan strategis, perencanaan, dan operasional. Ini sangat penting saat membuat rencana yang menghasilkan data.

2) Kuat untuk peneliti dan mudah untuk tim bisnis
BI berfokus pada klaim dan fitur pelaporan yang kuat, tetapi tidak memiliki kemampuan analitik yang lebih canggih, otomatis, dan kuat yang diharapkan oleh para profesional dan analis data. Selain itu, perusahaan mungkin tidak sepenuhnya dilengkapi dengan kemampuan ilmu data atau tim mereka yang ada responsif, sehingga menyulitkan perusahaan untuk mengumpulkan wawasan data penting. Postingan pekerjaan untuk ilmu data dan penelitian mencapai 2,7 juta pada tahun 2020, menurut TechJury, yang berarti sulit bagi perusahaan untuk merekrut pakar penelitian dan ilmuwan data yang dapat bekerja dengan data mereka. Organisasi membutuhkan alat yang membantu analis memperoleh keterampilan lanjutan dari ilmuwan data dan menciptakan wawasan analitis yang dibutuhkan perusahaan.

Decision Intelligence , di sisi lain, cocok untuk konsumen riset dan peneliti. Kecerdasan Keputusan menyederhanakan kerumitan pengambilan keputusan dengan menerjemahkan kueri bisnis secara otomatis (menggunakan bahasa alami) ke dalam kueri penelusuran data besar. Analis dan pakar data dapat mengotomatiskan analisis data dan membuat model berwawasan yang dirancang untuk ilmuwan data sambil memungkinkan mereka menggunakan alat yang mereka kenal, seperti SQL dan Python. Selain keterampilan data, kecerdasan bisnis membantu tim ini untuk menafsirkan dan menganalisis data dalam bahasa Inggris, menjadikan penelitian dan analisis lebih demokratis dengan membuatnya lebih mudah dan lebih mudah dipahami.

3) Decision Intelligence melibatkan otomatisasi cerdas
BI berfokus pada visualisasi data teragregasi daripada menemukan wawasan yang lebih besar dari volume data yang tidak teragregasi. Kecerdasan bisnis bergantung pada otomatisasi dan analisis data yang didukung AI untuk mengungkap pendorong utama, tren, anomali, dan area yang tidak mudah terlihat. Tanpa otomatisasi cerdas, peneliti, ilmuwan data, dan tim TI terpaksa menganalisis data secara manual, yang dapat memakan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari. Karena proses manual ini, anggota sering melewatkan informasi penting. Menurut laporan Smartsheet’s Automation in the Workplace, hampir 60% karyawan yang disurvei memperkirakan mereka dapat menghemat enam jam atau lebih dalam seminggu, atau hampir menjadi satu hari kerja penuh, jika pekerjaan diulang secara otomatis.

Decision Intelligence ditentukan oleh fitur-fitur seperti visualisasi otomatis, pemahaman otomatis, pemrosesan otomatis, autoML, dan kecerdasan buatan. Ini tidak hanya meningkatkan alat analisis data sehingga setiap orang dapat menemukan wawasan, tetapi juga meningkatkan proses untuk menjadikannya lebih baik dan mengurangi risiko yang dapat dikaitkan dengan kesalahan manual.

Karena ada banyak alat penelitian di pasar, mungkin sulit untuk menentukan mana yang dapat membantu organisasi menjadi pemimpin data. Setiap organisasi yang berurusan dengan kekurangan dan pemborosan bakat saat ini dalam analisis data manual harus mempertimbangkan perbedaan utama antara DI dan BI. Dengan kemampuan untuk menerapkan analitik bertenaga AI kepada karyawan setiap hari, mempercepat penelitian, dan merampingkan tugas manual, kecerdasan bisnis memudahkan organisasi untuk menjadi diarahkan oleh data.

Konsep – konsep penting di dalam tulisan PERBEDAAN DECISION INTELLIGENCE DAN BUSINESS INTELLIGENCE ini adalah :
kecerdasan keputusan
perangkat lunak intelijen keputusan
teknologi intelijen keputusan
kecerdasan keputusan google
kecerdasan keputusan (di)
contoh intelijen keputusan
model intelijen keputusan
kecerdasan keputusan gartner




Artikel atau berita PERBEDAAN DECISION INTELLIGENCE DAN BUSINESS INTELLIGENCE terkait dengan berbagai topik ini , seperti : decision intelligence ai ☆ decision intelligence gartner ☆ decision intelligence model ☆ decision intelligence platform ☆ decision intelligence google


    PERBEDAAN DECISION INTELLIGENCE DAN BUSINESS INTELLIGENCE