Business intelligence analyseert data om bedrijfsresultaten te verbeteren. Zo stuurt men niet langer op een onderbuikgevoel maar op concrete data. Kunstmatige Intelligentie bied ondersteuning en maakt Business Intelligence hierdoor efficiënter en toegankelijker. AI-tools automatiseren taken zoals datavoorbereiding en analyse, waardoor BI-professionals strategischer kunnen werken. Ook kunnen AI-tools patronen en trends ontdekken die voor mensen moeilijk te zien zijn. Het helpt bedrijven bij het nemen van beslissingen en biedt een vernieuwd perspectief.

Power BI staat vooraan in het integreren van AI in zakelijke software. Het biedt functies zoals automatisch gegenereerde dashboards, geavanceerde visualisaties en data-analyse met geavanceerde algoritmen, waardoor BI-functionaliteit wordt verrijkt. Een recente ontwikkeling op het gebied van AI in power BI is de Q&A-assistent. De Q&A-assistent is een functie waarmee gebruikers door middel van natuurlijke taal vragen kunnen stellen over hun data en direct visuele antwoorden kunnen krijgen. Later in dit blog staan we uitgebreider stil bij voorbeelden van de Q&A-assistent.

Voordelen van AI in de Business Intelligence?

• Hoge Efficiëntie: Taken die voorheen handmatig uitgevoerd diende te worden, kunnen worden geautomatiseerd.
• Vernieuwde inzichten: Zoals eerder vermeld ontdekken AI-tools patronen en trends die voor het menselijk oog moeilijk te zien zijn.
• Toegankelijkheid: AI-tools zijn over het algemeen erg toegankelijk en gebruiksvriendelijk, waardoor de tools ook gebruikt kunnen worden door niet-technische gebruikers.

Uitdagingen van AI in BI

• Onjuiste data: Kan resultaten vertekenen.
  Onjuiste data ookwel vooringenomen data genoemd, is data die niet helemaal eerlijk is, waardoor de resultaten kunnen afwijken. Dit betekent dat AI-modellen getraind met deze data mogelijk niet kloppen of oneerlijk zijn. Data wordt door mensen ingeladen. Wanneer iemand onjuiste of “gekleurde” data invoert (bijvoorbeeld rood = groen) werkt AI vanuit deze “onjuiste data”
• Misinterpretatie: Foute invoer leidt tot verkeerde resultaten. Vanwege het feit dat een Ai-tool over een grote hoeveelheid kennis beschikt is het van groot belang de vraag of opdracht zeer specifiek te benoemen. Indien dit op een brede onjuiste manier wordt ingevoerd (te denken valt aan spelling) kan een tool dit op onjuiste wijze interpreteren en tot een andere conclusie komen dan het oorspronkelijke doel. 

Voorbeelden van Power BI AI-functies

• Q&A-Assistent in Power BI:De Q&A-assistent maakt gebruik van Natural Language Processing (NLP) om tekstinvoer van de gebruiker te interpreteren en automatisch relevante grafieken, tabellen of andere visualisaties te genereren. Gebruikers stellen vragen in gewone taal, zoals “Wat zijn de totale verkopen per maand?” of “Welke producten zijn het populairst in 2024?”. De Q&A-assistent herkent termen uit de dataset en vertaalt de vraag naar een visuele weergave, wat snelle inzichten oplevert.
• Key Influencers: Deze functie helpt gebruikers te ontdekken welke factoren de meeste invloed hebben op een specifiek resultaat, zoals verkoopcijfers of klanttevredenheid. De tool analyseert data en toont op een overzichtelijke manier welke variabelen de grootste impact hebben, zodat gebruikers weloverwogen strategische beslissingen kunnen nemen.
• Decomposition Tree: Met de Decomposition Tree splitsen gebruikers data op in meerdere dimensies. Deze interactieve tool is ideaal voor root cause analyses en helpt bij het ontdekken van onderliggende trends. Door telkens dieper in de data te duiken, worden verbanden en afwijkingen zichtbaar die anders verborgen blijven.
• Anomaly Detection: Deze functie signaleert automatisch afwijkingen in tijdreeksdata, zoals onverwachte pieken of dalingen. Gebruikers kunnen zelf instellen hoe gevoelig het systeem is voor afwijkingen. De tool geeft ook verklaringen en mogelijke oorzaken, waardoor snel actie kan worden ondernomen.
• Forecasting: Met Forecasting kunnen gebruikers voorspellingen en trendsanalyses uitvoeren om toekomstige uitkomsten beter te begrijpen. Door historische data te analyseren met behulp van machine learning-algoritmen, biedt deze functie betrouwbare voorspellingen die helpen bij het plannen en strategisch beslissingen nemen. Het kan bijvoorbeeld gebruikt worden om toekomstige verkooptrends te voorspellen, waardoor bedrijven beter voorbereid zijn op marktveranderingen.

AI modellen

Het kan in sommige gevallen echter beter zijn om op vastgestelde data de toekomst te voorspellen dan door forecasting met AI. AI modellen hebben namelijk veel data nodig om nauwkeurige patronen te ontdekken.

• Natural Language Query (NLQ): NLQ stelt gebruikers in staat vragen te stellen in natuurlijke taal en direct antwoorden te krijgen. De tool herkent automatisch relevante termen en biedt suggesties om de zoekopdracht te verfijnen. Dit maakt BI toegankelijker voor niet-technische gebruikers.
• Sentiment Analysis: Sentiment Analysis onderzoekt tekstdata, zoals klantbeoordelingen, op emotie en mening. Door gebruik van NLP detecteert het systeem of feedback positief, neutraal of negatief is. Zo krijgen bedrijven beter inzicht in klantbeleving en waar verbetering nodig is.

Hoe AI inzichten in Power BI gebruiken

Power BI biedt toegang tot voorgetrainde machine learning-modellen via de Power Query Editor, waarmee gebruikers geavanceerde analyses kunnen uitvoeren zonder hun vertrouwde omgeving te verlaten. Functies zoals tekstanalyse en beeldherkenning, aangedreven door Azure Cognitive Services, bieden diepere inzichten in data.

Conclusie

AI verbetert Business Intelligene door automatisering en diepere inzichten. Er zijn echter ook uitdagingen zoals vooringenomenheid en interpretatieproblemen. Power BI blijft zich ontwikkelen met nieuwe AI-functies, waardoor data-analyse steeds toegankelijker en nauwkeuriger wordt.