BI in Machine learning

In dit artikel willen we dieper ingaan op de wereld van geautomatiseerde besluitvorming. Specifiek richten we ons op opkomende technologieën zoals Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI). In deze snel veranderende context speelt Business Intelligence een cruciale rol.
Big Data stelt, dankzij geavanceerde algoritmen, computers in staat om snel en effectief beslissingen te nemen die in ons voordeel werken.
Zodra deze technologieën voldoende ontwikkeld zijn, kan een computer zelfs betere conclusies trekken dan een mens. In de medische sector zien we al vooruitgang waarbij software betere diagnoses kan stellen dan de meest ervaren artsen.
Is dit beangstigend? Wij denken van niet. In het verleden reisden we met paard en wagen door de straten, maar binnenkort kunnen we in zelfrijdende auto’s naar ons werk gaan, terwijl we rustig een boek lezen zonder zelf te hoeven sturen. Deze ontwikkeling is onvermijdelijk en niet te stoppen.
Vandaag de dag beoordeelt een laborant nog handmatig een bloedmonster om afwijkingen te detecteren. Binnenkort kan een computer deze taak overnemen en, met voldoende data, historie, regels en wetenschappelijke kennis, betere beoordelingen maken dan welke mens dan ook.
Laten we nog een stap verder denken: in de toekomst zal software door andere software geschreven worden en robots door robots gemaakt worden. Deze processen zullen waarschijnlijk efficiënter en intelligenter zijn dan wat mensen kunnen bereiken.
Waarom zouden we geen gebruik maken van de meest optimale voorspellingen en beslissingen die voor ons worden gemaakt? Wat essentieel is, is dat we begrijpen hoe deze tot stand komen.
Natuurlijk komt er een moment waarop deze beslissingen te complex worden om te begrijpen. Maar bedenk hoeveel mensen vandaag de dag nog weten hoe ze een paard en wagen moeten besturen.
Machine Learning (ML) of Artificial Intelligence (AI)
Wat betekent Machine Learning? In een uitstekende uitleg van een expert van Oracle Nederland krijgen we meer inzicht:
Geleid zelfleren
Machine Learning stelt computers in staat om ‘geleid zelflerend’ te worden door ze enorme hoeveelheden data te geven en instructies te geven over de gewenste uitkomsten.
Stel je voor dat je een computer naar een bloedmonster laat kijken om tekenen van nierfalen te detecteren. Wij begeleiden de computer naar dezelfde conclusie.
Zodra deze geleide fase genoeg regels heeft gegenereerd, kan de computer zelfstandig functioneren. Hij kan hetzelfde bloedmonster analyseren en conclusies trekken die verder gaan dan alleen nierfalen.
Perspectief op de toekomst
We zijn het eens met de visie van Dr. Asimov, die suggereert dat we robots en computers altijd moeten instrueren om mensen met rust te laten.
Het is niet verstandig om machines volledig autonoom te laten opereren. We zouden machines geen zelfverbeterende robots en software moeten laten ontwikkelen. Op een gegeven moment zouden ze tot de conclusie kunnen komen dat de mensheid een bedreiging vormt voor de planeet en geëlimineerd moet worden.
Maar door beperkende voorwaarden aan machines en software te stellen, kunnen we voorkomen dat ze oorlogen starten en mensachtige eigenschappen overnemen.
En nu?
Laten we dit toepassen op het heden. Stel je voor dat je een dashboard in Oracle Business Intelligence hebt dat ons waarschuwt voor uitzonderingen, zoals niet-ontvangen inkooporders.
Als medewerkers hier consequent op reageren door leveranciers te benaderen, waarom zouden we dit proces dan niet automatiseren?
Binnen Oracle BI noemen we dit ‘automatische besluitvorming’. De regels, logica en acties die we toepassen op basis van de verstrekte informatie, kunnen geautomatiseerd worden.
Vergelijk het met een thermostaat in je huis: deze kan zelfstandig bepalen wanneer de verwarming aan moet om de gewenste temperatuur te behouden. Als we dit concept doortrekken naar de toekomst en de thermostaat voorzien van eeuwen aan historische weergegevens en voorspellende kracht, kan hij zelfs anticiperen op het weer van de komende dagen.
Is dit beangstigend? Nee, integendeel. Artificial Intelligence moet ons leven verrijken met apparaten die sneller en nauwkeuriger beslissingen kunnen nemen dan wijzelf.
Recent hoorde ik een voorspelling dat zelfrijdende auto’s het aantal verkeersongelukken in de nabije toekomst tot nul kunnen reduceren.
De belangrijke rol van Business Intelligence
Nu we een stevige basis hebben gelegd over de opkomst van Machine Learning en Artificial Intelligence, laten we de belangrijke rol van Business Intelligence (BI) hierin onderzoeken.
BI vormt de lijm tussen de wereld van data en zakelijke besluitvorming. Het biedt inzichten en analyses die bedrijven helpen om geïnformeerde beslissingen te nemen en strategische doelen te bereiken.
Data als brandstof
In de wereld van Machine Learning en AI is data de essentiële brandstof. Zonder voldoende hoogwaardige data kunnen algoritmen en modellen niet functioneren.
Hier speelt Business Intelligence een cruciale rol. Het verzamelt, verwerkt en transformeert data tot bruikbare informatie voor besluitvorming.
Patronen herkennen
Een van de fundamentele aspecten van Machine Learning is het herkennen van patronen in data. BI-tools stellen bedrijven in staat om historische data te analyseren en deze patronen te ontdekken.
Deze inzichten kunnen vervolgens worden gebruikt om voorspellingen te doen en beslissingen te ondersteunen.
Datavisualisatie
Een ander belangrijk aspect van Business Intelligence is datavisualisatie. Het vertalen van complexe data naar grafieken, diagrammen en dashboards maakt het makkelijker voor beslissers om snel informatie te begrijpen en actie te ondernemen.
Dit is essentieel voor zowel Machine Learning als AI, waar begrijpelijke output cruciaal is.
Real-time informatie
In de wereld van Machine Learning en AI is real-time informatie van onschatbare waarde. BI-systemen kunnen data in real-time verzamelen en analyseren. Hierdoor kunnen bedrijven sneller reageren op veranderende omstandigheden en kansen.
Automatiseren van besluitvorming
Met Machine Learning-modellen is het mogelijk om besluitvorming te automatiseren. Denk aan een bedrijf dat automatisch prijzen aanpast op basis van vraag en aanbod, of een klantenserviceteam dat wordt ondersteund door een AI-systeem dat antwoorden op veelgestelde vragen genereert. Deze automatisering verhoogt de efficiëntie en bespaart kosten.
Voorspellende analyses
BI en Machine Learning kunnen samenwerken om voorspellende analyses uit te voeren. Door historische gegevens te gebruiken, kunnen bedrijven voorspellingen doen over toekomstige trends, klantgedrag en marktontwikkelingen. Dit is van onschatbare waarde voor strategische planning.
Business Intelligence in de praktijk
Laten we enkele praktische toepassingen van Business Intelligence in combinatie met Machine Learning en AI bekijken:
Klantenservice
Bedrijven kunnen AI-chatbots gebruiken om klantvragen te beantwoorden en problemen op te lossen. Deze chatbots maken gebruik van Machine Learning om te leren van interacties en slimmer te worden in het bieden van ondersteuning.
Marketing
Machine Learning kan helpen bij het segmenteren van klanten en het personaliseren van marketingcampagnes. Door te begrijpen welke aanbiedingen en boodschappen het meest effectief zijn, kunnen bedrijven hun marketinginspanningen optimaliseren.
Fraudedetectie
Financiële instellingen gebruiken Machine Learning-algoritmen om verdachte transacties te identificeren en fraude te voorkomen.
Deze systemen analyseren continu grote hoeveelheden transactiegegevens en kunnen verdachte patronen herkennen.
Supply chain management
Bedrijven kunnen Machine Learning gebruiken om hun supply chain te optimaliseren. Voorspellende modellen kunnen helpen bij het voorspellen van vraagfluctuaties en het beheren van voorraden.
Gezondheidszorg
In de medische sector kan Machine Learning bijdragen aan snellere en nauwkeurigere diagnoses.
Met behulp van geavanceerde algoritmen kunnen medische beelden worden geanalyseerd en mogelijke gezondheidsproblemen worden geïdentificeerd.
Financiële analyse
Voor investeringsfondsen en financiële analisten is het gebruik van Machine Learning onmisbaar geworden.
Deze technologie kan grote datasets analyseren en trends identificeren die anders moeilijk te ontdekken zouden zijn.
Uitdagingen en overwegingen van Machine Learning
Hoewel de integratie van Business Intelligence, Machine Learning en AI veelbelovend is, zijn er ook enkele uitdagingen en overwegingen waarmee rekening moet worden gehouden:
Datakwaliteit: Voorkom onvolledige gegevens
De kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt voor Machine Learning is van cruciaal belang. Onjuiste of onvolledige gegevens kunnen leiden tot verkeerde conclusies. Het waarborgen van datakwaliteit is essentieel.
Prioriteit voor AI, privacy en ethiek
Het gebruik van AI en Machine Learning brengt ethische en privacykwesties met zich mee. Hoe gegevens worden verzameld en gebruikt, en de impact ervan op de privacy van individuen, moeten serieus worden genomen en zorgvuldig worden aangepakt.
Zorg voor menselijke betrokkenheid
Hoewel automatisering en AI efficiëntie kunnen bieden, blijft menselijke betrokkenheid noodzakelijk, vooral bij complexe beslissingen en situaties waarin ethische overwegingen een rol spelen.
Opleiding en vaardigheden
Organisaties moeten investeren in de training en ontwikkeling van hun medewerkers om de nodige vaardigheden voor Machine Learning en AI te verwerven. Dit omvat het begrijpen van algoritmen, data-analyse en ethische overwegingen.
Conclusie
De samensmelting van Business Intelligence, Machine Learning en Artificial Intelligence biedt bedrijven ongekende kansen. Het stelt hen in staat om data om te zetten in waardevolle inzichten, automatisering in te zetten voor efficiëntie en betere beslissingen te ondersteunen. Hoewel er uitdagingen zijn, is de toekomst van deze technologieën veelbelovend.
Het is van cruciaal belang dat organisaties zich bewust zijn van de kansen en risico’s die deze technologieën met zich meebrengen en zorgvuldig plannen hoe ze deze willen implementeren. Met de juiste aanpak kunnen bedrijven profiteren van de voordelen van Machine Learning en AI, terwijl ze ethische en menselijke aspecten in het oog houden.
Dus, is de opkomst van Machine Learning en AI beangstigend? Nee, zolang we deze technologieën met begrip en verantwoordelijkheid beheren en inzetten, kunnen ze onze samenleving en bedrijven aanzienlijk verrijken. De toekomst is veelbelovend, en Business Intelligence zal een sleutelrol spelen in het vormgeven van die toekomst.

Jelle Huisman
Managing Partner
Meer weten over de rol van Business Intelligence in Machine Learning en AI?
Benieuwd hoe je jouw data optimaal inzet voor geautomatiseerde besluitvorming en strategische inzichten? Neem contact met mij op en ontdek hoe wij je kunnen helpen bij het implementeren van BI, Machine Learning en AI-oplossingen.