ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) หมายถึงชุดของกระบวนการและเทคโนโลยีเพื่อเข้าถึง วิเคราะห์ และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ โดยทั่วไปแล้ว เครื่องมือ BI จะแสดงข้อมูลบนแดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายและการแสดงข้อมูลที่เป็นกราฟและตัววัดหลักในแผนภูมิ เครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถดูรายงานและรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจเฉพาะจากข้อมูล แทนที่จะขอให้นักวิเคราะห์สร้างรายงาน ปกติแล้ว ระบบธุรกิจอัจฉริยะจะมุ่งเน้นไปที่การรายงานเชิงอธิบายและการวินิจฉัยของกิจกรรมทางธุรกิจทั้งในอดีตและปัจจุบัน ระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ทันสมัยสามารถรวมเทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์ การสอบถามได้รับการช่วยเหลือจาก AI และการวางแผนสถานการณ์ ได้

ระบบธุรกิจอัจฉริยะช่วยให้คุณสามารถรับมุมมองตามข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินธุรกิจของคุณ การจัดหาพนักงาน ลูกค้า และแนวโน้มตลาดที่กว้างขึ้น หากคุณสามารถรวบรวมข้อมูลได้ คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูลดังกล่าวด้วย BI ได้

การตัดสินใจซึ่งขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่เร็วยิ่งขึ้น

BI ให้คำตอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลตามเวลาจริงสำหรับคำถามทางธุรกิจที่ซับซ้อน ความสามารถในการส่งคืนคำตอบจากข้อมูลธุรกิจได้อย่างรวดเร็วช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีความมั่นใจมากขึ้น ซึ่งสามารถทำให้กลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณมีความได้เปรียบในการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น การที่สามารถดูต้นทุนรวมของผลิตภัณฑ์จากต้นทุนองค์ประกอบของซัพพลายเชนแบบเรียลไทม์ จะช่วยให้บริษัทสามารถปรับราคาขายแบบไดนามิกได้

การเข้าถึงที่ปรับปรุงแล้ว

นำเสนอในแดชบอร์ด ภาพ หรือรายงานที่เข้าใจง่ายจากแหล่งที่มาของข้อมูลและคลังข้อมูลหลายแห่ง BI ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถทำงานต่าง ๆ เช่น วิเคราะห์ประสิทธิภาพขององค์กร ค้นพบแนวโน้ม และกำหนดด้านที่ประสิทธิภาพไม่เป็นที่ยอมรับ ก่อนที่เครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ทันสมัยจะแพร่หลาย ผู้ใช้ทางธุรกิจจะขอให้นักวิเคราะห์จัดทำรายงานแบบคงที่ จากนั้นนักวิเคราะห์จะสร้างการสืบค้นเพื่อเรียกใช้บนฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ทั่วไปและรายงานข้อมูลกลับมา

รายได้ที่สูงขึ้นและต้นทุนที่ลดลง

ข้อมูลที่ถูกต้องที่ป้อนในเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะ รวมกับการสืบค้นที่ถูกต้อง สามารถทำให้รายได้สูงขึ้นและต้นทุนลดลงทั่วทั้งองค์กร ตัวอย่างเช่น การค้นพบว่าไลน์ผลิตภัณฑ์ใหม่มีประสิทธิภาพต่ำกว่ามาตรฐานอาจหมายถึงการลงทุนในการตลาดมากขึ้น การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ หรือการนำผลิตภัณฑ์ออกจากตลาด

ระบบอัจฉริยะที่ปรับปรุงแล้วสำหรับลูกค้า

คุณสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าและข้อเสนอผลิตภัณฑ์ได้โดยการตรวจสอบจุดข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าและวิเคราะห์รูปแบบต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสืบค้นข้อมูลลูกค้าของคุณเพื่อตรวจสอบว่าโพสต์บนโซเชียลมีเดียส่งผลให้มีการสอบถาม การขาย หรือการโต้ตอบอื่น ๆ หรือไม่

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะใช้อัลกอริทึมขั้นสูงและเทคนิคดีปเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ Big Data และค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล

ML ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้ลึกซึ้งกว่าเทคนิค BI แบบดั้งเดิม ซึ่งสามารถช่วยเร่งการตัดสินใจในกระบวนการทางธุรกิจและค้นพบข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ประโยชน์ของ AI สำหรับ BI

ประโยชน์ของ AI สำหรับ BI มีดังนี้

●      ความสามารถด้าน BI: ที่ได้รับการปรับปรุง คือ AI ให้มีความสามารถในการระบุความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ความแตกต่าง ค่าผิดปกติ และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่มากขึ้น

●      การตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น: ความสามารถในการคาดการณ์ของ BI ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุแนวโน้มได้ง่ายขึ้นและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้น

●      การตัดสินใจเชิงรุก: AI สามารถเน้นแนวโน้มที่อยู่ในข้อมูลปัจจุบันได้อย่างรวดเร็ว ทำให้นักวิเคราะห์สามารถระบุแนวโน้มเหล่านี้ได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ และทำการตัดสินใจเชิงรุกแบบเรียลไทม์

●      BI ที่ปรับตัวได้อย่างชาญฉลาด: AI แบบเรียนรู้ด้วยตนเองสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ BI ด้วยความสามารถในการรวมข้อมูลใหม่เพื่อให้ได้คุณภาพข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น

●      ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น: โซลูชัน BI ที่เปิดใช้งาน AI ช่วยให้ผู้ใช้ระบุแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ได้ดีขึ้นและให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ที่ไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีด้วยเครื่องมือ BI รุ่นล้าสมัย

การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน BI

เทคโนโลยี ML ที่สำคัญภายในโซลูชัน BI ที่ทันสมัยคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยเทคนิคนี้ BI ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถรวมข้อมูลเชิงลึกจากความรู้สึกและข้อมูลจากเอกสาร อีเมล และการถอดเสียงจากคอลเซ็นเตอร์ การสืบค้นข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ (NLQ) เป็นการประยุกต์ใช้เฉพาะของ NLP ด้วย NLQ ผู้ใช้ BI จะสำรวจข้อมูลโดยใช้ข้อความอิสระ โดยไม่จำเป็นต้องให้นักวิเคราะห์สร้างแดชบอร์ดหรือรายงานแบบกำหนดเอง

ขั้นตอนในการดำเนินการไปป์ไลน์ระบบธุรกิจอัจฉริยะมี 4 ขั้นตอน

1. การนำข้อมูลเข้า

ข้อมูลธุรกิจมาจากหลายแหล่งรวมถึงแอปพลิเคชัน SaaS, ฐานข้อมูล, ไฟล์, อีเมล และข้อมูลการสตรีม การนำเข้าข้อมูลนี้เป็นขั้นตอนแรกในไปป์ไลน์ BI โดยข้อมูลอาจได้รับการนำเข้าแบบเป็นชุด ซึ่งแบ่งเป็นช่วงตามเวลาหรือขนาด หรือมีการใช้งานในรูปแบบสตรีม

ข้อมูลดิบสามารถนำเข้าได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงใด ๆ และพร้อมสำหรับการจัดเก็บทันที กระบวนการนี้มีชื่อเรียกว่าไปป์ไลน์ Extract, Load, Transform (ELT) อีกทางเลือกหนึ่งคือการแปลงข้อมูลดิบก่อนจัดเก็บ ตัวเลือกนี้เรียกว่า Extract, Transform, Load (ETL) และเกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การปรับโครงสร้าง และการชำระข้อมูลก่อนจัดเก็บ

2. การจัดเก็บข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง

เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลพื้นฐานสำหรับโซลูชัน BI ของคุณจะขึ้นอยู่กับตัวเลือก ELT/ETL ของคุณ และคุณจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างร่วมกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่นำเข้าและแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานสามารถจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลได้ คลังข้อมูล เช่น Amazon Redshift มีฐานข้อมูลหลายแห่ง ข้อมูลที่นำเข้าด้วยไปป์ไลน์ ELT มักจะถูกเก็บไว้ใน Data Lake แม้ว่าคลังข้อมูลที่ทันสมัยจะรองรับ ETL Data Lakehouse รวมทั้งคลังข้อมูลและ Data Lake เข้าด้วยกันเพื่อเป็นโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบครบวงจร

การสร้างแบบจำลองข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบธุรกิจอัจฉริยะ ตัวอย่างเช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Star Schema สามารถลดเวลาในการสืบค้น ในขณะที่การสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Snowflake Schema สามารถลดพื้นที่เก็บข้อมูลได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเวิร์กโหลดและโครงสร้างพื้นฐาน

แคตตาล็อกข้อมูลจะทำดัชนีข้อมูลทั่วทั้งองค์กร เพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่มีอยู่เพื่อนำไปใช้ในการสืบค้นได้

3. การวิเคราะห์และการสืบค้น

คลังข้อมูลรองรับการสืบค้น SQL แบบดั้งเดิม แต่โดยทั่วไปแล้ว Data Lake และ Lakehouse มักจะต้องการกลไกการสืบค้นแยกแบบต่างหาก ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจับคู่พื้นที่เก็บข้อมูล Amazon S3 กับบริการสืบค้นของ Amazon Athena

นอกเหนือจากการสืบค้นข้อมูล SQL แล้ว คุณจะต้องใช้ซอฟต์แวร์ BI เพื่อดำเนินการสืบค้นและการรายงานขั้นสูง รูปแบบทั่วไปคือรายงานที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งจะประกอบด้วยข้อมูลคงที่ ตัวอย่างเช่น คุณอาจได้รับรายงานยอดขายรายสัปดาห์สำหรับแผนกหนึ่ง ๆ โดยทั่วไปแล้วรายงานเหล่านี้จะถูกกำหนดค่าล่วงหน้าโดยนักวิเคราะห์ธุรกิจ เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงอื่น ๆ ที่เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูล จะใช้วิธีการจากสาขาต่าง ๆ เช่น สถิติ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิง

โซลูชัน BI แบบบริการตนเองที่ทันสมัยช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถดูรายงานได้โดยไม่ต้องรอให้นักวิเคราะห์ทำการวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์สามารถตั้งค่าแดชบอร์ดตามกลุ่มผู้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลธุรกิจที่เหมาะสม ในโซลูชันอื่น ๆ ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถสร้างการสืบค้นภายในซอฟต์แวร์เพื่อเข้าถึงรายงานโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากนักวิเคราะห์ โซลูชัน BI ที่ทันสมัยรวมการสืบค้นข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ (NLQ) ซึ่งขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงไว้ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิคที่เฉพาะเจาะจงใด ๆ

4. การแสดงข้อมูลด้วยภาพและการส่งมอบ

ขั้นตอนที่ 4 ของไปป์ไลน์ BI คือการแสดงการสืบค้นแก่ผู้ใช้ปลายทาง โดยปกติแล้ว คุณจะสามารถเข้าถึงแดชบอร์ด บัตรคะแนน และรายงานที่กำหนดค่าได้สำหรับการพิมพ์ ในบางกรณี เครื่องมือ BI จะฝังอยู่ในซอฟต์แวร์ที่มีอยู่แล้ว และสามารถแสดงการรายงานในแอปพลิเคชันได้ เช่น ในเคล็ดลับเครื่องมือหรือแผงด้านข้าง

คุณสามารถกำหนดค่า BI เพื่อส่งออกการแจ้งเตือน อีเมล การแจ้งเตือน และการดำเนินการแบบพุชอื่น ๆ สำหรับการรายงาน เหตุการณ์แบบพุชเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้ในเหตุการณ์ที่ทริกเกอร์ ตามกำหนดการ เมื่อข้อมูลเกินเกณฑ์ หรือเมื่อการวิเคราะห์ขนาดใหญ่เสร็จสมบูรณ์

BI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุสาเหตุของความผิดปกติ ทำนายเหตุการณ์ในอนาคต และแนะนำการดำเนินการตามการคาดการณ์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับโซลูชัน

ระบบธุรกิจอัจฉริยะมี 4 ประเภทหลัก ๆ ที่มักรวมกันในโซลูชันเดียวดังนี้

BI เชิงอธิบาย

รายงานและแดชบอร์ด BI มักมีโครงสร้างเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจเกี่ยวกับประสิทธิภาพในอดีต รวมถึงผลลัพธ์ปัจจุบัน BI เชิงอธิบายจะแสดงให้ผู้ใช้ทราบว่าเกิดอะไรขึ้น และสามารถรวมองค์ประกอบแดชบอร์ด เช่น ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) และตารางสรุป ได้

BI สำหรับวินิจฉัย

BI สำหรับวินิจฉัยประกอบด้วยเลเยอร์ที่เหนือกว่า BI เชิงอธิบายเพื่อวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาในข้อมูล โซลูชัน BI สำหรับวินิจฉัยประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการเจาะเข้าไปในข้อมูล

BI เชิงคาดการณ์

ความสามารถในการคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปในธุรกิจของคุณนั้นเป็นสิ่งสำคัญ จึงจำเป็นต้องใช้รีเกรสชัน การจำแนกประเภท และการพยากรณ์อนุกรมเวลาของ BI เชิงคาดการณ์ และการสร้างโมเดล ML เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต

BI เชิงแนะนำ

BI เชิงแนะนำจะช่วยให้คุณตัดสินใจสิ่งที่จะดำเนินการกับการคาดการณ์ของคุณ BI ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับเทคนิค เช่น การสร้างแบบจำลองสถานการณ์ และคำแนะนำในการเพิ่มประสิทธิภาพ

AWS มีบริการที่หลากหลายเพื่อช่วยคุณสร้างและปรับปรุงไปป์ไลน์ระบบธุรกิจอัจฉริยะของคุณให้สมบูรณ์แบบ ตั้งแต่การนำข้อมูลเข้าไปจนถึงเครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพ บริการต่อไปนี้คือบริการบางส่วนที่จะช่วยในเส้นทาง BI ของคุณ

Amazon Redshift เป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่มอบประสิทธิภาพต่อราคาที่ไม่มีใครเทียบได้สำหรับการวิเคราะห์และ Agentic AI Redshift ช่วยให้การวิเคราะห์ SQL บนข้อมูลแบบรวมกันใน Lakehouse ของคุณใน Amazon SageMaker การบูรณาการข้อมูลแบบ Zero-ETL มอบการวิเคราะห์แบบใกล้เคียงเรียลไทม์ผ่านการเชื่อมต่อบริการสตรีมมิง ฐานข้อมูลการดำเนินงาน และแอปพลิเคชันองค์กรจากภายนอกอย่างง่ายดายโดยไม่ต้องใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Amazon QuickSight มอบความสามารถด้าน BI ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และแดชบอร์ดภายใน Quick ซึ่งจะเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจายของคุณให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์สำหรับทุกคน ช่วยให้คุณตัดสินใจได้เร็วขึ้นและบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น Amazon QuickSight ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงในภาษาธรรมชาติพร้อมสถานการณ์ และตอบคำถามสมมติด้วยคำแนะนำทีละขั้นตอน

Amazon SageMaker Canvas ช่วยให้คุณสามารถเพิ่ม ML ลงในไปป์ไลน์ BI ของคุณโดยการสร้างโมเดล ML ที่แม่นยำสูงโดยใช้อินเทอร์เฟซภาพ โดยที่ไม่ต้องเขียนโค้ด SageMaker Canvas ช่วยให้คุณสามารถแปลงข้อมูลในระดับเพตะไบต์ และสร้าง ประเมิน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่พร้อมใช้งานจริงโดยไม่ต้องเขียนโค้ด

AWS Glue ช่วยให้คุณค้นพบ จัดเตรียม และรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณ คุณสามารถค้นพบและเชื่อมต่อกับแหล่งที่มาของข้อมูลอันหลากหลายกว่า 100 แหล่ง จัดการข้อมูลในแค็ตตาล็อกข้อมูลแบบรวมศูนย์ รวมไปถึงสร้างภาพ เรียกใช้ และตรวจติดตามไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อโหลดข้อมูลเข้ามายัง Data Lake, คลังข้อมูล และ Lakehouse ของคุณ

เริ่มต้นใช้งานระบบธุรกิจอัจฉริยะบน AWS โดยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้