Es sollte nicht überraschen, dass die heutigen erkenntnisorientierten Unternehmen hohe Anforderungen an Daten und Analysen stellen. Wie kann man die Reichweite von Business Intelligence vergrößern, um nicht-technischen Geschäftsanwendern zu ermöglichen, bessere Antworten aus größeren und vielfältigeren Datenquellen zu erhalten, einschließlich Fragen, die sie möglicherweise gar nicht zu stellen gewusst hätten?
Viele Unternehmen setzen fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen als Teil einer umfassenden Analysestrategie ein, um Muster in größeren und vielfältigeren Datenmengen zu erkennen, automatisierte Erkenntnisse zu gewinnen und Menschen bei Entscheidungszyklen zu unterstützen. Also, was kommt als nächstes für die KI und wie wird sie sich auf Ihre Data-to-Insights-Pipeline auswirken?
Im neuesten TDWI Checklist-Bericht erfahren Sie:
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Wie KI tieferliegende Erkenntnisse enthüllt, die Nutzern neue Perspektiven auf Geschäftsfragen eröffnen
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Wie Unternehmen KI einsetzen, um effizientere und relevantere Erkenntnisse aus Daten ziehen zu können
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Wie diese Technologien stetig neue Anwendungsfälle ermöglichen
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Wie mithilfe von KI, NLP und Suche die Reichweite von Business Intelligence vergrößert wird, um sie auch für nicht-technische Geschäftsanwender zugänglich zu machen
Dass Analyse-Anwendungen häufiger integrierte KI/ML-Algorithmen enthalten, damit Geschäfts-Analysten und Nutzer leichter Erkenntnisse gewinnen können
