Næste generations BI

Udnyt AI-genererede realtidsrapporter

I nutidens datadrevne verden er vi i stigende grad afhængige af indsigtsfulde rapporter for at danne bedre grundlag for beslutninger og fremme vækst. Det kan dog være vanskeligt at få BI-værktøjer til at producere de resultater, du ønsker, eller at lave komplekse SQL-statements for at udtrække relevante data. Især for brugere uden teknisk baggrund, men den tid er forbi. DataWeaver - AI-genererede rapporter - er en ny funktion, der forbedrer dine business intelligence muligheder.

Forstå behovet for forretningsrapportering

Forretningsrapportering er afgørende for at spore KPI'er (key performance indicators), forstå tendenser og træffe informerede strategiske beslutninger. Sådanne rapporter kræver ofte data fra flere kilder, herunder salg, marketing, økonomi og drift.

For at kompilere data, kan det være nødvendigt at oprette komplekse SQL-statements. Traditionelt har denne proces krævet en solid forståelse af SQL-syntaks og databasestrukturer eller dyre BI værktøjer. AI-teknologi kombineret med moderne no-code applikationer åbner dog nye muligheder og ændrer måden hvorpå forretningsapplikationer bygges, måden hvorpå data fra forskellige kilder konsolideres, og måden hvorpå brugere kan interagerer med data.

Forstå de underliggende problemer ved AI

Kunstig intelligens er fantastisk. Det er uden tvivl et af de mest banebrydende teknologiske fremskridt i vor tid. Det kommer dog med nogle problemer, som bør håndteres.

Persondata: At fodre en AI med dine data kan forårsage problemer på to måder. For det første er det et brud på GDPR, at dele data uden for EU uden et lovligt grundlag. Dertil kommer at de færreste er opmærksomme på om de har en databehandleraftale med AI-virksomheden. For det andet vil data ofte blive genbrugt til at træne AI'en, og dermed for altid blive en del af en enorm dataklynge.

Hallucination: Store sprogmodeller har alle den iboende fejl, at de nogle gange drager deres egne falske konklusioner. Fejlraten for de bedste modeller er mindre end 2%, men det er stadig alt for højt, hvis vi træffer beslutninger baseret på AI-output. Problemet er, at hallucinationer i naturligt sprog og talværdier kan være svære at opdage og skal udføres af mennesker (eller andre AI'er).

Hvordan det virker

DataWeaver gør brug af AI til at analyserer brugerens forespørgsel og oversætter denne til konkrete rapportdefinitioner. Funktion giver således brugeren mulighed for at specificere, hvilke data denne ønsker, uden at skulle forstå den underliggende databasestruktur eller SQL-syntaks. Sådan fungerer det i praksis:

1. Naturligt sprog input: Brugeren beskriver, i naturligt sprog, de data, denne ønsker indsigt i såsom; "Vis mig salgstendenserne for det sidste kvartal fordelt på produktkategori.”
2. AI-fortolkning: AI'en analyserer forespørgslen og forsøger på baggrund af datamodellen og de tilgængelige metadata at producere det ønskede resultat. AI'en har ikke adgang til dataværdier, men returnerer en query, der kan transskriberes af TS Report Engine.
3. Query verifikation: Den genererede query udføres mod realtidsdata og henter den ønskede information. Dette trin fanger hallucinationer, idet resultaterne fra AI'en i givet fald ikke vil kunne behandles korrekt.
4. Datavisualisering: Resultaterne kan præsenteres i brugervenlige formater, såsom diagrammer eller tabeller, hvilket gør informationen let at overskue og fortolke. Med et enkelt klik kan rapporten føjes til et eksisterende dashboard i applikationen.

Fordele ved at bruge DataWeaver

Udover de åbenlyse fordele ved at få større indsigt i dine data uden behov for SQL-færdigheder og erfaring med dataanalyse, er her de vigtigste fordele ved at bruge DataWeaver:

1. Sikkerhed: I modsætning til andre AI-baserede værktøjer som Microsoft Copilot, Tableau osv. tillader TS’ DataWeaver ikke AI'en (ChatGPT) at få adgang til dine data. Den er kun tilladt adgang til metadata (dvs. ID'er og systemnavne).
2. Tilgængelighed: Ved at eliminere behovet for avanceret SQL-viden eller dyre BI-værktøjer gør DataWeaver data tilgængelige for en bredere vifte af brugere, inklusive dem i ikke-tekniske roller.
3. Tidseffektivitet: Det kan være tidskrævende at generere SQL-statements manuelt. DataWeaver derimod kan producere nøjagtige rapporter på få sekunder, hvilket fremmer processen med at opbygge pålidelige realtidsrapporter.
4. Fejlreduktion: Manuelt formuleret SQL kan være fejlbehæftet, især når der er tale om komplekse forespørgsler. AI-genereret SQL reducerer risikoen for både syntaksfejl og logiske fejl.
5. Fleksibilitet: Brugere kan hurtigt tilpasse deres forespørgsler baseret på skiftende forretningsbehov eller nye spørgsmål, der opstår, hvilket sikrer, at rapporterne forbliver relevante.
6. Indsigt: Med lettere adgang til data og bedre forståelse af sammenhængen mellem forskellige faktorer, kan virksomheder udforske mere komplekse analyser og generere dybere indsigt for at drive strategiske initiativer.

Real-World-applikationer

Virksomheder på tværs af brancher kan udnytte DataWeaver til at generere AI-baserede SQL-statements for at forbedre kvaliteten og hastigheden af avanceret virksomhedsrapportering.

• Salgsanalyse: Salgsteams kan hurtigt hente rapporter om salgsresultater, kundeerhvervelse og produktrentabilitet.
• Marketingindsigt: Marketingafdelinger kan analysere kampagneydelse, kundeengagement-metrics og ROI-beregninger.
• Finansiel rapportering: Økonomiteams kan generere detaljerede regnskaber, budget vs. faktiske analyser og pengestrømsprognoser.
• Operationel effektivitet: Forretningen kan spore forsyningskædemetrikker, lagerniveauer og produktionseffektivitet for at optimere processer.

Og vigtigst af alt, virksomheder kan gøre brug af disse applikationer i den virkelige verden uden at deres data bliver overført eller på anden måde gøres tilgængelige for AI'en. Det betyder, at informationssikkerhed og compliance er intakt.

Vælg det rigtige værktøj

Evnen til på en effektiv måde, at forespørge på data og manipulere databaser er vigtig for organisationer af alle størrelser, men at vælge det rigtige værktøj er afgørende for at sikre informationssikkerhed og brugervenlighed.

SQL (Structured Query Language) er det primære sprog, der bruges til at interagere med relationelle databaser. Det kan dog være en udfordring at lave komplekse SQL-statements, især for dem, der ikke har en dyb forståelse af databaseskema eller SQL-syntaks. Når virksomheder vælger et AI-værktøj til at generere rapporter, bør de overveje:

• Informationssikkerhed: Sørg for, uanset hvilket AI-værktøj du vælger, at AI'en ikke få adgang til dine faktiske data. Dette er vigtigt for at overholde moderne databeskyttelseslovgivning.
• Brugervenlighed: Grænsefladen bør være intuitiv, så brugerne kan spørge ind til relevante datapunkter eller sammenhænge i data uden omfattende træning.
• Realtidskapacitet: Arbejde med data fra et BI-perspektiv bør være baseret på realtidsdata. Mange BI-værktøjer fungerer som selvstændige applikationer eller eksterne webtjenester, der udfører forespørgsler med et fast interval. Men meningsfuld BI bør være baseret på realtidsdata for at give dit team det bedste grundlag for handling og respons.
• Integrationsfunktioner: Værktøjet bør problemfrit integreres med eksisterende databaser og helst omfatte datavisualiseringsfunktioner for at undgå endnu et lag af overførsel.
• Tilpasning: Muligheden for at få adgang til, tilpasse eller ændre den genererede SQL til specifikke forretningsformål kan øge fleksibiliteten for brugere med tilstrækkelig teknisk forståelse.
• Omkostningseffektivitet: Få overblik over omkostningerne – uanset om der er tale om en abonnementsmodel, et engangsbeløb eller en forbrugs-baseret struktur. Vælg en model, der stemmer overens med dit budget og dine forventninger til forbrug.

Konklusion

Kort sagt, anvendelse af et AI-baseret værktøj til at generere realtids rapporter, kan strømline jeres anvendelse af data og styrke brugerne på tværs af din organisation. Ved at stille krav til brugervenlighed, informationssikkerhed, ydeevne, support og omkostningseffektivitet kan du finde en løsning, der ikke bare opfylder dine behov, men også forbedrer jeres praksis omkring datahåndtering.

DataWeaver kan transformere, måden hvorpå dit team interagerer med data. Data bliver mere tilgængelige og brugbare. Ved at processen forenkles, får en bredere vifte af medarbejdere mulighed for at udnytte potentialet i data. Dette fører til bedre beslutningsgrundlag og forbedrede forretningsresultater.