Hoe kan BI door ML versterkt worden?

Net als veel andere technologieën, is AI - en met name Machine Learning - krachtiger wanneer het wordt gebruikt in combinatie met andere nieuwe technologieën. Dat zien we terug in de verschuiving naar intelligente automatisering. In plaats van een applicatie een routinetaak te laten uitvoeren, zoals het berekenen van gegevens, kan je deze gegevens doorgeven aan een Machine Learning-algoritme dat kan leren wat er gebeurt en de optimale manier van handelen kan voorstellen.

Nu applicaties datagedreven worden, moet men om kunnen gaan met verandering. De prestaties van een applicatie kunnen op een gedetailleerdere manier gevolgd worden, zodat je dit kunt toepassen op alle AI- en ML-gebaseerde software. Zo kan je de applicaties testen tegen historische gegevens en leren hoe deze reageert op omstandigheden in real-time productiescenario's.

Wij gebruiken BI-oplossingen om patronen en trends te vinden. In combinatie met Machine Learning stelt het applicaties in staat aanbevelingen te doen, Sales forecast op te stellen, inkomsten te verhogen en de operationele efficiëntie in productie en supply chain management te vergroten.

Veel omgevingen kunnen worden gemonitord met camera's, bluetooth-devices of andere IoT-sensoren. In een zorginstelling kan het personeel bijvoorbeeld aanbevelingen krijgen over wie al een tijdje niet is bezocht en wie het misschien te koud heeft of meer interactie nodig heeft. Met meer inzichten kunnen organisaties betere en passende service bieden.

Machine Learning kan organisaties in staat stellen om continu context te halen uit collectieve wijsheid. Vanuit deze collectieve wijsheid, ook wel de database genoemd kan je als organisatie slim acteren op bepaalde datastromen. Denk aan trends- en ontwikkelingen die deze doormaken, waarop je weer voorspellingen kunt plotten, om op deze manier de klanten van gewenste content te voorzien.