什麼是商業智慧？
商業智慧 (BI) 是指軟體功能集，可讓企業從資料存取、分析和開發可行的洞察，以做出商業決策。通常，BI 工具會在便捷易用的儀表板，以及以資料視覺化效果呈現資訊，其中包含圖形和圖表關鍵指標。雖然過去是需要專業知識的技術或 IT 團隊的職能，但現代商業智慧工具讓決策者能夠使用資料和預測分析功能，從而製做報告並獲得特定的商業洞察。傳統上，商業智慧一直專注於歷史和目前商業活動的描述性和診斷性報告。
為何商業智慧很重要？
現代化 BI 為複雜的商業問題提供即時資料導向解答。BI 以根據多個資料來源和資料倉儲的易於理解的儀表板、視覺效果或報告呈現，可讓使用者分析公司績效、探索趨勢並判斷效能不被接受的領域。通常，其結構是為了提供歷史績效的業務洞察，包括目前的結果。視解決方案而定，使用者可以使用自然語言提出問題，而不需要程式設計輸入。公司使用 BI 的一些領域可以包括：
- ROI：從 BI 衍生出來的智慧型商業理解，可協助組織透過商業分析最佳化績效和投資報酬率。
- 客戶體驗：更好地了解客戶喜好、購買趨勢和行為，以改善客戶服務並促進有針對性的行銷。
- 監控業務績效：使用資料分析來深入了解公司績效，以持續改善營運
傳統的商業智慧技術著重於歷史資料，提供問題的答案，例如發生了什麼事以及為何會發生。為了達到這個目標，分析師會結構化在傳統關聯式資料庫上執行的查詢，以產生靜態報告。
適用於商業智慧的人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 會使用演算法和深度學習技術，分析大數據並探索隱藏在資料中的模式。AI 讓資料科學家和商業分析師能夠自動化手動程序，以擷取資料、更好地了解趨勢、預測並產生新的 BI 報告。其對於提供傳統 BI 技術無法發現的新洞察也很有用。AI 在 BI 中發揮作用的另一個領域是自然語言處理，其中採用 AI 技術的 BI 可以從文件、電子郵件和客服中心的通話記錄中擷取情緒和資訊。BI 使用者無需分析師建立自訂儀表板或報告，即可深入研究資料。
人工智慧如何推動商業智慧？
使用 AI 驅動的商業智慧可以增強成果並提供更深入的洞察。更具體而言，AI 可讓使用者有效地分析大量資料，包括結構化和非結構化資料類型。AI 驅動的應用程式可以比標準 BI 更有效地突出優先區域。優點包括：
- 增強的 BI 功能：AI 提供了更好的能力來理解資料，細微差別、異常值和隱藏趨勢之間的關係。
- 更明智的決策制定：AI 驅動 BI 的預測功能可讓使用者更輕鬆地識別趨勢並做出更明智的決策。
- 主動決策：AI 可以快速突出顯示目前資料中包含的趨勢，使分析師能夠及早識別這些趨勢並做出即時主動決策
- 智慧調適型 BI：AI 的機器學習功能可以改善 BI 效能，這要歸功於 AI 能夠探索可提供最佳結果的分析和建議的能力。
- 更好的洞察：啟用 AI 的 BI 解決方案可協助使用者更好地識別隱藏的趨勢，並提供使用舊版 BI 工具時不那麼明顯的新洞察。
商業智慧中的人工智慧有什麼優點？
使用 AI 驅動的商業智慧可以增強成果並提供更深入的洞察。更具體而言，AI 可讓使用者有效地分析大量資料，包括結構化和非結構化資料類型。AI 驅動的應用程式可以比標準 BI 更有效地突出優先區域。優點包括：
- 增強的 BI 功能：AI 提供了更好的能力來理解資料，細微差別、異常值和隱藏趨勢之間的關係。
- 更明智的決策制定：AI 驅動 BI 的預測功能可讓使用者更輕鬆地識別趨勢並做出更明智的決策。
- 主動決策：AI 可以快速突出顯示目前資料中包含的趨勢，使分析師能夠及早識別這些趨勢並做出即時主動決策
- 智慧調適型 BI：AI 的機器學習功能可以改善 BI 效能，這要歸功於 AI 能夠探索可提供最佳結果的分析和建議的能力。
- 更好的洞察：啟用 AI 的 BI 解決方案可協助使用者更好地識別隱藏的趨勢，並提供使用舊版 BI 工具時不那麼明顯的新洞察。
AWS 如何在商業智慧中提供 AI 的協助？
Amazon SageMaker Canvas 可為企業分析師提供視覺化介面，藉此來擴展對機器學習的使用，這讓他們能夠產生準確的 ML 預測，而無需任何 ML 經驗或編寫任何程式碼。使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以存取即用模型或建立自訂模型，幾分鐘內即可擷取資訊並從數千個文件、影像和文字行中產生預測。
此外，商業分析師可以利用 SageMaker Canvas 中產生的 ML 預測，使用 Amazon QuickSight 中的互動式儀表板使其更加豐富，該儀表板提供超大規模的統一 BI，並在日常商業決策中使用這些儀表板中的洞察。有了 QuickSight，所有使用者都可以透過現代化互動式儀表板、分頁報告、內嵌分析、自然語言查詢和 ML 洞察，滿足來自相同的事實來源的各種分析需求。
若要開始使用 SageMaker Canvas 和 QuickSight，請參閱研討會。
