İşletmeler çok büyük miktarlarda veri üretmeye devam ettikçe, kuruluşların Power BI gibi gelişmiş veri analizi araçlarının yardımı olmadan bilgiye dayalı kararlar alması giderek daha zor hale geliyor. Bu blogda, önemli bir Power BI ipucunu ele alacağım: yapay zekayı Power BI ile tümleştirme.
Danışman olarak, verileri analiz etmek için Power BI kullanan çok sayıda kuruluşla çalıştım; ancak, bu şirketlerin birçoğunun Power BI’ın analitik yeteneklerini geliştirmek için Yapay Zekanın (AI) gücünü tam olarak kullanmadığını fark ettim. Power BI’da yapay zekanın avantajlarını ve kuruluşların bunu başarmak için atabileceği adımları keşfetmek için okumaya devam edin.
Neden Power BI + AI?
AI, kuruluşların verileri analiz etme biçiminde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Yapay zekayı Power BI ile tümleştirerek işletmeler şunlardan yararlanabilir:
- Tahmine Dayalı Analitik: Yapay zeka destekli algoritmalar, kalıpları belirlemek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için geçmiş verileri analiz edebilir. Bu, kuruluşların bilgiye dayalı kararlar almasına ve rekabette öne geçmesine yardımcı olabilir.
- Doğal Dil İşleme: Power BI, kullanıcıların soruları sade bir İngilizce ile sorabilmelerini ve ilgili yanıtları alabilmelerini sağlamak için doğal dil işleme (NLP) ile entegre edilebilir. Bu, karmaşık sorgulara olan ihtiyacı ortadan kaldırarak zamandan tasarruf sağlayabilir ve üretkenliği artırabilir.
- Veri Görselleştirme: AI, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri otomatik olarak tanımlayarak kuruluşların daha çekici görselleştirmeler oluşturmasına yardımcı olabilir. Bu, kullanıcıların içgörüleri hızlı bir şekilde belirlemesine ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.
- Anormallik Tespiti: AI, potansiyel sorunları veya fırsatları gösterebilecek verilerdeki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir. Bu, kuruluşların sorunları proaktif bir şekilde ele almasına ve fırsatlardan yararlanmasına yardımcı olabilir.
Power BI’ı Yapay Zeka İle Genişletme
- Kullanım Durumlarını Tanımlayın: Bu Power BI ipucunu yürütmenin ve Power BI’ı yapay zeka ile genişletmenin ilk adımı, yapay zekanın değer katabileceği belirli kullanım durumlarını belirlemektir. Bu, tahmine dayalı analitiği, doğal dil işlemeyi veya anormallik algılamayı içerebilir.
- Doğru Yapay Zeka Aracını Seçin: Kullanım örnekleri belirlendikten sonra kuruluşlar, Power BI ile tümleştirmek için doğru yapay zeka aracını seçmelidir. Microsoft, Power BI ile tümleştirilebilen Azure Machine Learning, Cognitive Services ve Power Automate AI Builder gibi çeşitli AI hizmetleri sunar.
- Veri Hazırlama: AI algoritmaları, doğru sonuçlar sağlamak için büyük miktarda temiz, yüksek kaliteli veri gerektirir. Bu nedenle kuruluşlar, yapay zekayı Power BI ile tümleştirmeden önce verilerini hazırlamalıdır.
- Entegrasyon: Veriler hazırlandıktan sonra kuruluşlar AI aracını Power BI ile entegre edebilir. Bu, hem Power BI hem de yapay zeka konusunda uzmanlığa sahip BT uzmanlarının veya danışmanların yardımını gerektirebilir.
- Test Etme ve İyileştirme: Entegrasyon tamamlandıktan sonra, doğru sonuçlar sağladıklarından emin olmak için AI modellerini test etmek ve iyileştirmek önemlidir. Kuruluşlar ayrıca, zaman içinde doğru olmalarını sağlamak için modelleri sürekli olarak izlemelidir.
Çözüm
Power BI’ı yapay zeka ile genişletmek, kuruluşlara bilinçli kararlar almalarına ve rekabette önde olmalarına yardımcı olabilecek değerli içgörüler sağlayabilir. Kuruluşlar, belirli kullanım durumlarını belirleyerek, doğru yapay zeka aracını seçerek, verileri hazırlayarak, aracı Power BI ile tümleştirerek ve modelleri test edip iyileştirerek gelişmiş veri araçlarından yapay zeka destekli analitiğin faydalarını en üst düzeye çıkarabilir. Withum, yapay zekayı Power BI ile tümleştirmenin, günümüzün veri odaklı iş ortamında rekabet gücünü korumak isteyen kuruluşlar için çok önemli bir adım olduğuna inanıyor.
Bize Ulaşın
AI + Power BI ile harekete geçmek ve güçlü bir başlangıç yapmak için bugün Dijital ve Teknoloji Dönüşüm Ekibimizin bir üyesiyle iletişime geçin.
Muhabbet edelim
Power BI İpucu: Power BI + Yapay Zeka ile Veri Analitiklerinizi Geliştirin sonrası makalesi ilk olarak Withum’da yayınlandı.