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Top 10 des mauvaises pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence à éviter
Top 10 des mauvaises pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence à éviter
La Business Intelligence transforme les charges de travail traditionnelles des entreprises mondiales de tous les secteurs. Les pratiques de business intelligence permettent aux entreprises de devenir plus modernes tout en adoptant efficacement la digitalisation ou la transformation numérique.
Selon les buts et objectifs de l'entreprise, il existe différentes pratiques de mise en œuvre de la business intelligence pour l'intégration à l'intelligence artificielle. Tirer parti de l’intelligence artificielle dans votre entreprise contribuera à accroître l’engagement des clients et à aspirer à réaliser des bénéfices adéquats. Les pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence aident des millions d’entreprises à obtenir un avantage concurrentiel sur le marché technologique mondial. La combinaison de l’intelligence artificielle et de la business intelligence permet de prendre des décisions meilleures et plus éclairées grâce à l’automatisation. Les pratiques BI sont devenues l’un des éléments clés pour aider le processus décisionnel à atteindre la satisfaction client en 2022 et au-delà. Les gens doivent connaître certaines des dix pires pratiques de mise en œuvre de la business intelligence à éviter lors de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans une entreprise afin d’éliminer des pertes potentiellement énormes.
Top 10 des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence à éviter en 2022
1. Collecte de données de mauvaise qualité
Les données sont l'élément le plus important de la Business Intelligence qui est intégré à l'IA modèle. Les entreprises ne doivent pas collecter de données de mauvaise qualité pour les mettre en œuvre dans des pratiques de mise en œuvre commerciale qui exploitent uniquement l’IA. Ensuite, cela entravera l’ensemble du processus de gestion des données tel que le suivi des données en temps réel, la réconciliation des données, etc.
2. Ignorer les sources de données clés
Les entreprises ne doivent pas ignorer les sources de données clés lorsqu'elles continuent de mettre en œuvre des pratiques de business intelligence. En plus des entrepôts de données, des ERO, des CRM et des bases de données spécifiques, il existe plusieurs sources de données clés. Ignorer d’autres sources de données clés, telles que les données de surveillance des réseaux ou les réseaux sociaux, peut conduire à des décisions inexactes.
3. Compliquer les pratiques BI
L'une des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence est de compliquer les pratiques BI sans raison. Les entreprises doivent se rappeler que l’intégration de l’intelligence artificielle rend les pratiques de business intelligence beaucoup plus faciles et simples, avec juste un peu de compréhension. Il n’y a aucune réticence à compliquer les pratiques de BI.
4. Ne pas fournir de formation pratique en intelligence d'affaires
Les organisations doivent trouver le moment précis pour offrir une formation pratique en intelligence d'affaires à leurs employés. Éviter la formation sur les pratiques de business intelligence peut entraîner davantage de confusion et des problèmes complexes pour les employés qui n’ont pas une bonne compréhension de la business intelligence et de l’intelligence artificielle. Éviter les sessions de formation appropriées est l'une des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence.
5. Culture et structure organisationnelles
Avant de mettre en œuvre des pratiques de business intelligence, une organisation doit avoir une compréhension approfondie de sa culture et de sa structure. Les équipes individuelles devraient avoir la liberté de choisir leurs propres pratiques de BI plutôt que de dicter ce dont leurs membres ont besoin. Cette pratique de mise en œuvre de la Business Intelligence peut ralentir le processus d’adoption de pratiques de Business Intelligence qui contiennent des informations inexactes à partir des données.
6. Mauvaise connaissance des projets de business intelligence
L'un des pires aspects d'un processus de mise en œuvre de la business intelligence est une mauvaise connaissance des projets de business intelligence. L’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises vise à faciliter la réalisation des objectifs commerciaux dans un délai plus court. La perspective sur les projets de business intelligence devrait changer pour générer des profits grâce à des décisions éclairées.
7. Traitez Excel comme la plateforme par défaut pour les pratiques de business intelligence
Les organisations ne doivent pas traiter Excel comme une simple feuille de calcul et en faire la plateforme par défaut pour toutes les pratiques de business intelligence. Excel peut poser des problèmes supplémentaires dans le processus de gestion de l'intelligence artificielle dans l'entreprise, tels que des processus sujets aux erreurs, des erreurs de données, etc. Les entreprises doivent empêcher l’accumulation de données critiques dans les feuilles de calcul Excel.
8. Évitez de définir des KPI pour la business intelligence
La mise en œuvre de l'IA en entreprise nécessite de définir des KPI pour une business intelligence efficace. Les pratiques de business intelligence stratégique doivent inclure la définition des KPI en différentes catégories, telles que les mesures de gestion de projet, les données marketing, les mesures financières, les mesures client et les mesures RH. Les entreprises devraient négliger d’éviter de définir des KPI, car il s’agit de l’une des pires pratiques de mise en œuvre de la business intelligence.
9. Ne pas trouver un fournisseur de logiciels compétent
Ne pas trouver un fournisseur de logiciels compétent est l'une des pires pratiques de business intelligence. Pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans l'entreprise et intégrer la combinaison de l'intelligence artificielle et de la business intelligence, il est nécessaire d'avoir un architecte d'infrastructure de business intelligence, un administrateur de base de données, un expert en exploration de données, un développeur principal ETL et un responsable d'application, ainsi qu'un analyste de la qualité des données et un chef de projet. Il est donc important de trouver un éditeur de logiciels compétent pour travailler sur votre projet de business intelligence.
10. Estimations inexactes
Des estimations inexactes retardent souvent certains projets de business intelligence de premier plan, entravant les processus commerciaux et les bénéfices à long terme. Cela peut entraîner de graves conséquences, telles que l’ajustement de la portée du projet et la mise en œuvre de l’IA dans les processus métier.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
