การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจในยุคของปัญญาประดิษฐ์
关键词:
การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ, ปัญญาประดิษฐ์, ธุรกิจอัจฉริยะ摘要
จากความต้องการของธุรกิจในการที่จะขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล ทำให้องค์กรมีความจำเป็น
อย่างยิ่งที่จะต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้ผู้บริหารได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติ
ได้จริง การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจในปัจจุบันไม่จำกัดเพียงแต่ในกลุ่มของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังครอบคลุมไปถึงกลุ่มผู้ใช้ในธุรกิจซึ่งมีความเข้าใจในบริบทของข้อมูล
ที่ลึกซึ้งกว่า แต่ขาดทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่เพียงพอ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีปัญญาประดิษฐ์
ซึ่งสามารถใช้งานได้ง่ายจึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนให้เกิดการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็น
ประโยชน์มากขึ้น และทำให้ผู้ใช้ในธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้ผลยิ่งขึ้น บทความ
นี้มีวัตถุประสงค์ในการสร้างความเข้าใจในความสามารถหลักของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีปัญญา
ประดิษฐ์ทั้งในส่วนของการสนับสนุนการตัดสินใจของผู้ใช้ในธุรกิจ และการสนับสนุนการทำงาน
กับแบบจำลองของนักวิเคราะห์ข้อมูล
参考
BrightPoint Consulting Inc. (2019). Dashboard Design: Key Performance Indicators and Metrics. Retrieved August 7, 2019, from BrightPoint Inc. Website:
https://www.brightpointinc.com/key-performance-indicators/
Carlsson, K., & Gualtieri, M. (2019). The Forrester New Wave: Automation-Focused Machine Learning Solutions. The Forrester Report, 2019(2), 1-19.
Capgemini. (2015). Big & Fast Data: The Democratization of Information. Retrieved July 4, 2019,
from Capgemini Website: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/big_fast_data-_the_democratization_of_information.pdf
DataCamp. (2019). Democratizing Data Science in Your Organization. Retrieved August 9, 2019, from Training Industry Website: https://trainingindustry.com/content/uploads/2019/04/Democratizing-Data-Science-4.18.19.pdf
Davenport, T. H. (2018). From Analytics to Artificial Intelligence. Journal of Business Analytics, 1(2), 73-80. doi: 10.1080/2573234X.2018.1543535
Delen D., & Ram S. (2018). Research Challenges and Opportunities in Business Analytics. Journal of Business Analytics, 1(1), 2-12. doi: 10.1080/2573234X.2018.1507324
Eckerson, W. (2019). Three Technologies Reshaping the Face of Business Intelligence. Retrieved July 15, 2019, from Oracle Website: https://www.oracle.com/a/ocom/docs/corporate/analystrelations/eckerson-group-reshaping-business-intelligence.pdf
Edge, D., Larson, J., & White, C. (2018). Bringing AI to BI: Enabling Visual Analytics of Unstructured Data in a Modern Business Intelligence Platform. Retrieved July 10, 2019, from Microsoft Website: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/04/BringingAItoBI.pdf
Ereth, J., & Eckerson, W. (2018). AI: The New BI: How Algorithms Are Transforming Business Intelligence and Analytics. Retrieved August 1, 2019, from IBM Website: https://www.ibm.com/downloads/cas/M7VMLOPY
Evelson, B., & Carlsson, K. (2018). AI Unblocks the Business Intelligence in BI. Retrieved August 2, 2019, from Squirro Website:
https://squirro.com/wp-content/uploads/2017/10/AI_Unlocks_The_Business_I.pdf
Gartner Inc. (2016). Citizen Data Science Augments Data Discovery and Simplifies Data Science. Retrieved July 5, 2019, from Gartner Website: https://www.gartner.com/en/documents/3534848
Gartner Inc. (2017). Augmented Analytics is the Future of Data and Analytics. Retrieved July 20, 2019, from Gartner Website: https://www.gartner.com/en/conferences/emea/data-analytics-germany/why-attend/gartner-insights/research-augmented-analytics
Gartner Inc. (2019). Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. Retrieved July 22, 2019, from Microsoft Website: https://info.microsoft.com/ww-landing-gartner-mq-bi-analytics-2019.html?ls=Website
Ghosh, P. (2018). Business Intelligence and Analytics Trends. Retrieved August 1, 2019, from Dataversity Website: https://www.dataversity.net/business-intelligence-analytics-trends-2019/
Google Cloud. (2019). Cloud AutoML. Retrieved August 5, 2019, from Google Cloud Website: https://cloud.google.com/automl/
Halper, F. (2017). Advanced Analytics: Moving Toward AI, Machine Learning, and Natural Language Processing. TDWI Best Practices Report, 2017(3), 1-40.
Hasan, W. (2019). Oracle Analytics Cloud Investment Plan. Retrieved June 19, 2019, from Oracle Website: https://www.oracle.com/webfolder/s/assets/ebook/analytics-cloud-investment-plan/pdf/analytics-plan.pdf
Hossin, M., & Sulaiman, M. N. (2015). A Review of Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP), 5(2), 1-11.
Kale, V. (2017). Big Data Computing: A Guide for Business and Technology Managers. Boca Raton: CRC Press.
Kotu, V., & Deshpande, B. (2015). Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner. Waltham: Morgan Kaufmann.
Macintyre, J. (2018). Power BI and Azure Data Services Dismantle Data Silos and Unlock Insights. Retrieved July 3, 2019, from Microsoft Azure Website: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-and-azure-data-services-dismantle-data-silos-and-unlock-insights/
Microsoft. (2019). Your Roadmap for a Digital-First Business: Transformation at Microsoft. Retrieved June 20, 2019, from Microsoft Website: https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/dynamics365-en-digital-transformation.pdf
Microsoft Power BI. (2019). Self-Service Data Prep in Power BI. Retrieved August 15, 2019, from Microsoft Power BI Website: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/service-dataflows-overview
Naous, D., Schwarz, J., & Legner, C. (2017). Analytics as a Service: Cloud Computing and the Transformation of Business Analytics Business Models and Ecosystems. In Twenty-Fifth European Conference on Information Systems (pp. 487-501).
Sedrakyan, G., Mannens, E., & Verbert, K. (2019). Guiding the Choice of Learning Dashboards Visualizations: Linking Dashboard Design and Data Visualization Concepts. Journal of Visual Languages and Computing, 50(2019), 19-38. doi: 10.1016/j.jvlc.2018.11.002
Stanek, R. (2018). Artificial Intelligence Is the Future of Business Intelligence. Retrieved July 10, 2019, from GoodData Website: https://www.gooddata.com/blog/artificial-intelligence-future-business-intelligence
Stodder, D. (2018a). BI and Analytics in the Age of AI and Big Data. TDWI Best Practices Report, 2018(4), 1-39.
Stodder, D. (2018b). AI for BI: Six Strategies for Augmenting BI with AI and Machine Learning. TDWI Checklist Report, 2018(9), 1-7.
Zinsmeister, S., Yeung, A., & Garrett R. (2019). AI-Driven Analytics: How Artificial Intelligence Is Creating a New Era of Analytics for Everyone. CA: O’Reilly.
##submission.downloads##
已出版
##submission.howToCite##
期
栏目
##submission.license##
All articles published in the Business Administration and Management Journal Review are copyrighted by the journal.
The views and opinions expressed in each article are solely those of the individual authors and do not represent those of Huachiew Chalermprakiet University or any other faculty members. Each author is fully responsible for the content of their own article. Any errors or issues found are the sole responsibility of the respective author.
