====== Modul 5 ====== * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare|Start]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 1|Modul 1]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 2|Modul 2]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 3|Modul 3]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 4|Modul 4]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 5|Modul 5]] * [[:ai:1._nyborjarniva:ai_for_kunskapsarbetare:Modul 6|Modul 6]] ====== BI och avancerad datahantering med AI ====== ===== 5.1 AI-transformerad Business Intelligence ===== Business Intelligence har genomgått en revolution genom AI, från statiska rapporter till dynamiska, prediktiva och prescriptiva analyser som driver affärsbeslut. ==== Från traditionell BI till AI-driven BI ==== * **Historisk vs prediktiv analys**: Från "vad hände?" till "vad kommer att hända?" * **Prescriptiv analys**: AI-rekommendationer för optimala åtgärder * **Automatiserade insikter**: Proaktiv identifiering av trender och avvikelser * **Kontinuerlig analys**: Från periodiska rapporter till realtidsinsikter ==== Microsoft Power BI med AI ==== * **Quick Insights**: Automatisk identifiering av mönster och korrelationer * **Smart Narratives**: AI-genererade beskrivningar av data * **Q&A-funktionen**: Naturligt språkgränssnitt för dataanalys * **Decomposition Tree**: AI-assisterad rotorsaksanalys ==== Avancerad visualisering med AI ==== * **Automatisk diagramrekommendation**: AI väljer optimal visualiseringsform * **Dynamisk aggregering**: Intelligent grupperingsförslag * **Anomalidetektering**: Visuell markering av avvikelser * **Prediktiva visualiseringar**: Visualisera prognoser och trender ==== Self-service BI med AI-stöd ==== * **Automatiserad dataförberedelse**: AI-assisterad datarengöring och transformation * **Naturligt språk till DAX/M**: Generera formler från beskrivningar * **Guided Analytics**: Stegvis analytik för icke-specialister * **Demokratiserad dataanalys**: Göra avancerad analys tillgänglig för alla ==== Praktiska övningar ==== * **Övning 1**: Skapa en Power BI-rapport med AI-insikter från en datasample * **Övning 2**: Testa naturligt språkgränssnitt för dataanalys i Power BI * **Övning 3**: Använd AI för att förutsäga trender i ett affärsdataset ===== 5.2 Datahantering och kvalitet med AI ===== AI revolutionerar hur vi hanterar data, med automatiserade processer för rengöring, integrering, governance och kvalitetssäkring. ==== AI-driven dataförberedelse ==== * **Automatisk dataprofilering**: Identifiering av datastruktur och egenskaper * **Intelligent datarengöring**: AI-upptäckt av fel och inkonsistenser * **Föreslagna transformationer**: Rekommenderade dataförberedelseåtgärder * **Automatisk normalisering**: Standardisering av data från olika källor ==== Master Data Management med AI ==== * **Entitetsigenkänning**: Automatisk identifiering av nyckelentiteter * **Dubblettdetektering**: AI-baserad identifiering av redundans * **Relationsdetektion**: Upptäcka kopplingar mellan dataelement * **Dataenrikning**: Automatisk komplettering av saknad information ==== Data Governance och compliance ==== * **Automatisk dataklassificering**: Identifiering av känslig information * **Policy-automatisering**: Tillämpning av datahanteringsregler * **Compliance-övervakning**: AI-assisterad regelefterlevnadskontroll * **Åtkomstkontroll**: Intelligent behörighetshantering ==== Datakvalitetsövervakning ==== * **Prediktiv datakvalitet**: Förutse potentiella kvalitetsproblem * **Anomalidetektering**: Identifiera avvikelser i realtid * **Automatiska korrigeringsförslag**: AI-rekommendationer för dataförbättring * **Kvalitetsmätvärden**: AI-driven bedömning av datakvalitet ==== Praktiska övningar ==== * **Övning 1**: Använd AI för att rengöra och förbereda ett ostrukturerat dataset * **Övning 2**: Implementera automatisk dubblettdetektering för kunddata * **Övning 3**: Skapa en AI-baserad datakvalitetsdashboard ===== 5.3 Prediktiv analys och maskininlärning för kunskapsarbetare ===== Prediktiv analys är inte längre exklusivt för datavetare - moderna verktyg ger kunskapsarbetare möjlighet att bygga och använda avancerade prediktiva modeller. ==== Demokratiserad prediktiv analys ==== * **AutoML (Automated Machine Learning)**: Automatiserad modellutveckling * **No-code prediktionsverktyg**: Skapa modeller utan programmeringskunskaper * **Guided ML**: Stegvis guidning genom maskininlärningsprocessen * **Fördefinierade modeller**: Snabbstart med förtränade lösningar ==== Power BI och Excel för prediktiv analys ==== * **Power BI forecasting**: Inbyggda prognosfunktioner * **Excel Data Analysis Expressions**: Avancerad prediktiv funktionalitet * **Azure AI-integration**: Kraftfulla AI-kapaciteter i bekanta verktyg * **What-if-analys**: Testa olika scenarios med AI-assistans ==== Praktiska användningsområden ==== * **Försäljningsprognoser**: Förutse efterfrågan och resultat * **Churn-prediktion**: Identifiera riskabla kundrelationer * **Resursoptimering**: Optimera personal- och resurstilldel * **Resursoptimering**: Optimera personal- och resurstilldelning * **Budgetprediktion**: Förutse utgifter och intäkter * **Trendanalys**: Identifiera kommande marknadsrörelser ==== Etik och ansvar i prediktiv analys ==== * **Bias-identifiering**: Upptäcka och hantera fördomar i data och modeller * **Modellförklaring**: Förstå hur prediktiva modeller fungerar * **Transparens**: Kommunicera begränsningar och osäkerhet * **Ansvarsfull användning**: Säkerställa etiska tillämpningar av prediktioner ==== Praktiska övningar ==== * **Övning 1**: Skapa en enkel prediktionsmodell i Power BI eller Excel * **Övning 2**: Genomför en what-if-analys för ett affärsscenario * **Övning 3**: Utvärdera en prediktiv modells resultat och begränsningar ===== 5.4 Datadriven beslutsfattning med AI ===== AI förändrar beslutsprocesser genom att tillhandahålla mer sofistikerade analyser, scenariomodelleringar och beslutsstöd. ==== Avancerad beslutsstödsanalys ==== * **Multipla scenariomodelleringar**: Jämföra olika handlingsalternativ * **Känslighetsanalys**: Identifiera kritiska faktorer för beslut * **Monte Carlo-simuleringar**: Bedöma risker och sannolikheter * **Beslutsträdanalys**: AI-assisterad strukturerad beslutsmodellering ==== Augmented Analytics ==== * **Automatiska insikter**: AI identifierar betydelsefulla mönster * **Guided discovery**: Interaktiv utforskning med AI-assistans * **Kontextuell analys**: Koppling mellan data och affärskontext * **Tidsbesparande analys**: Snabba svar på komplexa frågor ==== Kollaborativ beslutsfattning ==== * **Delad insiktshantering**: Distribuera och diskutera AI-genererade insikter * **Beslutsdokumentation**: Automatisk registrering av beslutsgrunder * **Expertassistans**: AI som stöd vid gruppbeslut * **Konsekvensbedömning**: Förutse effekter av beslut med AI ==== Continuous Intelligence ==== * **Realtidsanalyser**: Ständigt uppdaterade beslutsunderlag * **Datadriven automatisering**: Koppla insikter till åtgärder * **Proaktiva varningar**: Förvarning om kritiska situationer * **Lärande beslutssystem**: System som förbättras från resultaten ==== Praktiska övningar ==== * **Övning 1**: Utforma en beslutsmodell för ett strategiskt affärsbeslut * **Övning 2**: Skapa en dashboard för kontinuerlig insiktshantering * **Övning 3**: Genomför en scenarioanalys med AI-stöd för ett aktuellt beslut ----