Business Intelligence har genomgått en revolution genom AI, från statiska rapporter till dynamiska, prediktiva och prescriptiva analyser som driver affärsbeslut.

• 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

• 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

• Automatisk diagramrekommendation: AI väljer optimal visualiseringsform
• Dynamisk aggregering: Intelligent grupperingsförslag
• Anomalidetektering: Visuell markering av avvikelser
• Prediktiva visualiseringar: Visualisera prognoser och trender

• 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

• 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

AI revolutionerar hur vi hanterar data, med automatiserade processer för rengöring, integrering, governance och kvalitetssäkring.

• 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

• Entitetsigenkänning: Automatisk identifiering av nyckelentiteter
• Dubblettdetektering: AI-baserad identifiering av redundans
• Relationsdetektion: Upptäcka kopplingar mellan dataelement
• Dataenrikning: Automatisk komplettering av saknad information

• Automatisk dataklassificering: Identifiering av känslig information
• Policy-automatisering: Tillämpning av datahanteringsregler
• Compliance-övervakning: AI-assisterad regelefterlevnadskontroll
• Åtkomstkontroll: Intelligent behörighetshantering

• Prediktiv datakvalitet: Förutse potentiella kvalitetsproblem
• Anomalidetektering: Identifiera avvikelser i realtid
• Automatiska korrigeringsförslag: AI-rekommendationer för dataförbättring
• Kvalitetsmätvärden: AI-driven bedömning av datakvalitet

• 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

Prediktiv analys är inte längre exklusivt för datavetare - moderna verktyg ger kunskapsarbetare möjlighet att bygga och använda avancerade prediktiva modeller.

• 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 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

• 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

• 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

• 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

AI förändrar beslutsprocesser genom att tillhandahålla mer sofistikerade analyser, scenariomodelleringar och beslutsstöd.

• Multipla scenariomodelleringar: Jämföra olika handlingsalternativ
• Känslighetsanalys: Identifiera kritiska faktorer för beslut
• Monte Carlo-simuleringar: Bedöma risker och sannolikheter
• Beslutsträdanalys: AI-assisterad strukturerad beslutsmodellering

• 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

• 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

• Realtidsanalyser: Ständigt uppdaterade beslutsunderlag
• Datadriven automatisering: Koppla insikter till åtgärder
• Proaktiva varningar: Förvarning om kritiska situationer
• Lärande beslutssystem: System som förbättras från resultaten

• 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

< Föregående Nästa >