Artificial Intelligence, Machine Learning… termen die je ongetwijfeld weleens voorbij hebt zien of horen komen. Er zijn namelijk veel ontwikkelingen gaande op dit gebied. Zo ook op het gebied van Machine Learning in combinatie met Business Intelligence. Maar wat is Machine Learning precies? En hoe kun je het gebruiken in combinatie met Business Intelligence? In dit blog vertellen we je er meer over en geven je praktische voorbeelden.
Wat is Machine Learning?
Machine Learning is onderdeel van kunstmatige intelligentie (Artificial Intelligence, AI) dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en modellen die computersystemen in staat stellen om zelfstandig, zonder instructie, te leren en te verbeteren. Waar voorheen een programmeur in code moest aangeven wat software moest doen, kunnen ML-modellen dit zelf uitvogelen. Hierbij wordt gebruik gemaakt van algoritmen die patronen en verbanden kunnen identificeren in grote datasets.
Er zijn verschillende soorten Machine Learning, waaronder:
- Supervised learning: hierbij wordt een computer getraind om een bepaalde taak uit te voeren door middel van voorbeelden. Het systeem krijgt een dataset met input- en outputwaarden en leert om een voorspelling te doen op basis van nieuwe inputwaarden.
- Unsupervised learning: hierbij worden geen voorbeelden gegeven en wordt het systeem getraind om patronen en verbanden te identificeren in de data zonder expliciete instructies te krijgen.
- Reinforcement learning: hierbij wordt het systeem getraind om een bepaald doel te bereiken door middel van trial-and-error. Het systeem leert door beloningen te ontvangen voor succesvolle acties en straffen voor mislukte acties.
Machine Learning in combinatie met Business Intelligence
Het doel van het combineren van Machine Learning met Business Intelligence is om betere inzichten te verkrijgen in bedrijfsprocessen en betere voorspellingen te kunnen doen, en zo de bedrijfsvoering op aan te passen. Traditionele BI-toepassingen gebruiken meestal historische gegevens en rapporten om trends en patronen te identificeren en om beslissingen te nemen op basis van deze informatie. Machine Learning kan helpen om deze inzichten te verfijnen en te verbeteren door middel van geautomatiseerde analyse van grote hoeveelheden data.
Door gebruik te maken van Machine Learning-algoritmen kunnen BI-systemen voorspellingen doen op basis van historische gegevens en trends. Dit kan helpen om beslissingen te nemen over bijvoorbeeld de vraag naar producten, de voorraadbeheer en de optimalisatie van productieprocessen. Bovendien kan Machine Learning helpen om automatisch afwijkingen en trends in de data te identificeren die anders misschien over het hoofd worden gezien.
Machine Learning in de praktijk
Machine Learning wordt tegenwoordig toegepast in verschillende industrieën, zoals de financiële sector, de gezondheidszorg, binnen de marketing en logistiek, om patronen en inzichten te identificeren in grote hoeveelheden data en om beslissingen te kunnen nemen op basis van deze inzichten.
Een voorbeeld: Machine Learning kan worden gebruikt in combinatie met Power BI door bijvoorbeeld een voorspellend model voor verkoop te ontwikkelen en te integreren in Power BI. Het rapport kan dan worden gebruikt om te zien welke producten het meest waarschijnlijk zullen worden verkocht op basis van historische verkoopgegevens (als de vraag naar een product bijvoorbeeld elke zomer daalt) en andere factoren, zoals bijvoorbeeld het weer. Het model onthoudt dit en past hierdoor zijn verkoopvoorspelling voor die maanden aan, op basis van de feiten. Dit kan bedrijven helpen om betere beslissingen te nemen over productieplanning en voorraadbeheer.
De voordelen van Machine Learning
Machine Learning biedt verschillende voordelen, waaronder:
- Nauwkeurige voorspellingen: ML-algoritmen kunnen complexe patronen identificeren in grote hoeveelheden data, wat leidt tot meer nauwkeurige voorspellingen en besluitvorming;
- Personalisatie: Machine Learning kan worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen en klantgedrag te voorspellen, wat kan leiden (wanneer je hier op inspeelt) tot een betere klantervaring en loyaliteit;
- Detectie van afwijkingen: Machine Learning kan worden gebruikt om afwijkingen en anomalieën te detecteren in grote datasets, wat kan helpen bij de identificatie van potentiële fraude, fouten of problemen in systemen.
Machine Learning biedt dus verschillende voordelen die bedrijven en organisaties kunnen helpen om betere beslissingen te nemen en efficiënter te werken. Het is dan ook niet verwonderlijk dat het een steeds belangrijkere rol speelt in verschillende sectoren. Van productie tot transport, en van detailhandel tot de gezondheidszorg.
Wat doet KPI Solutions met Machine Learning?
Onze data fanaten werken hard om Machine Learning ook bij onze klanten toe te passen. Inmiddels hebben we ons eigen ML-model ontwikkeld en bij verschillende klanten ingezet, om te kunnen voorspellen op basis van tijdgebonden data. Dit is dus feitelijk alles wat we op dagelijkse basis kunnen meten. Denk hierbij aan statistieken en/of KPI’s zoals:
- Omzet;
- Kosten;
- Afzet;
- Geschreven uren;
- Gemaakte ritten/ gereden kilometers;
- Productiviteit;
- Aantal orders;
- Voorraad/ voorraadwaarde;
- Productiecapaciteit;
- Aantal tickets;
Machine Learning kan hierdoor handgemaakte prognoses en/of budgetteringen aanvullen, of zelfs vervangen. Zelf aan de slag met Machine Learning of verder praten over de mogelijkheden? Neem dan vrijblijvend contact met ons op. Onze data fanaten geven je graag een vrijblijvende demo waarin we je de mogelijkheden laten zien in combinatie met Business Intelligence.
Over KPI Solutions
Bedrijven op voorsprong brengen door het toepassen van slimme (Microsoft)technologie. Ons doel is om data te transformeren naar bruikbare informatie die de gehele organisatie kan gebruiken en verder kan helpen
Recente posts
Volg ons
Whitepapers
Altijd op de hoogte blijven van het laatste nieuws omtrent Business Intelligence?
Meld je dan gratis aan voor onze nieuwsbrief!
