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RUCKUS 人工智能驱动的服务保障和商业智能，适用于 RUCKUS 企业网络
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建模商业智能，供应链整合和公司绩效之间的关系：实证研究
本研究旨在使用结构方程建模（SEM）对约旦中小型企业（SME）（SEM）中的约旦中小型企业（SME）进行商业智能（BI），供应链集成（SCI）（SCI）（SCI）（SCI）之间的关系。该研究利用约旦不同部门的400个中小型企业的样本来研究构建体之间的假设关系。结果表明，BI对约旦中小企业的SCI和公司绩效产生了积极影响。此外，发现SCI可以调解BI与公司绩效之间的关系。研究还发现，BI对公司绩效的影响完全由SCI介导，这表明SCI在约旦中小型企业的背景下在增强公司绩效方面起着至关重要的作用。这项研究在中小型企业的背景下为供应链管理和商业智能的文献做出了一些重要贡献。首先，它提供了BI对SCI和公司绩效的积极影响的经验证据。第二，它阐明了SCI在BI与公司绩效之间关系中的中介作用。第三，该研究在约旦中小企业的背景下为有限的供应链管理和商业智能的文献做出了贡献。这项研究的结果对约旦中小企业经理具有实际影响。他们强调了投资BI工具和提高SCI和公司绩效的策略的重要性。此外，研究表明，经理应专注于改善公司的SCI实践，以充分利用BI的好处并提高其整体绩效。总的来说，这项研究为约旦中小企业的背景下的BI，SCI和公司绩效之间的关系提供了新的见解。该研究的发现可以指导决策者，研究人员和实践者制定和实施有效的策略，以改善中小企业的供应链管理和商业智能实践，尤其是在乔丹等新兴市场中。
商业智能战略 2023 - 2026
各级绩效相关数据将汇集在一起，并在一个平台内查看。这将包括理事会计划、交付计划、我们的关键战略和服务计划的进展情况，以及项目和计划监控以及所有服务（包括外包和共享服务）的内部和外部 KPI。这将创建一个综合的绩效视图，可以更定期地进行审查，以确保在需要改变方向或加强对某个特定领域的关注时能够尽早采取行动。认识到商业智能在理事会持续改进的更广泛目标中的作用，我们将使用商业智能工具来清晰地了解客户体验、哪些服务表现良好以及哪些服务需要支持。
人工智能在商业智能和决策中的作用
摘要 人工智能是一个快速发展的学科，在商业领域 (AI) 中受到越来越多的关注。人工智能的使用已经扩展到日常生活和工业的许多领域。人工智能在商业中的应用可能会推动该行业依赖更高效、更实惠、更精确的营销策略。公司所有者可以通过在商业战略中使用这种人工智能来提高受众反应并在其他在线业务中创造显著的竞争优势。除了广告之外，它还可以使用创新理念重组公司。此外，它还可以为复杂的问题提供答案，从而促进公司的良好发展。由于当今提供的数据量不断增加，以及大量数据发展到大数据规模导致的数据量溢出，商业智能 (BI) 似乎不再适用于监控企业的任何日常实体店。为了快速提出一种合适的决策方法以归类为实时，我们过去称之为 BI 的技术，评估包括数据在内的大量数据正变得越来越具有挑战性。这项研究考虑了来自不同职业领域的 204 人，以了解决定人工智能在商业智能和决策中的作用的因素。研究发现，效率和自动化、决策、解决问题以及增长和生产力是决定人工智能在商业智能和决策中的作用的不同因素。关键词：营销、人工智能、决策、运营
商业智能洞察航空事故的可视化
被认为是最安全的交通方式，至少从每英里行程的死亡率来看确实如此。民航局报告称，飞机每十亿公里的死亡率为 0.003，远低于火车旅行的 0.27 和汽车旅行的 2.57。尽管安全是过去一个半世纪以来航空业的首要关注点，但即使在今天，涉及飞机的事故仍然是令人恐惧的根源。因此，该项目的目的是找出导致航空业事故的主要原因，并开展研究、寻找、设计、构建和提出商业智能 (BI) 解决方案。在整个项目中，它将发现需要纠正或改变的基本问题和关键问题，以防止发生重大负面事件并以积极的方式改善当前情况。Tableau 将是此过程中使用的主要 BI 工具。数据可视化是信息和数据的图形描述。数据可视化工具提供了一种简单的数据分析方法，通过使用图表、图形和地图等视觉元素来观察和发现数据中的模式、异常值和模式。该项目还将涵盖 BI 解决方案的初始阶段到构建和部署阶段，以改进和防止进一步的事故。
糖尿病健康预测的商业智能数据可视化
摘要 - 在当今的环境中，商业智能（BI）正在以跨领域的快速发展世界。商业智能已经存在了很长时间，但是当与技术结合使用时，结果令人震惊。BI在医疗领域也发挥了重要作用。疾病控制与预防中心（CDC）是该国公共卫生保护的最大的基于科学的，数据驱动的服务提供商。已有70多年的历史了，一直在使用科学来抗击疾病，并保持家庭，企业和社区健康。但是，研究表明，美国糖尿病的患病率令人震惊。因此，如果未治疗糖尿病，它可能会导致危及生命的并发症，例如心脏病，感觉失调，失明，肾衰竭和截肢。因此，进行了这项研究以分析人们的健康状况和日常生活方式，以预测他们最有可能使用Tableau Dashboard实施商业智能的糖尿病类型。此外，对CDC进行了背景研究，以了解其工作，挑战和机遇。在项目结束时，获得和可视化的信息应能够增强业务选择，并在将来控制糖尿病方面做出更好的决定。
通过商业智能和机器学习调查职业和运营工业安全数据
本文基于一个大型事件存储库，即由健康与安全执行官（HSE）于1986年开发的主要危害事件数据服务（MHIDAS）数据库，以提供有关涉及危险材料的主要危害事件的可靠数据来源。数据库包括五十年（1950年代1990年代）收集的9000多个报告。本文旨在提供对MHIDAS中报告的工业事件的新了解，并通过描述性和定量分析提出探索职业/运营事件的可能方式。因此，本文提出了实施商业智能（BI）工具，以促进动态数据可视化和机器学习（ML）算法，以从不同的数据条目中提取知识。因此，在设计MHIDAS数据模型之后，通过代表性的职业/运营事件来设计和补充一组BI仪表板，并通过ML驱动的事件进行了ML驱动的分类。
商业智能中的人工智能 - DiVA 门户
AI - 人工智能：机器的概念，它可以独立思考，根据输入做出决策。ML - 机器学习：人工智能学习和适应人类问题的一种方法，例如图像识别、语音分析和音乐创作。BI - 商业智能：是公司可以用来分析和预测市场变化的方法。BIS - 商业智能系统：处理商业智能的系统的定义。BD - 大数据：指公司开展业务、使用公司产品等时生成的数据的流行词。ETL - 提取、转换和加载：从源中提取数据、将其转换为符合数据标准，然后通过程序让管理人员可以访问数据的过程。DIC - 数据检查委员会：瑞典的机构，现称为完整性保护局，旨在保护瑞典个人数据。在瑞典以前称为 Datainspektionen，现在称为 Integritetsskyddsmyndigheten。DM – 数据挖掘：出于商业目的生成和分析数据 FRA – Försvarets radioanstalt：瑞典专注于信息安全的权威机构
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。