Maşın Öyrənməsinə əsaslanan analitika və biznes intellektinin “ölümü”
Qısaca
ML analitika, aşkarlama, fərdiləşdirmə və avtomatlaşdırmada inqilab edir, adi BI və qabaqcıl analitika arasındakı sərhədləri bulandırır.
Hər hansı bir alətin dəyəri nəticə əldə etmək üçün necə istifadə olunduğundan asılıdır. Eynilə, şirkətlər başa düşürlər ki, uğur sahib olduqları məlumatdan deyil, ondan necə istifadə etmələrindən asılıdır.
Məlumatların miqyası və əhəmiyyəti sürətlə artır, biznes zəkasının (BI) və məlumat analitikasının mənzərəsini əbədi transformasiya vəziyyətinə gətirir. Ənənəvi analitikanın daha dinamik və güclü böyüməsi ilə bəziləri bunu bildiyimiz kimi BI-nin sonu kimi görür.
Bu transformasiya, əsasən, maşın öyrənməsi (ML), özünü təkmilləşdirən məlumatların təhlili prosesi ilə bağlıdır və onun rolu biznes əməliyyatlarının demək olar ki, hər bir aspektində getdikcə daha çox mühüm rol oynayır. Məlumatların təhlili üçün BI-yə güvənən şirkətlər getdikcə maşın öyrənmə imkanlarına ehtiyac duyurlar.
Burada məlumat menecerləri və müəssisələrin maşın öyrənmə əyrisindən irəlidə qalmaq haqqında bilməli olduqları şeylər var.
Məlumat Analitikasının Ənənəvi Rolu
Data analitikası ilə uzun müddət sinonimi olan Business Intelligence adətən məlumat anbarlarında və ya məlumat anbarlarında saxlanılan məlumatlardan toplanan tabloları və hesabatları əhatə edir. göl evləri təşkilatlara tarixi tendensiyaları və nümunələri anlamağa kömək edir.
Bu ənənəvi yanaşma artıq cari məlumat daşqını ilə bağlı kifayət deyil. Sadə bir tablosunun oxunuşu və ya analitik hesabat üçün hər hansı bir verilənlər toplusunun fikirlərini tam əks etdirmək üçün həddən artıq çox məlumat var.
BI texnikaları zamanla tendensiyaları izləmək və əks halda diqqətdən kənarda qalacaq dəyərli fikirlər toplamaq üçün məlumatlardan istifadə etsə də, o, ümumiyyətlə məlumatları təcrid olunmuş məlumat paketi kimi təhlil edir. Buna görə də, insan analitikləri və müvafiq qərar qəbul edənlər həmin məlumat əsasında proqnozlar formalaşdırmalıdırlar.
Maşın öyrənmənin yüksəlişi
Hələ də müəssisə texnoloji yığınlarına nisbətən yeni bir əlavə olsa da, ML sürətlə məlumat analitikasını irəli aparan əsas hərəkətverici qüvvəyə çevrildi. Generativ AI ilə yanaşı, ML o qədər dəb halına gəldi ki, biznes rəhbərləri istifadə halı müəyyən edilməmişdən əvvəl tez-tez məlumat menecerlərini onu həyata keçirməyə məcbur edirlər.
Aldığı məlumatları passiv qiymətləndirmək əvəzinə - tez-tez BI-də olduğu kimi - maşın öyrənməsi sistemlərə məlumatlardan aktiv şəkildə öyrənmək, müstəqil proqnozlar vermək və müvafiq olaraq yeni məlumatlara uyğunlaşmaq imkanı verir.
Biznes analitikasının mənzərəsini əsaslı şəkildə dəyişməyə imkan verən ML-nin bəzi atributları bunlardır:
- Proqnoz Analitika - ML bizneslərə keçmiş məlumatları anlamaqdan daha çox şey etməyə imkan verir, çünki ML gələcək nəticələri daha dəqiq proqnozlaşdıra bilir. Məlumat dəstləri daxilində nümunələri və əlaqələri ayırd edərək, ML modelləri qərar qəbul edənlərə strategiyaların proaktiv formalaşdırılmasında, resursların bölüşdürülməsinin optimallaşdırılmasında və potensial risklərin azaldılmasında kömək edən proqnozlar verə bilər.
- Real-Time Analiz - Ənənəvi BI-nin dövri hesabatlarından fərqli olaraq, ML-yə əsaslanan analitika real vaxtda məlumat verir. Bu real vaxt təhlili təşkilatlara dəyişən şəraitə tez reaksiya verməyə, yaranan imkanlardan yararlanmağa və məlumatlı qərarlar qəbul etməyə imkan verir, daha çevik və uyğunlaşan biznes mühitini təşviq edir.
- Anomaliyaların aşkarlanması - ML alqoritmləri məlumatlarda kənar göstəriciləri və anomaliyaları avtomatik müəyyən edə bilər, təşkilatlara fırıldaqçılıq, səhvlər və təhlükəsizlik pozuntularını əvvəlkindən daha sürətli aşkar etməyə kömək edir. ML anomaliyaları sürətlə aşkar etməklə və qeyd etməklə risklərin idarə edilməsinin səmərəliliyini artırır və potensial təhlükələrdən qorunmaq üçün qabaqlayıcı tədbirlər görməyə imkan verir.
- Avtomatlaşdırma – ML məlumatların təhlili üçün tələb olunan əl səylərini azaldaraq təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdıra bilər. Tarixi məlumatlardan və nümunələrdən öyrənməklə, ML alqoritmləri adi və vaxt aparan vəzifələri öz öhdəsinə götürərək, personalı daha strateji və yaradıcı səylərin öhdəsindən gəlməyə azad edə bilər.
BI və ML arasındakı bulanıq xətlər
Daha çox şirkət analitik məqsədlər üçün ML-ni qəbul etdikcə ənənəvi məlumat analitikası ilə ML-yə əsaslanan analitika arasındakı fərq getdikcə daha az aydın olur.
Hesabat və tablosunun yaradılması kimi ənənəvi olaraq BI ilə əlaqəli bir çox fəaliyyət indi real vaxt rejimində tənzimlənən daha dəqiq və hərəkətə gətirilə bilən anlayışlar üçün ML ilə dəstəklənən alqoritmlərə əsaslanır. Məsələn, hesabatları əl ilə yaratmaq əvəzinə, müəssisələr avtomatik olaraq hesabatlar yaratmaq üçün ML alqoritmlərindən istifadə edə, ən uyğun məlumatları və keçmiş tendensiyaları vurğulayaraq eyni zamanda həmin tendensiyaların gələcəkdə necə dəyişəcəyini proqnozlaşdıra bilərlər.
Bu dəyişiklik BI və ML arasındakı xətti bulandırır, analitika təcrübəsinin hər hansı bir alət və ya yanaşmadan daha geniş olduğunu vurğulayır. Bunun əvəzinə dinamik və proqnozlaşdırıcı sahəyə çevrilir. Bəzilərinin ML-ni “Qabaqcıl Analitika” adlandırmağa başlamasının bir səbəbi var.
BI Yenidən Doğuldu
ML daha çox yayılmış və geniş yayılmış alətə çevrildikcə, biznes kəşfiyyatı artıq tarixi məlumatların təhlili ilə məhdudlaşmayacaq. Əvəzində, ML məlumat analitikasını elə çevirəcək ki, biznes mənzərəsini əsaslı şəkildə yenidən konturlaşdırsın.
Rəqabətli qalmaq və verilənlərə əsaslanan qərarlar qəbul etmək üçün təşkilatlar inkişaf edən paradiqmaya uyğunlaşmalı və maşın öyrənməsinin verilənlərin analitik proseslərinə inteqrasiyasını qəbul etməlidir. Bu qəbul prosesinin sürəti müxtəlif şirkətlər arasında fərqli olsa da, məlumatdan asılı olan bütün təşkilatlar müvafiq ML texnologiyasına sərmayə qoyacaq, işçilərini təkmilləşdirəcək və ML-dən əldə edilən anlayışları dəyərləndirən dataya əsaslanan mədəniyyəti inkişaf etdirəcək.
Əgər BI alət deyil, bir proses və ya biznesə yanaşma kimi qəbul edilirsə, onda ML-nin yüksəlişi BI-nin “ölümü” demək olmayacaq. Əvəzində bu, yenidən doğulmağı – daha ağıllı, qabaqcıl və avtomatlaşdırılmış gələcəyin başlanğıcına çevrilməyi bildirir.
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
SQream Məhsulları üzrə VP
