Анализ, управляван от машинно обучение, и „смъртта“ на бизнес разузнаването
Накратко
ML революционизира анализа, откриването, персонализирането и автоматизацията, размивайки границите между конвенционалния BI и усъвършенствания анализ.
Стойността на всеки инструмент се крие в това как се използва, за да се постигне резултат. По същия начин компаниите разбират, че успехът зависи не от данните, които притежават, а от това как ги използват.
Данните бързо се увеличават по мащаб и значение, тласкайки ландшафта на бизнес разузнаването (BI) и анализа на данни в състояние на постоянна трансформация. Тъй като традиционният анализ ще става все по-динамичен и мощен, някои го виждат като края на BI, както го познаваме.
Тази трансформация се дължи главно на машинното обучение (ML), процес на самоусъвършенстващ се анализ на данни, чиято роля става все по-важна в почти всеки аспект на бизнес операциите. Компаниите, които разчитат на BI за анализ на данни, все повече се нуждаят от възможности за машинно обучение.
Ето какво трябва да знаят мениджърите на данни и предприятията, за да останат пред кривата на машинното обучение.
Традиционната роля на анализа на данни
Business Intelligence, отдавна синоним на анализ на данни, обикновено включва табла за управление и отчети, събрани от данни, съхранявани в хранилища за данни или езерни къщи които помагат на организациите да разберат историческите тенденции и модели.
Този конвенционален подход вече не е достатъчен, за да се справи с текущия поток от данни. Има твърде много данни, за да може едно обикновено отчитане на таблото за управление или аналитичен отчет да отразява изцяло прозренията на даден набор от данни.
Докато BI техниките използват данни, за да проследяват тенденциите във времето и да събират ценни прозрения, които иначе биха останали незабелязани, те обикновено анализират данните като изолиран пакет от информация. Следователно човешките анализатори и съответните лица, вземащи решения, трябва да бъдат тези, които да формират прогнози въз основа на тази информация.
Възходът на машинното обучение
Въпреки че все още е сравнително ново допълнение към корпоративните технологични пакети, ML бързо се превърна в основна движеща сила, която тласка напред анализа на данни. Заедно с Generative AI, ML стана толкова модерен, че бизнес ръководителите често настояват мениджърите на данни да го внедрят, преди да е идентифициран случай на употреба.
Вместо да оценява пасивно данните, които получава – както често се случва с BI – машинното обучение дава възможност на системите да се учат от данните активно, да правят независими прогнози и съответно да се адаптират към новата информация.
Ето някои от атрибутите на ML, които му позволиха да промени фундаментално пейзажа на бизнес анализа:
- Предсказуем анализ – ML позволява на бизнеса да направи повече от просто разбиране на минали данни, тъй като ML може да предвиди бъдещи резултати по-точно. Чрез разпознаване на модели и връзки в наборите от данни, моделите за машинно обучение могат да правят прогнози, които помагат на вземащите решения при проактивното оформяне на стратегии, оптимизиране на разпределението на ресурсите и смекчаване на потенциалните рискове.
- Анализ в реално време – За разлика от периодичните отчети на традиционния BI, анализите, управлявани от ML, предоставят прозрения в реално време. Този анализ в реално време позволява на организациите да реагират бързо на променящите се обстоятелства, да се възползват от възникващите възможности и да вземат информирани решения, насърчавайки по-гъвкава и адаптивна бизнес среда.
- Откриване на аномалия – Алгоритмите за ML могат автоматично да идентифицират отклонения и аномалии в данните, като помагат на организациите да откриват измами, грешки и пробиви в сигурността по-бързо от всякога. Чрез бързо откриване и маркиране на аномалии, ML подобрява ефективността на управлението на риска, позволявайки предприемане на проактивни мерки за защита срещу потенциални заплахи.
- Автоматизация – ML може да автоматизира повтарящи се задачи, намалявайки ръчните усилия, необходими за анализ на данни. Като се учат от исторически данни и модели, ML алгоритмите могат да поемат обикновени и отнемащи време задачи, освобождавайки персонала да се заеме с по-стратегически и творчески начинания.
Размитите линии между BI и ML
Разграничението между традиционните анализи на данни и анализите, управлявани от ML, става все по-малко ясно, тъй като все повече компании приемат ML за аналитични цели.
Много дейности, традиционно свързани с BI, като отчитане и създаване на табло за управление, сега разчитат на базирани на ML алгоритми за по-точни и практични прозрения, които се коригират в реално време. Например, вместо ръчно създаване на отчети, фирмите могат да използват ML алгоритми за автоматично генериране на отчети, подчертавайки най-подходящата информация и минали тенденции, като същевременно предвиждат как тези тенденции могат да се променят в бъдеще.
Тази промяна размива границата между BI и ML, подчертавайки как практиката на анализ е по-широка от всеки даден инструмент или подход. Вместо това, той се развива в динамично и предсказуемо поле. Има причина някои да започнат да наричат ML „разширен анализ“.
BI Reborn
Тъй като машинното обучение става все по-често срещан и широко разпространен инструмент, бизнес разузнаването вече няма да се ограничава до анализ на исторически данни. Вместо това ML ще трансформира анализите на данни, така че фундаментално да реконтурира бизнес пейзажа.
За да останат конкурентоспособни и да вземат решения, базирани на данни, организациите трябва да се адаптират към развиващата се парадигма и да възприемат интегрирането на машинното обучение в своите процеси за анализ на данни. Въпреки че скоростта на този процес на приемане ще варира в различните компании, всички организации, зависими от данни, ще инвестират в подходяща технология за машинно обучение, ще повишават уменията на своите служители и ще насърчават култура, управлявана от данни, която цени прозренията, получени от машинното обучение.
Ако BI се възприема като процес или подход към бизнеса, а не като инструмент, тогава възходът на ML няма да означава „смъртта“ на BI. Вместо това, той означава прераждане – трансформация към началото на едно по-интелигентно, напреднало и автоматизирано бъдеще.
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
Вицепрезидент на продуктите на SQream
