Analítica impulsada per l'aprenentatge automàtic i la "mort" de la intel·ligència empresarial
En breu
ML està revolucionant l'anàlisi, la detecció, la personalització i l'automatització, difuminant les línies entre la BI convencional i l'anàlisi avançada.
El valor de qualsevol eina rau en com s'utilitza per aconseguir un resultat. De la mateixa manera, les empreses entenen que l'èxit no depèn de les dades que posseeixen, sinó de com les aprofiten.
Les dades estan augmentant ràpidament en escala i importància, conduint el panorama de la intel·ligència empresarial (BI) i l'anàlisi de dades a un estat de transformació perpètua. Amb les anàlisis tradicionals a punt de créixer més dinàmiques i potents, alguns ho veuen com el final de la BI tal com la coneixem.
Aquesta transformació es deu principalment a l'aprenentatge automàtic (ML), un procés d'anàlisi de dades que millora a si mateix, el paper del qual és cada cop més fonamental en gairebé tots els aspectes de les operacions empresarials. Les empreses que depenen de la BI per a l'anàlisi de dades es troben cada vegada més necessitant capacitats d'aprenentatge automàtic.
Això és el que els gestors de dades i les empreses han de saber per mantenir-se al capdavant de la corba d'aprenentatge automàtic.
El paper tradicional de l'anàlisi de dades
La intel·ligència empresarial, durant molt de temps sinònim d'anàlisi de dades, sol incloure taulers de control i informes recollits a partir de dades emmagatzemades en magatzems de dades o cases del llac que ajuden a les organitzacions a comprendre les tendències i els patrons històrics.
Aquest enfocament convencional ja no és suficient per donar cabuda al diluvi de dades actual. Hi ha massa dades per a una simple lectura del tauler de control o un informe d'anàlisi per reflectir completament les estadístiques d'un conjunt de dades determinat.
Tot i que les tècniques de BI utilitzen dades per fer un seguiment de les tendències al llarg del temps i obtenir informació valuosa que, d'altra manera, passarien desapercebudes, generalment analitza les dades com un paquet d'informació aïllat. Per tant, els analistes humans i els responsables de la presa de decisions rellevants han de ser els que fan prediccions basades en aquesta informació.
L'auge de l'aprenentatge automàtic
Tot i que encara és una incorporació relativament nova a les piles de tecnologia empresarial, ML s'ha convertit ràpidament en la força motriu principal que impulsa l'anàlisi de dades. Juntament amb la intel·ligència artificial generativa, ML s'ha tornat tan de moda que els executius empresarials sovint empenyen els gestors de dades a implementar-lo abans que s'hagi identificat un cas d'ús.
En lloc d'avaluar de manera passiva les dades que rep, com passa sovint amb la BI, l'aprenentatge automàtic permet als sistemes aprendre de les dades de manera activa, fer prediccions de manera independent i adaptar-se a la nova informació en conseqüència.
Aquests són alguns dels atributs de ML que li han permès canviar fonamentalment el panorama de l'anàlisi empresarial:
- Analítica predictiva - ML permet a les empreses fer més que simplement entendre les dades del passat, ja que ML pot predir els resultats futurs amb més precisió. En discernir els patrons i les relacions dins dels conjunts de dades, els models de ML poden fer prediccions que ajudin els responsables de la presa de decisions a configurar estratègies de manera proactiva, optimitzar l'assignació de recursos i mitigar els riscos potencials.
- Anàlisi en temps real - A diferència dels informes periòdics de la BI tradicional, les anàlisis basades en ML ofereixen informació en temps real. Aquesta anàlisi en temps real permet a les organitzacions respondre ràpidament a les circumstàncies canviants, aprofitar les oportunitats emergents i prendre decisions informades, fomentant un entorn empresarial més àgil i adaptatiu.
- Detecció d'anomalies - Els algorismes de ML poden identificar automàticament els valors atípics i les anomalies de les dades, ajudant a les organitzacions a detectar fraus, errors i bretxes de seguretat més ràpidament que mai. En detectar i marcar ràpidament les anomalies, ML millora l'eficiència de la gestió del risc, permetent prendre mesures proactives per protegir-se de possibles amenaces.
- Automatització – ML pot automatitzar tasques repetitives, reduint l'esforç manual necessari per a l'anàlisi de dades. Aprenent de dades i patrons històrics, els algorismes de ML poden fer-se càrrec de tasques mundanes i que requereixen temps, alliberant el personal per abordar esforços més estratègics i creatius.
Les línies borroses entre BI i ML
La distinció entre l'anàlisi de dades tradicional i l'anàlisi basada en ML s'ha tornat cada vegada menys clara a mesura que més empreses adopten ML amb finalitats analítiques.
Moltes activitats associades tradicionalment a la BI, com ara la creació d'informes i taulers de control, ara es basen en algorismes basats en ML per obtenir informació més precisa i accionable, que s'ajusten en temps real. Per exemple, en lloc de crear informes manualment, les empreses poden utilitzar algorismes de ML per generar informes automàticament, destacant la informació més rellevant i les tendències passades alhora que prediuen com aquestes tendències podrien canviar en el futur.
Aquest canvi difumina la línia entre BI i ML, destacant com la pràctica de l'anàlisi és més àmplia que qualsevol eina o enfocament determinat. En canvi, està evolucionant cap a un camp dinàmic i predictiu. Hi ha una raó per la qual alguns han començat a referir-se a ML com a "Analítica avançada".
BI Reborn
A mesura que ML es converteixi en una eina més comuna i estesa, la intel·ligència empresarial ja no es limitarà a l'anàlisi de dades històriques. En lloc d'això, ML transformarà l'anàlisi de dades de manera que reconstrueixi fonamentalment el panorama empresarial.
Per seguir sent competitives i prendre decisions basades en dades, les organitzacions han d'adaptar-se al paradigma en evolució i adoptar la integració de l'aprenentatge automàtic en els seus processos d'anàlisi de dades. Tot i que el ritme d'aquest procés d'adopció variarà entre les diferents empreses, totes les organitzacions que depenen de les dades invertirien en la tecnologia de ML adequada, milloraran les habilitats dels seus empleats i fomentarien una cultura basada en dades que valora les idees derivades del ML.
Si la BI es percep com un procés o un enfocament del negoci, en lloc d'una eina, l'auge de l'ML no significarà la "mort" de la BI. En canvi, significa un renaixement: una transformació cap a l'inici d'un futur més intel·ligent, avançat i automatitzat.
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
Vicepresident de Productes de SQream
