Analytics řízená strojovým učením a „smrt“ Business Intelligence
Stručně
ML přináší revoluci v analytice, detekci, personalizaci a automatizaci a stírá hranice mezi konvenčním BI a pokročilou analytikou.
Hodnota jakéhokoli nástroje spočívá v tom, jak se používá k dosažení výsledku. Stejně tak společnosti chápou, že úspěch nezávisí na datech, která vlastní, ale na tom, jak je využívají.
Rozsah a význam dat rychle narůstá, což pohání prostředí business intelligence (BI) a analýzy dat do stavu neustálé transformace. Vzhledem k tomu, že tradiční analytické nástroje jsou dynamičtější a výkonnější, někteří to považují za konec BI, jak je známe.
Tato transformace přichází hlavně díky strojovému učení (ML), což je proces sebezdokonalující se analýzy dat, jehož role je stále důležitější v téměř všech aspektech obchodních operací. Společnosti, které se při analýze dat spoléhají na BI, stále více potřebují schopnosti strojového učení.
Zde je to, co správci dat a podniky potřebují vědět, aby si udrželi náskok před křivkou strojového učení.
Tradiční role analýzy dat
Business Intelligence, dlouho synonymem pro analýzu dat, obvykle zahrnuje řídicí panely a sestavy získané z dat uložených v datových skladech nebo jezerní domy které pomáhají organizacím pochopit historické trendy a vzorce.
Tento konvenční přístup již nestačí k pokrytí současné záplavy dat. Existuje příliš mnoho dat na to, aby jednoduchý přehled dat na řídicím panelu nebo analytická sestava plně odrážely statistiky jakékoli dané datové sady.
Zatímco techniky BI využívají data ke sledování trendů v průběhu času a získávají cenné poznatky, které by jinak zůstaly nepovšimnuty, obecně analyzují data jako izolovaný balík informací. Proto musí být lidští analytici a příslušní lidé s rozhodovací pravomocí těmi, kdo vytvoří předpovědi na základě těchto informací.
Vzestup strojového učení
Ačkoli je ML stále relativně novým přírůstkem do podnikových technologických zásobníků, rychle se stalo hlavní hnací silou pohánějící analýzu dat vpřed. Spolu s generativní umělou inteligencí se ML stalo tak trendy, že obchodní manažeři často tlačí na správce dat, aby je implementovali dříve, než byl identifikován případ použití.
Spíše než pasivně vyhodnocovat data, která obdrží – jak je tomu často u BI – strojové učení umožňuje systémům aktivně se učit z dat, nezávisle předpovídat a podle toho se přizpůsobovat novým informacím.
Zde jsou některé atributy ML, které mu umožnily zásadně změnit prostředí obchodní analýzy:
- Prediktivní analýza – ML umožňuje podnikům více než jen porozumět minulým datům, protože ML dokáže přesněji předvídat budoucí výsledky. Rozpoznáním vzorců a vztahů v rámci datových souborů mohou modely ML vytvářet předpovědi, které pomáhají osobám s rozhodovací pravomocí při proaktivním utváření strategií, optimalizaci alokace zdrojů a zmírňování potenciálních rizik.
- Analýza v reálném čase – Na rozdíl od pravidelných reportů tradičního BI poskytuje analytika řízená ML statistiky v reálném čase. Tato analýza v reálném čase umožňuje organizacím rychle reagovat na měnící se okolnosti, využívat vznikající příležitosti a činit informovaná rozhodnutí, čímž podporuje agilnější a přizpůsobivější obchodní prostředí.
- Detekce anomálií – Algoritmy ML dokážou automaticky identifikovat odlehlé hodnoty a anomálie v datech, což organizacím pomáhá odhalovat podvody, chyby a narušení zabezpečení rychleji než kdykoli předtím. Rychlou detekcí a označováním anomálií zvyšuje ML efektivitu řízení rizik a umožňuje přijímat proaktivní opatření k ochraně před potenciálními hrozbami.
- Automatizace – ML může automatizovat opakující se úkoly, čímž snižuje manuální úsilí potřebné pro analýzu dat. Učením se z historických dat a vzorů mohou algoritmy ML převzít všední a časově náročné úkoly a uvolnit zaměstnance, aby se pustili do strategičtějších a kreativnějších snah.
Rozmazané čáry mezi BI a ML
Rozdíl mezi tradiční analýzou dat a analýzou řízenou ML je stále méně zřetelný, protože stále více společností přijímá ML pro analytické účely.
Mnoho činností tradičně spojených s BI, jako je vytváření sestav a řídicích panelů, se nyní spoléhá na algoritmy založené na ML, které poskytují přesnější a použitelné informace, které se upravují v reálném čase. Například namísto ručního vytváření sestav mohou podniky používat algoritmy ML k automatickému generování sestav, zdůrazňujících nejrelevantnější informace a minulé trendy a současně předpovídat, jak by se tyto trendy mohly v budoucnu změnit.
Tento posun stírá hranici mezi BI a ML a zdůrazňuje, jak je praxe analýzy širší než jakýkoli daný nástroj nebo přístup. Místo toho se vyvíjí v dynamické a prediktivní pole. Existuje důvod, proč někteří začali ML označovat jako „pokročilou analýzu“.
BI Reborn
Protože se ML stává běžnějším a rozšířenějším nástrojem, business intelligence se již nebude omezovat na analýzu historických dat. Místo toho ML transformuje analýzu dat tak, aby zásadně přetvářela obchodní prostředí.
Aby organizace zůstaly konkurenceschopné a dělaly rozhodnutí na základě dat, musí se přizpůsobit vyvíjejícímu se paradigmatu a přijmout integraci strojového učení do svých procesů analýzy dat. I když se tempo tohoto procesu přijímání bude mezi různými společnostmi lišit, všechny organizace závislé na datech by investovaly do vhodné technologie ML, rozšiřovaly dovednosti svých zaměstnanců a podporovaly kulturu založenou na datech, která oceňuje poznatky získané z ML.
Pokud je BI vnímáno jako proces nebo přístup k podnikání spíše než jako nástroj, pak vzestup ML nebude znamenat „smrt“ BI. Místo toho znamená znovuzrození – transformaci na začátek inteligentnější, pokročilejší a automatizovanější budoucnosti.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
Viceprezident produktů SQream
