Machine Learning-drevet analyse og Business Intelligences "død".
Kort sagt
ML revolutionerer analyse, detektion, personalisering og automatisering og udvisker grænserne mellem konventionel BI og avanceret analyse.
Værdien af ethvert værktøj ligger i, hvordan det bruges til at opnå et resultat. Ligeledes forstår virksomheder, at succes ikke afhænger af de data, de besidder, men i stedet af, hvordan de udnytter dem.
Data vokser hurtigt i skala og betydning, hvilket driver landskabet af business intelligence (BI) og dataanalyse ind i en tilstand af evig transformation. Med traditionelle analyser indstillet til at blive mere dynamiske og kraftfulde, ser nogle det som slutningen på BI, som vi kender det.
Denne transformation kommer hovedsageligt på grund af maskinlæring (ML), en proces med selvforbedrende dataanalyse, hvis rolle bliver stadig mere central i næsten alle aspekter af forretningsdrift. Virksomheder, der er afhængige af BI til dataanalyse, oplever i stigende grad, at de har behov for maskinlæringsfunktioner.
Her er, hvad dataadministratorer og virksomheder skal vide om at være på forkant med maskinlæringskurven.
Dataanalyses traditionelle rolle
Business Intelligence, længe synonymt med dataanalyse, involverer typisk dashboards og rapporter hentet fra data, der er lagret i datavarehuse eller søhuse som hjælper organisationer med at forstå historiske tendenser og mønstre.
Denne konventionelle tilgang er ikke længere tilstrækkelig til at imødekomme den aktuelle dataflod. Der er for mange data til, at en simpel dashboardudlæsning eller analyserapport kan afspejle indsigten i et givet datasæt fuldt ud.
Mens BI-teknikker bruger data til at spore trends over tid og opnå værdifuld indsigt, som ellers ville gå ubemærket hen, analyserer den generelt data som en isoleret pakke af information. Derfor skal menneskelige analytikere og relevante beslutningstagere være dem, der danner forudsigelser baseret på den information.
Fremkomsten af maskinlæring
Selvom det stadig er en relativt ny tilføjelse til virksomhedens teknologistakke, er ML hurtigt blevet den primære drivkraft, der driver dataanalyse fremad. Sammen med Generative AI er ML blevet så trendy, at virksomhedsledere ofte presser dataadministratorer til at implementere det, før en use case er blevet identificeret.
I stedet for passivt at vurdere de data, den modtager - som det ofte er tilfældet med BI - giver maskinlæring systemer mulighed for aktivt at lære af data, lave forudsigelser uafhængigt og tilpasse sig ny information i overensstemmelse hermed.
Her er nogle af egenskaberne ved ML, der har gjort det muligt for den fundamentalt at ændre forretningsanalyselandskabet:
- Forudsigende analyse – ML gør det muligt for virksomheder at gøre mere end blot at forstå tidligere data, da ML kan forudsige fremtidige resultater mere præcist. Ved at skelne mønstre og relationer inden for datasæt kan ML-modeller lave forudsigelser, der hjælper beslutningstagere med proaktivt at udforme strategier, optimere ressourceallokering og mindske potentielle risici.
- Realtidsanalyse – I modsætning til de periodiske rapporter fra traditionel BI giver ML-drevne analyser indsigt i realtid. Denne realtidsanalyse gør det muligt for organisationer at reagere hurtigt på skiftende omstændigheder, udnytte nye muligheder og træffe informerede beslutninger, hvilket fremmer et mere agilt og adaptivt forretningsmiljø.
- Anomali detektion – ML-algoritmer kan automatisk identificere outliers og anomalier i data, og hjælper organisationer med at opdage svindel, fejl og sikkerhedsbrud hurtigere end nogensinde før. Ved hurtigt at opdage og markere uregelmæssigheder øger ML effektiviteten af risikostyringen, hvilket gør det muligt at træffe proaktive foranstaltninger for at beskytte mod potentielle trusler.
- Automation – ML kan automatisere gentagne opgaver, hvilket reducerer den manuelle indsats, der kræves til dataanalyse. Ved at lære af historiske data og mønstre kan ML-algoritmer overtage hverdagsagtige og tidskrævende opgaver og frigøre personale til at tackle mere strategiske og kreative bestræbelser.
De slørede linjer mellem BI og ML
Sondringen mellem traditionel dataanalyse og ML-drevet analyse er blevet mere og mere tydelig, efterhånden som flere virksomheder anvender ML til analytiske formål.
Mange aktiviteter, der traditionelt er forbundet med BI, såsom rapportering og oprettelse af dashboards, er nu afhængige af ML-drevne algoritmer for at få mere præcis og handlingsorienteret indsigt, som justeres i realtid. For eksempel, i stedet for manuelt at oprette rapporter, kan virksomheder bruge ML-algoritmer til at generere rapporter automatisk, fremhæve de mest relevante oplysninger og tidligere tendenser og samtidig forudsige, hvordan disse tendenser kan ændre sig i fremtiden.
Dette skift udvisker grænsen mellem BI og ML og fremhæver, hvordan praksis med analyse er bredere end et givet værktøj eller en given tilgang. I stedet udvikler det sig til et dynamisk og prædiktivt felt. Der er en grund til, at nogle er begyndt at henvise til ML som "Avanceret Analytics".
BI Genfødt
Efterhånden som ML bliver et mere almindeligt og udbredt værktøj, vil business intelligence ikke længere være begrænset til historisk dataanalyse. I stedet vil ML transformere dataanalyse, så det grundlæggende rekonturerer forretningslandskabet.
For at forblive konkurrencedygtige og træffe datadrevne beslutninger skal organisationer tilpasse sig det udviklende paradigme og omfavne integrationen af maskinlæring i deres dataanalyseprocesser. Selvom tempoet i denne adoptionsproces vil variere mellem forskellige virksomheder, vil alle dataafhængige organisationer investere i den passende ML-teknologi, opkvalificere deres medarbejdere og fremme en datadrevet kultur, der værdsætter den indsigt, der er afledt af ML.
Hvis BI opfattes som en proces eller en tilgang til forretning, snarere end et værktøj, så vil fremkomsten af ML ikke betegne BIs "død". I stedet betyder det en genfødsel - en transformation til begyndelsen af en mere intelligent, avanceret og automatiseret fremtid.
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
VP for produkter i SQream
