Αναλύσεις που βασίζονται στη μηχανική μάθηση και ο «θάνατος» της επιχειρηματικής ευφυΐας
Εν συντομία
Η ML φέρνει επανάσταση στην ανάλυση, τον εντοπισμό, την εξατομίκευση και την αυτοματοποίηση, θολώνοντας τα όρια μεταξύ του συμβατικού BI και των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων.
Η αξία οποιουδήποτε εργαλείου έγκειται στον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιείται για να επιτευχθεί ένα αποτέλεσμα. Ομοίως, οι εταιρείες κατανοούν ότι η επιτυχία δεν εξαρτάται από τα δεδομένα που διαθέτουν, αλλά από τον τρόπο με τον οποίο τα αξιοποιούν.
Τα δεδομένα αυξάνονται ραγδαία σε κλίμακα και σημασία, οδηγώντας το τοπίο της επιχειρηματικής ευφυΐας (BI) και της ανάλυσης δεδομένων σε μια κατάσταση διαρκούς μετασχηματισμού. Με τα παραδοσιακά αναλυτικά στοιχεία να γίνονται πιο δυναμικά και ισχυρά, ορισμένοι το βλέπουν ως το τέλος του BI όπως το γνωρίζουμε.
Αυτός ο μετασχηματισμός οφείλεται κυρίως στη μηχανική μάθηση (ML), μια διαδικασία αυτοβελτιούμενης ανάλυσης δεδομένων της οποίας ο ρόλος γίνεται ολοένα και πιο καθοριστικός σε σχεδόν κάθε πτυχή των επιχειρηματικών λειτουργιών. Οι εταιρείες που βασίζονται στο BI για την ανάλυση δεδομένων βρίσκουν όλο και περισσότερο ότι χρειάζονται δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης.
Δείτε τι πρέπει να γνωρίζουν οι διαχειριστές δεδομένων και οι επιχειρήσεις για να παραμείνουν μπροστά στην καμπύλη μηχανικής μάθησης.
Ο παραδοσιακός ρόλος της ανάλυσης δεδομένων
Η επιχειρηματική ευφυΐα, επί μακρόν συνώνυμη με την ανάλυση δεδομένων, περιλαμβάνει συνήθως πίνακες εργαλείων και αναφορές που συγκεντρώνονται από δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε αποθήκες δεδομένων ή λιμνόσπιτα που βοηθούν τους οργανισμούς να κατανοήσουν τις ιστορικές τάσεις και πρότυπα.
Αυτή η συμβατική προσέγγιση δεν επαρκεί πλέον για να φιλοξενήσει τον τρέχοντα κατακλυσμό δεδομένων. Υπάρχουν πάρα πολλά δεδομένα για μια απλή ανάγνωση πίνακα εργαλείων ή αναφορά αναλυτικών στοιχείων ώστε να αντικατοπτρίζει πλήρως τις πληροφορίες οποιουδήποτε δεδομένου συνόλου δεδομένων.
Ενώ οι τεχνικές BI χρησιμοποιούν δεδομένα για να παρακολουθούν τις τάσεις με την πάροδο του χρόνου και να συγκεντρώνουν πολύτιμες πληροφορίες που διαφορετικά θα περνούσαν απαρατήρητες, αναλύουν γενικά τα δεδομένα ως ένα μεμονωμένο πακέτο πληροφοριών. Επομένως, οι ανθρώπινοι αναλυτές και οι σχετικοί υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων πρέπει να είναι αυτοί που θα σχηματίσουν προβλέψεις με βάση αυτές τις πληροφορίες.
Η άνοδος της μηχανικής μάθησης
Αν και εξακολουθεί να είναι μια σχετικά νέα προσθήκη στις στοίβες εταιρικής τεχνολογίας, η ML έχει γίνει γρήγορα η κύρια κινητήρια δύναμη που ωθεί προς τα εμπρός τις αναλύσεις δεδομένων. Μαζί με το Generative AI, η ML έχει γίνει τόσο μοντέρνα που τα στελέχη επιχειρήσεων συχνά πιέζουν τους διαχειριστές δεδομένων να την εφαρμόσουν πριν εντοπιστεί μια περίπτωση χρήσης.
Αντί να αξιολογεί παθητικά τα δεδομένα που λαμβάνει –όπως συμβαίνει συχνά με το BI– η μηχανική μάθηση δίνει τη δυνατότητα στα συστήματα να μαθαίνουν ενεργά από τα δεδομένα, να κάνουν προβλέψεις ανεξάρτητα και να προσαρμόζονται ανάλογα σε νέες πληροφορίες.
Ακολουθούν ορισμένα χαρακτηριστικά της ML που της επέτρεψαν να αλλάξει ριζικά το τοπίο των αναλυτικών στοιχείων επιχειρήσεων:
- Predictive Analytics – Η ML δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κάνουν περισσότερα από την απλή κατανόηση προηγούμενων δεδομένων, καθώς η ML μπορεί να προβλέψει τα μελλοντικά αποτελέσματα με μεγαλύτερη ακρίβεια. Διακρίνοντας μοτίβα και σχέσεις μέσα σε σύνολα δεδομένων, τα μοντέλα ML μπορούν να κάνουν προβλέψεις που βοηθούν τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να διαμορφώσουν προληπτικά στρατηγικές, να βελτιστοποιήσουν την κατανομή πόρων και να μετριάσουν πιθανούς κινδύνους.
- Ανάλυση σε πραγματικό χρόνο – Σε αντίθεση με τις περιοδικές αναφορές του παραδοσιακού BI, τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε ML παρέχουν πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η ανάλυση σε πραγματικό χρόνο επιτρέπει στους οργανισμούς να ανταποκρίνονται γρήγορα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες, να αξιοποιούν τις αναδυόμενες ευκαιρίες και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, ενισχύοντας ένα πιο ευέλικτο και προσαρμοστικό επιχειρηματικό περιβάλλον.
- Ανίχνευση ανωμαλιών – Οι αλγόριθμοι ML μπορούν να εντοπίζουν αυτόματα ακραίες τιμές και ανωμαλίες στα δεδομένα, βοηθώντας τους οργανισμούς να εντοπίζουν απάτες, λάθη και παραβιάσεις ασφάλειας πιο γρήγορα από ποτέ. Με την ταχεία ανίχνευση και επισήμανση ανωμαλιών, η ML ενισχύει την αποτελεσματικότητα της διαχείρισης κινδύνου, επιτρέποντας τη λήψη προληπτικών μέτρων για την προστασία από πιθανές απειλές.
- Αυτοματοποίηση – Η ML μπορεί να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενες εργασίες, μειώνοντας τη μη αυτόματη προσπάθεια που απαιτείται για την ανάλυση δεδομένων. Μαθαίνοντας από ιστορικά δεδομένα και μοτίβα, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να αναλάβουν εγκόσμιες και χρονοβόρες εργασίες, απελευθερώνοντας το προσωπικό να αντιμετωπίσει πιο στρατηγικές και δημιουργικές προσπάθειες.
Οι θολές γραμμές μεταξύ BI και ML
Η διάκριση μεταξύ της παραδοσιακής ανάλυσης δεδομένων και της ανάλυσης που βασίζεται σε ML γίνεται όλο και λιγότερο σαφής καθώς περισσότερες εταιρείες υιοθετούν την ML για αναλυτικούς σκοπούς.
Πολλές δραστηριότητες που παραδοσιακά συνδέονται με το BI, όπως η αναφορά και η δημιουργία πίνακα ελέγχου, βασίζονται πλέον σε αλγόριθμους που υποστηρίζονται από ML για πιο ακριβείς και εφαρμόσιμες πληροφορίες, οι οποίες προσαρμόζονται σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, αντί να δημιουργούν μη αυτόματα αναφορές, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιούν αλγόριθμους ML για να δημιουργούν αυτόματα αναφορές, επισημαίνοντας τις πιο σχετικές πληροφορίες και τάσεις του παρελθόντος ενώ ταυτόχρονα προβλέπουν πώς αυτές οι τάσεις ενδέχεται να αλλάξουν στο μέλλον.
Αυτή η μετατόπιση θολώνει τη γραμμή μεταξύ BI και ML, υπογραμμίζοντας πώς η πρακτική των αναλυτικών στοιχείων είναι ευρύτερη από οποιοδήποτε δεδομένο εργαλείο ή προσέγγιση. Αντίθετα, εξελίσσεται σε ένα δυναμικό και προγνωστικό πεδίο. Υπάρχει ένας λόγος που ορισμένοι άρχισαν να αναφέρονται στην ML ως "Σύνθετο Analytics".
BI Reborn
Καθώς το ML γίνεται πιο κοινό και διαδεδομένο εργαλείο, η επιχειρηματική ευφυΐα δεν θα περιορίζεται πλέον στην ανάλυση ιστορικών δεδομένων. Αντίθετα, η ML θα μεταμορφώσει την ανάλυση δεδομένων έτσι ώστε να αναδιαμορφώνει ουσιαστικά το επιχειρηματικό τοπίο.
Για να παραμείνουν ανταγωνιστικοί και να λάβουν αποφάσεις με γνώμονα τα δεδομένα, οι οργανισμοί πρέπει να προσαρμοστούν στο εξελισσόμενο πρότυπο και να αγκαλιάσουν την ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης στις διαδικασίες ανάλυσης δεδομένων τους. Αν και ο ρυθμός αυτής της διαδικασίας υιοθέτησης θα ποικίλλει μεταξύ διαφορετικών εταιρειών, όλοι οι οργανισμοί που εξαρτώνται από δεδομένα θα επενδύσουν στην κατάλληλη τεχνολογία ML, θα αναβαθμίσουν τις δεξιότητες των υπαλλήλων τους και θα προωθήσουν μια κουλτούρα που βασίζεται στα δεδομένα που εκτιμά τις γνώσεις που προέρχονται από την ML.
Εάν το BI εκλαμβάνεται ως μια διαδικασία ή μια προσέγγιση στην επιχείρηση, παρά ως εργαλείο, τότε η άνοδος του ML δεν θα σημαίνει τον «θάνατο» του BI. Αντίθετα, σηματοδοτεί μια αναγέννηση – μια μεταμόρφωση στην αρχή ενός πιο έξυπνου, προηγμένου και αυτοματοποιημένου μέλλοντος.
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Αντιπρόεδρος Προϊόντων της SQream
