Masinõppepõhine analüütika ja äriteabe "surm".
Põgusalt
ML muudab revolutsiooni analüüsis, tuvastamises, isikupärastamises ja automatiseerimises, hägustab piire tavapärase BI ja täiustatud analüütika vahel.
Iga tööriista väärtus seisneb selles, kuidas seda tulemuse saavutamiseks kasutatakse. Samuti mõistavad ettevõtted, et edu ei sõltu nende käsutuses olevatest andmetest, vaid hoopis sellest, kuidas nad neid võimendavad.
Andmete ulatus ja tähtsus kasvab kiiresti, mis viib äriteabe (BI) ja andmeanalüütika maastiku pideva muutumise seisundisse. Kuna traditsiooniline analüütika on muutumas dünaamilisemaks ja võimsamaks, näevad mõned seda meie tuntud BI lõpuna.
See ümberkujundamine tuleneb peamiselt masinõppest (ML), iseennast täiustavast andmeanalüüsi protsessist, mille roll muutub üha kesksemaks peaaegu kõigis äritegevuse aspektides. Ettevõtted, mis tuginevad andmete analüüsimisel BI-le, vajavad üha enam masinõppe võimalusi.
Siin on see, mida andmehaldurid ja ettevõtted peavad masinõppekõverast ees hoidmiseks teadma.
Andmeanalüüsi traditsiooniline roll
Business Intelligence, mis on pikka aega andmeanalüütika sünonüüm, hõlmab tavaliselt armatuurlaudu ja aruandeid, mis on kogutud andmeladudesse või andmetesse salvestatud andmetest. järvemajad mis aitavad organisatsioonidel mõista ajaloolisi suundumusi ja mustreid.
Sellest tavapärasest lähenemisviisist ei piisa enam praeguse andmete üleujutuse kohanemiseks. Lihtsa armatuurlaua lugemise või analüütikaaruande jaoks on liiga palju andmeid, et kajastada täielikult mis tahes andmestiku teadmisi.
Kuigi BI-tehnikad kasutavad andmeid aja jooksul suundumuste jälgimiseks ja väärtuslike teadmiste kogumiseks, mis muidu märkamatuks jääksid, analüüsib see andmeid üldiselt isoleeritud teabepaketina. Seetõttu peavad selle teabe põhjal prognoosid koostama inimanalüütikud ja asjakohased otsustajad.
Masinõppe tõus
Ehkki ML on endiselt suhteliselt uus lisand ettevõtete tehnoloogilistele pindadele, on ML-st kiiresti saanud peamine andmeanalüütika edasiviiv jõud. Koos generatiivse AI-ga on ML muutunud nii trendikaks, et ettevõtete juhid sunnivad andmehaldureid seda juurutama enne, kui kasutusjuhtum on tuvastatud.
Saadud andmete passiivse hindamise asemel – nagu sageli BI puhul – annab masinõpe süsteemidele võimaluse andmetest aktiivselt õppida, iseseisvalt ennustusi teha ja uue teabega vastavalt kohaneda.
Siin on mõned ML-i atribuudid, mis on võimaldanud sellel ärianalüütika maastikku põhjalikult muuta.
- Ennustav analüüs – ML võimaldab ettevõtetel teha enamat kui lihtsalt minevikuandmete mõistmine, kuna ML suudab tulevasi tulemusi täpsemalt ennustada. Andmekogumites mustreid ja seoseid tuvastades saavad ML-mudelid teha prognoose, mis aitavad otsustajatel strateegiaid ennetavalt kujundada, ressursside jaotamist optimeerida ja potentsiaalseid riske maandada.
- Reaalajas analüüs – Erinevalt traditsioonilise BI perioodilistest aruannetest pakub ML-põhine analüüs reaalajas teavet. See reaalajas analüüs võimaldab organisatsioonidel kiiresti reageerida muutuvatele oludele, ära kasutada esilekerkivaid võimalusi ja teha teadlikke otsuseid, edendades paindlikumat ja kohanemisvõimelisemat ärikeskkonda.
- Anomaaliate tuvastamine - ML-algoritmid suudavad automaatselt tuvastada andmete kõrvalekaldeid ja kõrvalekaldeid, aidates organisatsioonidel tuvastada pettusi, vigu ja turvarikkumisi kiiremini kui kunagi varem. Anomaaliaid kiiresti tuvastades ja märgistades suurendab ML riskijuhtimise tõhusust, võimaldades võtta ennetavaid meetmeid võimalike ohtude eest kaitsmiseks.
- Automaatika - ML saab automatiseerida korduvaid ülesandeid, vähendades andmete analüüsimiseks vajalikku käsitsi tööd. Ajaloolistest andmetest ja mustritest õppides saavad ML-algoritmid üle võtta igapäevased ja aeganõudvad ülesanded, vabastades töötajad tegelema strateegilisemate ja loominguliste ettevõtmistega.
Hägused jooned BI ja ML vahel
Erinevus traditsioonilise andmeanalüütika ja ML-põhise analüütika vahel on muutunud üha selgemaks, kuna üha rohkem ettevõtteid võtab ML-i analüütilistel eesmärkidel kasutusele.
Paljud tavapäraselt BI-ga seotud tegevused, nagu aruandlus ja armatuurlaua loomine, toetuvad nüüd täpsema ja teostatavama ülevaate saamiseks ML-toega algoritmidele, mis kohanduvad reaalajas. Näiteks saavad ettevõtted aruannete käsitsi loomise asemel kasutada aruannete automaatseks genereerimiseks ML-algoritme, tuues esile kõige asjakohasema teabe ja varasemad suundumused, ennustades samal ajal, kuidas need suundumused tulevikus muutuda võivad.
See nihe hägustab piiri BI ja ML vahel, rõhutades, kuidas analüütika praktika on laiem kui mis tahes antud tööriist või lähenemisviis. Selle asemel on see muutumas dünaamiliseks ja ennustavaks valdkonnaks. On põhjust, miks mõned on hakanud ML-i nimetama täiustatud analüüsiks.
BI Reborn
Kuna ML muutub üha tavalisemaks ja laiemalt levinud tööriistaks, ei piirdu äriteave enam ajalooliste andmete analüüsiga. Selle asemel muudab ML andmeanalüütikat nii, et see muudab ärimaastikku põhjalikult ümber.
Konkurentsis püsimiseks ja andmepõhiste otsuste tegemiseks peavad organisatsioonid kohanema areneva paradigmaga ja integreerima masinõppe oma andmeanalüüsi protsessidesse. Kuigi selle kasutuselevõtuprotsessi tempo on erinevates ettevõtetes erinev, investeeriksid kõik andmetest sõltuvad organisatsioonid sobivasse ML-tehnoloogiasse, suurendaksid oma töötajate oskusi ja edendaksid andmepõhist kultuuri, mis väärtustab ML-ist saadud teadmisi.
Kui BI-d tajutakse protsessi või lähenemisena ärile, mitte tööriista, siis ML tõus ei tähenda BI "surma". Selle asemel tähistab see taassündi – muutumist intelligentsema, arenenuma ja automatiseeritud tuleviku alguseks.
Kaebused
Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.
SQreami toodete asepresident
