تجزیه و تحلیل مبتنی بر یادگیری ماشین و "مرگ" هوش تجاری 

این مقاله را به اشتراک بگذارید

• 
• 
• 
• 
• 

by ماتان لیبیس

تاریخ انتشار: 07 فوریه 2024 ساعت 10:01 بروزرسانی: 07 فوریه 2024 ساعت 10:01 ق.ظ.

by ویکتور دی

ویرایش و بررسی شده: 07 فوریه 2024، ساعت 10:01 صبح

برای بهبود تجربه زبان محلی شما، گاهی اوقات از یک افزونه ترجمه خودکار استفاده می کنیم. لطفاً توجه داشته باشید که ممکن است ترجمه خودکار دقیق نباشد، پس بخوانید اصلی مقاله برای اطلاعات دقیق

ارزش هر ابزاری در نحوه استفاده از آن برای رسیدن به نتیجه نهفته است. به همین ترتیب، شرکت‌ها می‌دانند که موفقیت به داده‌هایی که در اختیار دارند نیست، بلکه به نحوه استفاده از آن بستگی دارد. 

مقیاس و اهمیت داده ها به سرعت در حال افزایش است و چشم انداز هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل داده ها را به حالت تحول دائمی سوق می دهد. از آنجایی که تجزیه و تحلیل سنتی قرار است پویاتر و قدرتمندتر رشد کند، برخی آن را به عنوان پایان BI همانطور که ما می شناسیم می دانند.

این تحول عمدتاً به دلیل یادگیری ماشین (ML) است، فرآیندی از تجزیه و تحلیل داده‌های خود-بهبود که نقش آن در تقریباً هر جنبه‌ای از عملیات تجاری به طور فزاینده‌ای در حال رشد است. شرکت هایی که برای تجزیه و تحلیل داده ها بر BI تکیه می کنند، به طور فزاینده ای خود را به قابلیت های یادگیری ماشینی نیاز دارند. 

در اینجا چیزی است که مدیران داده و شرکت ها باید در مورد جلوتر ماندن از منحنی یادگیری ماشین بدانند.

نقش سنتی تجزیه و تحلیل داده ها

هوش تجاری، مترادف طولانی با تجزیه و تحلیل داده ها، معمولا شامل داشبوردها و گزارش های جمع آوری شده از داده های ذخیره شده در انبارهای داده یا خانه های دریاچه که به سازمان ها در درک روندها و الگوهای تاریخی کمک می کند. 

این رویکرد مرسوم دیگر برای تطبیق سیل داده های فعلی کافی نیست. داده‌های زیادی برای بازخوانی داشبورد ساده یا گزارش تحلیلی وجود دارد که بینش‌های هر مجموعه داده معین را به طور کامل منعکس کند.

در حالی که تکنیک‌های BI از داده‌ها برای ردیابی روندها در طول زمان استفاده می‌کنند و بینش‌های ارزشمندی را به‌دست می‌آورند که در غیر این صورت مورد توجه قرار نمی‌گرفت، معمولاً داده‌ها را به‌عنوان یک بسته مجزا از اطلاعات تجزیه و تحلیل می‌کند. بنابراین، تحلیلگران انسانی و تصمیم گیرندگان مرتبط باید کسانی باشند که بر اساس آن اطلاعات پیش بینی کنند.

ظهور یادگیری ماشینی

اگرچه ML هنوز یک افزوده نسبتاً جدید به پشته های فناوری سازمانی است، اما ML به سرعت به نیروی محرکه اصلی برای پیشبرد تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شده است. همراه با هوش مصنوعی Generative، ML به قدری مد شده است که مدیران تجاری اغلب مدیران داده را مجبور می کنند تا قبل از شناسایی مورد استفاده، آن را پیاده سازی کنند.

به جای ارزیابی منفعلانه داده‌هایی که دریافت می‌کند - همانطور که اغلب در مورد BI اتفاق می‌افتد - یادگیری ماشین سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا به طور فعال از داده‌ها یاد بگیرند، مستقلاً پیش‌بینی کنند و بر این اساس با اطلاعات جدید سازگار شوند.

در اینجا برخی از ویژگی های ML وجود دارد که به آن اجازه می دهد تا چشم انداز تجزیه و تحلیل تجاری را به طور اساسی تغییر دهد:

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده - ML کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا بیشتر از درک ساده داده‌های گذشته انجام دهند، زیرا ML می‌تواند نتایج آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند. با تشخیص الگوها و روابط در مجموعه داده‌ها، مدل‌های ML می‌توانند پیش‌بینی‌هایی انجام دهند که به تصمیم‌گیرندگان در شکل‌دهی فعالانه استراتژی‌ها، بهینه‌سازی تخصیص منابع و کاهش خطرات احتمالی کمک می‌کند.
• تجزیه و تحلیل بلادرنگ – برخلاف گزارش‌های دوره‌ای BI سنتی، تحلیل‌های مبتنی بر ML بینش‌های بی‌درنگ ارائه می‌کنند. این تجزیه و تحلیل بلادرنگ سازمان ها را قادر می سازد تا به سرعت به شرایط در حال تغییر واکنش نشان دهند، از فرصت های در حال ظهور سرمایه گذاری کنند و تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند و محیط تجاری چابک تر و سازگارتر را پرورش دهند.
• تشخیص ناهنجاری - الگوریتم‌های ML می‌توانند به‌طور خودکار موارد دورافتاده و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها شناسایی کنند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تقلب، خطا و نقض امنیت را سریع‌تر از همیشه شناسایی کنند. ML با شناسایی سریع و پرچم‌گذاری ناهنجاری‌ها، کارایی مدیریت ریسک را افزایش می‌دهد و اقدامات پیشگیرانه را برای محافظت در برابر تهدیدات احتمالی ممکن می‌سازد.
• اتوماسیون - ML می تواند کارهای تکراری را خودکار کند و تلاش دستی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها را کاهش دهد. با یادگیری از داده‌ها و الگوهای تاریخی، الگوریتم‌های ML می‌توانند وظایف دنیوی و وقت‌گیر را به عهده بگیرند و پرسنل را برای مقابله با تلاش‌های استراتژیک و خلاقانه‌تر آزاد کنند.

خطوط مبهم بین BI و ML

تمایز بین تجزیه و تحلیل داده های سنتی و تجزیه و تحلیل مبتنی بر ML به طور فزاینده ای کمتر واضح شده است زیرا شرکت های بیشتری از ML برای اهداف تحلیلی استفاده می کنند.

بسیاری از فعالیت‌هایی که به طور سنتی با BI مرتبط می‌شوند، مانند گزارش‌گیری و ایجاد داشبورد، اکنون به الگوریتم‌های مبتنی بر ML برای بینش‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تر تکیه می‌کنند که در زمان واقعی تنظیم می‌شوند. به عنوان مثال، کسب‌وکارها می‌توانند به‌جای ایجاد گزارش‌های دستی، از الگوریتم‌های ML برای تولید خودکار گزارش‌ها استفاده کنند، مرتبط‌ترین اطلاعات و روندهای گذشته را برجسته می‌کنند و به طور همزمان پیش‌بینی می‌کنند که این روندها چگونه در آینده تغییر خواهند کرد.

این تغییر مرز بین BI و ML را محو می کند و نشان می دهد که چگونه عمل تجزیه و تحلیل گسترده تر از هر ابزار یا رویکرد خاصی است. در عوض، آن را به یک زمینه پویا و پیش بینی تکامل می یابد. دلیلی وجود دارد که برخی از ML به عنوان "Advanced Analytics" یاد می کنند. 

BI Reborn

از آنجایی که ML به یک ابزار رایج تر و گسترده تر تبدیل می شود، هوش تجاری دیگر محدود به تجزیه و تحلیل داده های تاریخی نخواهد بود. در عوض، ML تجزیه و تحلیل داده ها را به گونه ای تغییر می دهد که اساساً چشم انداز کسب و کار را تغییر می دهد. 

برای رقابتی ماندن و تصمیم گیری های مبتنی بر داده، سازمان ها باید خود را با الگوی در حال تکامل وفق دهند و ادغام یادگیری ماشین را در فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده خود بپذیرند. اگرچه سرعت این فرآیند پذیرش در بین شرکت‌های مختلف متفاوت خواهد بود، همه سازمان‌های وابسته به داده‌ها روی فناوری مناسب ML سرمایه‌گذاری می‌کنند، کارکنان خود را ارتقا می‌دهند و فرهنگ مبتنی بر داده را پرورش می‌دهند که به بینش‌های حاصل از ML ارزش می‌دهد.

اگر BI به جای یک ابزار به عنوان یک فرآیند یا رویکردی برای کسب و کار تلقی شود، ظهور ML به معنای "مرگ" BI نخواهد بود. در عوض، به معنای تولدی دوباره است - تبدیلی به آغاز آینده ای هوشمندتر، پیشرفته تر و خودکارتر.

درباره نویسنده

معاون محصولات SQream

مقالات بیشتر

ماتان لیبیس

ماتان لیبیس

معاون محصولات SQream

مقالات بیشتر