Koneoppimiseen perustuva analytiikka ja liiketoimintatiedon "kuolema".
Lyhyesti
ML mullistaa analytiikan, havaitsemisen, personoinnin ja automaation hämärtäen rajat perinteisen BI:n ja edistyneen analytiikan välillä.
Minkä tahansa työkalun arvo on siinä, kuinka sitä käytetään tuloksen saavuttamiseksi. Samoin yritykset ymmärtävät, että menestys ei riipu heidän hallussaan olevista tiedoista, vaan siitä, kuinka he hyödyntävät sitä.
Datan laajuus ja merkitys kasvaa nopeasti, mikä ajaa liiketoimintatiedon (BI) ja data-analytiikan maiseman ikuiseen muutokseen. Perinteisen analytiikan on määrä kasvaa dynaamisemmaksi ja tehokkaammaksi, joten jotkut pitävät sitä BI:n loppuna sellaisena kuin me sen tunnemme.
Tämä muutos johtuu pääasiassa koneoppimisesta (ML), itseään parantavasta data-analyysiprosessista, jonka rooli kasvaa yhä keskeisemmäksi lähes kaikilla liiketoiminnan osa-alueilla. Yritykset, jotka luottavat BI:hen tietojen analysoinnissa, joutuvat yhä useammin tarvitsemaan koneoppimisominaisuuksia.
Tässä on mitä tietovastaavien ja yritysten on tiedettävä pysyäkseen koneoppimiskäyrän edellä.
Data-analyysin perinteinen rooli
Business Intelligence, joka on pitkään synonyymi tietoanalytiikan kanssa, sisältää tyypillisesti kojelaudat ja raportit, jotka on kerätty tietovarastoihin tai tietovarastoihin tallennetuista tiedoista. järvitaloja jotka auttavat organisaatioita ymmärtämään historiallisia suuntauksia ja malleja.
Tämä perinteinen lähestymistapa ei enää riitä vastaamaan nykyiseen datatulviin. Dataa on liian paljon yksinkertaiseen koontinäyttöön tai analytiikkaraporttiin, jotta se heijastaisi täysin minkä tahansa tietojoukon oivalluksia.
Vaikka BI-tekniikat käyttävät dataa seuratakseen trendejä ajan mittaan ja kerätäkseen arvokkaita oivalluksia, jotka muuten jäisivät huomaamatta, ne yleensä analysoivat tiedot erillisenä tietopakettina. Siksi ihmisanalyytikkojen ja asiaankuuluvien päättäjien on oltava niitä, jotka muodostavat ennusteita näiden tietojen perusteella.
Koneoppimisen nousu
Vaikka ML on vielä suhteellisen uusi lisäys yritysten teknologiapinoihin, siitä on nopeasti tullut ensisijainen liikkeellepaneva voima, joka vie data-analytiikkaa eteenpäin. Generative AI:n ohella ML on tullut niin trendikkääksi, että yritysjohtajat usein painostavat tietovastaavia ottamaan sen käyttöön ennen kuin käyttötapaus on tunnistettu.
Sen sijaan, että se arvioi vastaanottamaansa dataa passiivisesti – kuten usein tapahtuu BI:n kanssa – koneoppiminen antaa järjestelmille mahdollisuuden oppia tiedosta aktiivisesti, tehdä ennusteita itsenäisesti ja mukautua uuteen tietoon sen mukaisesti.
Tässä on joitain ML:n ominaisuuksia, joiden ansiosta se on muuttanut perusteellisesti liiketoimintaanalytiikkaa:
- Ennakoiva analytiikka – ML antaa yrityksille muutakin kuin vain ymmärtää menneitä tietoja, sillä ML voi ennustaa tulevia tuloksia tarkemmin. Tunnistamalla malleja ja suhteita tietojoukoissa ML-mallit voivat tehdä ennusteita, jotka auttavat päättäjiä suunnittelemaan ennakoivasti strategioita, optimoimaan resurssien allokointia ja vähentämään mahdollisia riskejä.
- Reaaliaikainen analyysi - Toisin kuin perinteisen BI:n säännölliset raportit, ML-ohjattu analytiikka tarjoaa reaaliaikaisia näkemyksiä. Tämän reaaliaikaisen analyysin avulla organisaatiot voivat reagoida nopeasti muuttuviin olosuhteisiin, hyödyntää uusia mahdollisuuksia ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, mikä edistää ketterämpää ja mukautuvampaa liiketoimintaympäristöä.
- Anomalian havaitseminen - ML-algoritmit voivat automaattisesti tunnistaa poikkeamat ja poikkeamat tiedoissa, mikä auttaa organisaatioita havaitsemaan petokset, virheet ja tietoturvaloukkaukset nopeammin kuin koskaan ennen. Nopeasti havaitsemalla ja ilmoittamalla poikkeavuuksia ML tehostaa riskienhallintaa ja mahdollistaa ennakoivien toimenpiteiden toteuttamisen mahdollisia uhkia vastaan.
- Automaatio – ML voi automatisoida toistuvia tehtäviä, mikä vähentää tietojen analysointiin vaadittavaa manuaalista työtä. Historiallisista tiedoista ja malleista oppimalla ML-algoritmit voivat ottaa haltuunsa arkipäiväisiä ja aikaa vieviä tehtäviä ja vapauttaa henkilöstöä strategisiin ja luovampiin pyrkimyksiin.
Epäselvät linjat BI:n ja ML:n välillä
Perinteisen data-analytiikan ja ML-ohjatun analytiikan välinen ero on tullut yhä epäselvämmäksi, kun yhä useammat yritykset ottavat ML:n käyttöön analyyttisiin tarkoituksiin.
Monet perinteisesti BI:hen liittyvät toiminnot, kuten raportointi ja kojelaudan luominen, perustuvat nyt ML-pohjaisiin algoritmeihin tarkempien ja käyttökelpoisempien oivallusten saamiseksi, jotka mukautuvat reaaliajassa. Esimerkiksi manuaalisen raporttien luomisen sijaan yritykset voivat käyttää ML-algoritmeja luodakseen raportteja automaattisesti, korostaen tärkeimpiä tietoja ja menneitä trendejä ja ennustaen samalla, kuinka trendit saattavat muuttua tulevaisuudessa.
Tämä muutos hämärtää BI:n ja ML:n välistä rajaa ja korostaa, kuinka analytiikan käytäntö on laajempi kuin mikään tietty työkalu tai lähestymistapa. Sen sijaan se on kehittymässä dynaamiseksi ja ennakoivaksi kenttään. On syytä, miksi jotkut ovat alkaneet kutsua ML:ää "Advanced Analytics".
BI Reborn
Kun ML:stä tulee yleisempi ja laajempi työkalu, business intelligence ei enää rajoitu historiallisten tietojen analysointiin. Sen sijaan ML muuttaa data-analytiikan siten, että se muotoilee pohjimmiltaan liiketoimintaympäristöä.
Säilyttääkseen kilpailukykynsä ja tehdäkseen datalähtöisiä päätöksiä organisaatioiden on mukauduttava muuttuvaan paradigmaan ja integroitava koneoppiminen data-analytiikkaprosesseihinsa. Vaikka tämän käyttöönottoprosessin vauhti vaihtelee eri yrityksissä, kaikki tiedoista riippuvaiset organisaatiot investoivat asianmukaiseen ML-tekniikkaan, parantaisivat työntekijöitään ja edistäisivät tietopohjaista kulttuuria, joka arvostaa ML:stä saatuja oivalluksia.
Jos BI nähdään prosessina tai lähestymistapana liiketoimintaan eikä työkaluna, ML:n nousu ei tarkoita BI:n "kuolemaa". Sen sijaan se merkitsee uudestisyntymistä – muutosta älykkäämmän, kehittyneemmän ja automatisoidumman tulevaisuuden alkuun.
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
SQreamin tuotteiden johtaja
