मशीन लर्निंग-संचालित एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस की "मौत"।
संक्षेप में
एमएल एनालिटिक्स, डिटेक्शन, वैयक्तिकरण और स्वचालन में क्रांति ला रहा है, पारंपरिक बीआई और उन्नत एनालिटिक्स के बीच की रेखाओं को धुंधला कर रहा है।
किसी भी उपकरण का मूल्य इस बात में निहित है कि परिणाम प्राप्त करने के लिए उसका उपयोग कैसे किया जाता है। इसी तरह, कंपनियां समझती हैं कि सफलता उनके पास मौजूद डेटा पर नहीं, बल्कि इस पर निर्भर करती है कि वे इसका लाभ कैसे उठाते हैं।
डेटा का पैमाना और महत्व तेजी से बढ़ रहा है, जिससे बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और डेटा एनालिटिक्स का परिदृश्य निरंतर परिवर्तन की स्थिति में है। पारंपरिक विश्लेषण के अधिक गतिशील और शक्तिशाली होने के साथ, कुछ लोग इसे बीआई के अंत के रूप में देखते हैं जैसा कि हम जानते हैं।
यह परिवर्तन मुख्य रूप से मशीन लर्निंग (एमएल) के कारण आता है, जो स्व-सुधार डेटा विश्लेषण की एक प्रक्रिया है जिसकी भूमिका व्यवसाय संचालन के लगभग हर पहलू में तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। जो कंपनियाँ डेटा विश्लेषण के लिए बीआई पर निर्भर हैं, उन्हें मशीन लर्निंग क्षमताओं की आवश्यकता महसूस हो रही है।
यहां बताया गया है कि डेटा प्रबंधकों और उद्यमों को मशीन लर्निंग वक्र से आगे रहने के बारे में क्या जानने की आवश्यकता है।
डेटा एनालिटिक्स की पारंपरिक भूमिका
बिजनेस इंटेलिजेंस, जो लंबे समय से डेटा एनालिटिक्स का पर्याय है, में आम तौर पर डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा से प्राप्त डैशबोर्ड और रिपोर्ट शामिल होते हैं या झीलघर जो संगठनों को ऐतिहासिक रुझानों और पैटर्न को समझने में मदद करते हैं।
यह पारंपरिक दृष्टिकोण अब वर्तमान डेटा बाढ़ को समायोजित करने के लिए पर्याप्त नहीं है। किसी भी दिए गए डेटासेट की अंतर्दृष्टि को पूरी तरह से प्रतिबिंबित करने के लिए एक साधारण डैशबोर्ड रीडआउट या एनालिटिक्स रिपोर्ट के लिए बहुत अधिक डेटा है।
जबकि बीआई तकनीक समय के साथ रुझानों को ट्रैक करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करती है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जाता, यह आम तौर पर जानकारी के एक अलग पैकेज के रूप में डेटा का विश्लेषण करती है। इसलिए, मानव विश्लेषकों और प्रासंगिक निर्णय निर्माताओं को उस जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियां करनी चाहिए।
मशीन लर्निंग का उदय
हालांकि अभी भी एंटरप्राइज टेक स्टैक में अपेक्षाकृत नया जुड़ाव है, एमएल तेजी से डेटा एनालिटिक्स को आगे बढ़ाने वाली प्राथमिक प्रेरक शक्ति बन गया है। जेनरेटिव एआई के साथ, एमएल इतना ट्रेंडी हो गया है कि व्यावसायिक अधिकारी अक्सर उपयोग के मामले की पहचान होने से पहले डेटा प्रबंधकों पर इसे लागू करने के लिए दबाव डालते हैं।
प्राप्त डेटा का निष्क्रिय रूप से मूल्यांकन करने के बजाय - जैसा कि अक्सर बीआई के मामले में होता है - मशीन लर्निंग सिस्टम को डेटा से सक्रिय रूप से सीखने, स्वतंत्र रूप से भविष्यवाणियां करने और तदनुसार नई जानकारी को अनुकूलित करने का अधिकार देता है।
यहां एमएल की कुछ विशेषताएं दी गई हैं जिन्होंने इसे बिजनेस एनालिटिक्स परिदृश्य को मौलिक रूप से बदलने की अनुमति दी है:
- भविष्य बतानेवाला विश्लेषक - एमएल व्यवसायों को पिछले डेटा को समझने के अलावा और भी बहुत कुछ करने में सक्षम बनाता है, क्योंकि एमएल भविष्य के परिणामों की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। डेटा सेट के भीतर पैटर्न और रिश्तों को समझकर, एमएल मॉडल ऐसी भविष्यवाणियां कर सकते हैं जो निर्णय लेने वालों को रणनीतियों को सक्रिय रूप से आकार देने, संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने और संभावित जोखिमों को कम करने में सहायता करते हैं।
- वास्तविक समय विश्लेषण - पारंपरिक बीआई की आवधिक रिपोर्टों के विपरीत, एमएल-संचालित विश्लेषण वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह वास्तविक समय विश्लेषण संगठनों को बदलती परिस्थितियों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने, उभरते अवसरों का लाभ उठाने और अधिक चुस्त और अनुकूली कारोबारी माहौल को बढ़ावा देने के लिए सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
- असंगति का पता लगाये - एमएल एल्गोरिदम स्वचालित रूप से डेटा में बाहरी कारकों और विसंगतियों की पहचान कर सकता है, जिससे संगठनों को धोखाधड़ी, त्रुटियों और सुरक्षा उल्लंघनों का पहले से कहीं अधिक तेजी से पता लगाने में मदद मिलती है। विसंगतियों का तेजी से पता लगाने और चिह्नित करके, एमएल जोखिम प्रबंधन की दक्षता को बढ़ाता है, जिससे संभावित खतरों से बचाव के लिए सक्रिय उपाय किए जा सकते हैं।
- स्वचालन - एमएल डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक मैन्युअल प्रयास को कम करते हुए, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है। ऐतिहासिक डेटा और पैटर्न से सीखकर, एमएल एल्गोरिदम सांसारिक और समय लेने वाले कार्यों को संभाल सकते हैं, और कर्मियों को अधिक रणनीतिक और रचनात्मक प्रयासों से निपटने के लिए मुक्त कर सकते हैं।
बीआई और एमएल के बीच धुंधली रेखाएं
पारंपरिक डेटा एनालिटिक्स और एमएल-संचालित एनालिटिक्स के बीच अंतर तेजी से कम स्पष्ट हो गया है क्योंकि अधिक कंपनियां विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए एमएल को अपनाती हैं।
परंपरागत रूप से बीआई से जुड़ी कई गतिविधियां, जैसे रिपोर्टिंग और डैशबोर्ड निर्माण, अब अधिक सटीक और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के लिए एमएल-संचालित एल्गोरिदम पर निर्भर करती हैं, जो वास्तविक समय में समायोजित होती हैं। उदाहरण के लिए, मैन्युअल रूप से रिपोर्ट बनाने के बजाय, व्यवसाय स्वचालित रूप से रिपोर्ट तैयार करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं, सबसे प्रासंगिक जानकारी और पिछले रुझानों को उजागर कर सकते हैं और साथ ही यह अनुमान लगा सकते हैं कि भविष्य में ये रुझान कैसे बदल सकते हैं।
यह बदलाव बीआई और एमएल के बीच की रेखा को धुंधला कर देता है, जिससे यह उजागर होता है कि एनालिटिक्स का अभ्यास किसी भी दिए गए टूल या दृष्टिकोण से अधिक व्यापक है। इसके बजाय, यह एक गतिशील और पूर्वानुमानित क्षेत्र के रूप में विकसित हो रहा है। यही कारण है कि कुछ लोगों ने एमएल को "उन्नत एनालिटिक्स" के रूप में संदर्भित करना शुरू कर दिया है।
बीआई पुनर्जन्म
जैसे-जैसे एमएल एक अधिक सामान्य और व्यापक उपकरण बन जाता है, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता अब ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण तक ही सीमित नहीं रहेगी। इसके बजाय, एमएल डेटा एनालिटिक्स को इस तरह बदल देगा कि यह मूल रूप से व्यावसायिक परिदृश्य को फिर से परिभाषित करेगा।
प्रतिस्पर्धी बने रहने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए, संगठनों को उभरते प्रतिमान के अनुरूप ढलना होगा और अपनी डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं में मशीन लर्निंग के एकीकरण को अपनाना होगा। यद्यपि इस अपनाने की प्रक्रिया की गति अलग-अलग कंपनियों के बीच अलग-अलग होगी, सभी डेटा-निर्भर संगठन उपयुक्त एमएल तकनीक में निवेश करेंगे, अपने कर्मचारियों को कुशल बनाएंगे और एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देंगे जो एमएल से प्राप्त अंतर्दृष्टि को महत्व देती है।
यदि बीआई को एक उपकरण के बजाय एक प्रक्रिया या व्यवसाय के दृष्टिकोण के रूप में माना जाता है, तो एमएल का उदय बीआई की "मृत्यु" का संकेत नहीं देगा। इसके बजाय, यह पुनर्जन्म का प्रतीक है - एक अधिक बुद्धिमान, उन्नत और स्वचालित भविष्य की शुरुआत के लिए एक परिवर्तन।
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SQream के उत्पादों के उपाध्यक्ष
