Analitika vođena strojnim učenjem i "smrt" poslovne inteligencije
Ukratko
ML donosi revoluciju u analitiku, detekciju, personalizaciju i automatizaciju, brišući granice između konvencionalne BI i napredne analitike.
Vrijednost bilo kojeg alata leži u tome kako se njime rukuje da bi se postigao rezultat. Isto tako, tvrtke shvaćaju da uspjeh ne ovisi o podacima koje posjeduju, već o tome kako ih iskorištavaju.
Podaci brzo rastu u opsegu i značaju, vodeći krajolik poslovne inteligencije (BI) i analitike podataka u stanje stalne transformacije. Budući da tradicionalna analitika postaje sve dinamičnija i moćnija, neki to vide kao kraj BI-a kakvog poznajemo.
Ova transformacija dolazi uglavnom zbog strojnog učenja (ML), procesa samopoboljšane analize podataka čija uloga postaje sve ključnija u gotovo svakom aspektu poslovnih operacija. Tvrtke koje se oslanjaju na BI za analizu podataka sve više imaju potrebu za mogućnostima strojnog učenja.
Evo što upravitelji podacima i poduzeća trebaju znati o tome kako ostati ispred krivulje strojnog učenja.
Tradicionalna uloga analitike podataka
Poslovna inteligencija, dugo sinonim za analitiku podataka, obično uključuje nadzorne ploče i izvješća prikupljena iz podataka pohranjenih u skladištima podataka ili kućice na jezeru koji pomažu organizacijama da razumiju povijesne trendove i obrasce.
Ovaj konvencionalni pristup više nije dovoljan za prilagodbu trenutnoj poplavi podataka. Previše je podataka da bi jednostavno očitavanje nadzorne ploče ili analitičko izvješće u potpunosti odražavalo uvide bilo kojeg danog skupa podataka.
Dok BI tehnike koriste podatke za praćenje trendova tijekom vremena i prikupljanje vrijednih uvida koji bi inače ostali nezapaženi, općenito analiziraju podatke kao izolirani paket informacija. Stoga ljudski analitičari i relevantni donositelji odluka moraju biti ti koji će oblikovati predviđanja na temelju tih informacija.
Uspon strojnog učenja
Iako je još uvijek relativno nov dodatak tehnološkim skupovima poduzeća, ML je brzo postao primarna pokretačka snaga koja gura analizu podataka naprijed. Zajedno s Generative AI, ML je postao toliko moderan da poslovni rukovoditelji često potiču upravitelje podataka da ga implementiraju prije nego što se identificira slučaj upotrebe.
Umjesto da pasivno procjenjuje primljene podatke – kao što je to često slučaj s BI – strojno učenje omogućuje sustavima da aktivno uče iz podataka, samostalno daju predviđanja i prilagođavaju se novim informacijama u skladu s tim.
Evo nekih atributa ML-a koji su mu omogućili da iz temelja promijeni pejzaž poslovne analitike:
- Prediktivna analitika – ML omogućuje tvrtkama više od jednostavnog razumijevanja prošlih podataka, jer ML može točnije predvidjeti buduće ishode. Razlučujući obrasce i odnose unutar skupova podataka, ML modeli mogu napraviti predviđanja koja pomažu donositeljima odluka u proaktivnom oblikovanju strategija, optimiziranju raspodjele resursa i ublažavanju potencijalnih rizika.
- Analiza u stvarnom vremenu – Za razliku od periodičnih izvješća tradicionalnog BI-a, analitika vođena ML-om pruža uvide u stvarnom vremenu. Ova analiza u stvarnom vremenu omogućuje organizacijama da brzo reagiraju na promjenjive okolnosti, iskoriste prilike koje se pojavljuju i donose informirane odluke, potičući agilnije i prilagodljivije poslovno okruženje.
- Otkrivanje anomalija – ML algoritmi mogu automatski identificirati odstupanja i anomalije u podacima, pomažući organizacijama da otkriju prijevare, pogreške i sigurnosne provale brže nego ikad prije. Brzim otkrivanjem i označavanjem anomalija, ML poboljšava učinkovitost upravljanja rizicima, omogućujući poduzimanje proaktivnih mjera za zaštitu od potencijalnih prijetnji.
- Automatizacija – ML može automatizirati zadatke koji se ponavljaju, smanjujući ručni napor potreban za analizu podataka. Učeći iz povijesnih podataka i obrazaca, ML algoritmi mogu preuzeti svakodnevne i dugotrajne zadatke, oslobađajući osoblje da se uhvati u koštac s više strateških i kreativnih nastojanja.
Zamućene granice između BI i ML
Razlika između tradicionalne analitike podataka i analitike vođene ML-om postaje sve manje jasna kako sve više tvrtki usvaja ML u analitičke svrhe.
Mnoge aktivnosti koje su tradicionalno povezane s BI-om, kao što su izvješćivanje i izrada nadzorne ploče, sada se oslanjaju na algoritme koje pokreće ML za točnije i djelotvornije uvide, koji se prilagođavaju u stvarnom vremenu. Na primjer, umjesto ručne izrade izvješća, tvrtke mogu koristiti ML algoritme za automatsko generiranje izvješća, ističući najrelevantnije informacije i prošle trendove dok istovremeno predviđaju kako bi se ti trendovi mogli promijeniti u budućnosti.
Ovaj pomak briše granicu između BI i ML-a, ističući kako je praksa analitike šira od bilo kojeg danog alata ili pristupa. Umjesto toga, razvija se u dinamično i prediktivno polje. Postoji razlog zašto su neki počeli nazivati ML "naprednom analitikom".
BI Preporođeni
Kako ML postaje sve češći i rašireniji alat, poslovna inteligencija više neće biti ograničena na analizu povijesnih podataka. Umjesto toga, ML će transformirati analitiku podataka tako da iz temelja rekonstruira poslovni krajolik.
Kako bi ostale konkurentne i donosile odluke temeljene na podacima, organizacije se moraju prilagoditi paradigmi koja se razvija i prihvatiti integraciju strojnog učenja u svoje procese analize podataka. Iako će tempo ovog procesa usvajanja varirati među različitim tvrtkama, sve organizacije ovisne o podacima ulagat će u odgovarajuću ML tehnologiju, usavršavati svoje zaposlenike i njegovati kulturu vođenu podacima koja cijeni uvide izvedene iz ML-a.
Ako se BI percipira kao proces ili pristup poslovanju, a ne kao alat, tada uspon ML-a neće značiti "smrt" BI-ja. Umjesto toga, označava ponovno rođenje – transformaciju na početak inteligentnije, naprednije i automatiziranije budućnosti.
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
Potpredsjednik za proizvode tvrtke SQream
