A gépi tanulás által vezérelt elemzés és az üzleti intelligencia „halála”.
Röviden
Az ML forradalmasítja az elemzést, az észlelést, a személyre szabást és az automatizálást, elmosva a határvonalat a hagyományos BI és a fejlett analitika között.
Minden eszköz értéke abban rejlik, hogyan használják az eredmény elérése érdekében. Hasonlóképpen, a vállalatok megértik, hogy a siker nem a birtokukban lévő adatokon múlik, hanem azon, hogyan hasznosítják azokat.
Az adatok mérete és jelentősége gyorsan növekszik, ami az üzleti intelligencia (BI) és az adatelemzés területét az örökös átalakulás állapotába sodorja. Mivel a hagyományos analitika dinamikusabbá és erőteljesebbé válik, egyesek az általunk ismert BI végének tekintik.
Ez az átalakulás elsősorban a gépi tanulásnak (ML) köszönhető, amely egy önfejlesztő adatelemzési folyamat, amelynek szerepe az üzleti műveletek szinte minden területén egyre kulcsfontosságúvá válik. Azok a vállalatok, amelyek az adatelemzésben a BI-re támaszkodnak, egyre inkább gépi tanulási képességekre szorulnak.
Íme, amit az adatkezelőknek és a vállalkozásoknak tudniuk kell a gépi tanulási görbe előtt maradásról.
Az adatelemzés hagyományos szerepe
Az üzleti intelligencia, amely régóta az adatelemzés szinonimája, jellemzően irányítópultokat és jelentéseket foglal magában, amelyeket adattárházakban vagy adattárházakban tárolt adatokból gyűjtenek össze. tóházak amelyek segítenek a szervezeteknek megérteni a történelmi trendeket és mintákat.
Ez a hagyományos megközelítés már nem elegendő a jelenlegi adatözön kezelésére. Túl sok adat áll rendelkezésre egy egyszerű irányítópult-kiolvasáshoz vagy analitikai jelentéshez ahhoz, hogy teljes mértékben tükrözze az adott adatkészlet betekintését.
Míg a BI-technikák az adatok segítségével nyomon követik a trendeket az idő múlásával, és olyan értékes betekintést nyernek, amely egyébként észrevétlen maradna, az adatokat általában elszigetelt információcsomagként elemzi. Ezért a humán elemzőknek és az érintett döntéshozóknak kell az információk alapján jóslatokat készíteniük.
A gépi tanulás felemelkedése
Noha az ML még mindig viszonylag új elem a vállalati technológiai készletekben, az ML gyorsan az adatelemzést előrevivő elsődleges hajtóerővé vált. A Generative AI mellett az ML annyira divatossá vált, hogy az üzleti vezetők gyakran arra késztetik az adatkezelőket, hogy implementálják, mielőtt a felhasználási esetet azonosítanák.
Ahelyett, hogy passzívan értékelné a kapott adatokat – ahogy az gyakran a BI esetében történik – a gépi tanulás lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy aktívan tanuljanak az adatokból, önállóan készítsenek előrejelzéseket, és ennek megfelelően alkalmazkodjanak az új információkhoz.
Íme néhány olyan attribútum az ML-nek, amelyek lehetővé tették, hogy alapvetően megváltoztassa az üzleti elemzési környezetet:
- Prediktív elemzés – Az ML lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy többet tegyenek, mint egyszerűen megértsék a múltbeli adatokat, mivel az ML pontosabban tudja megjósolni a jövőbeli eredményeket. Az adathalmazokon belüli minták és kapcsolatok felismerésével az ML-modellek olyan előrejelzéseket készíthetnek, amelyek segítik a döntéshozókat a stratégiák proaktív kialakításában, az erőforrás-allokáció optimalizálásában és a lehetséges kockázatok mérséklésében.
- Valós idejű elemzés – A hagyományos BI időszakos jelentéseivel ellentétben az ML-vezérelt elemzések valós idejű betekintést nyújtanak. Ez a valós idejű elemzés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy gyorsan reagáljanak a változó körülményekre, kihasználják a felmerülő lehetőségeket, és megalapozott döntéseket hozzanak, elősegítve az agilisabb és alkalmazkodóbb üzleti környezetet.
- Anomália észlelése – Az ML algoritmusok automatikusan azonosítani tudják a kiugró értékeket és az adatok anomáliáit, segítve a szervezeteket a csalások, hibák és biztonsági incidensek minden eddiginél gyorsabb észlelésében. Az anomáliák gyors észlelésével és megjelölésével az ML növeli a kockázatkezelés hatékonyságát, lehetővé téve proaktív intézkedések meghozatalát a potenciális fenyegetések elleni védelem érdekében.
- Automatizálás – Az ML automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, csökkentve az adatelemzéshez szükséges manuális erőfeszítést. A történelmi adatokból és mintákból való tanulás révén az ML algoritmusok átvehetik a hétköznapi és időigényes feladatokat, felszabadítva a személyzetet a stratégiaibb és kreatívabb erőfeszítések elvégzésére.
Az elmosódott vonalak a BI és az ML között
A hagyományos adatelemzés és az ML-vezérelt elemzés közötti különbség egyre kevésbé egyértelmű, ahogy egyre több vállalat alkalmazza az ML-t analitikai célokra.
Sok hagyományosan a BI-hez kapcsolódó tevékenység, például a jelentéskészítés és az irányítópult-készítés, ma már ML-alapú algoritmusokra támaszkodik a pontosabb és használhatóbb betekintések érdekében, amelyek valós időben igazodnak. Például a jelentések manuális létrehozása helyett a vállalkozások ML algoritmusokat használhatnak a jelentések automatikus generálására, kiemelve a legrelevánsabb információkat és a múltbeli trendeket, miközben megjósolhatják, hogy ezek a trendek hogyan változhatnak a jövőben.
Ez a váltás elmossa a határvonalat a BI és az ML között, rávilágítva arra, hogy az analitika gyakorlata szélesebb, mint bármely adott eszköz vagy megközelítés. Ehelyett dinamikus és előrejelző mezővé fejlődik. Megvan az oka annak, hogy egyesek az ML-t „fejlett elemzésként” kezdték emlegetni.
BI Reborn
Ahogy az ML egyre gyakoribb és elterjedtebb eszközzé válik, az üzleti intelligencia többé nem korlátozódik a múltbeli adatok elemzésére. Ehelyett az ML úgy alakítja át az adatelemzést, hogy az alapjaiban alakítsa át az üzleti környezetet.
Ahhoz, hogy versenyképesek maradjanak és adatvezérelt döntéseket hozzanak, a szervezeteknek alkalmazkodniuk kell a változó paradigmához, és át kell venniük a gépi tanulás integrálását adatelemzési folyamataikba. Bár ennek az átvételi folyamatnak a sebessége a különböző vállalatokonként eltérő lesz, minden adatfüggő szervezet befektetne a megfelelő ML-technológiába, fejlesztené alkalmazottait, és olyan adatvezérelt kultúrát fejlesztene, amely értékeli az ML-ből származó betekintést.
Ha a BI-t folyamatnak vagy üzleti megközelítésnek tekintik, nem pedig eszköznek, akkor az ML térnyerése nem jelenti a BI „halálát”. Ehelyett az újjászületést jelenti – az átalakulást egy intelligensebb, fejlettebb és automatizáltabb jövő kezdete felé.
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
Az SQream termékekért felelős alelnöke
