Analisis Berbasis Pembelajaran Mesin dan “Kematian” Intelijen Bisnis
Singkatnya
ML merevolusi analitik, deteksi, personalisasi, dan otomatisasi, mengaburkan batas antara BI konvensional dan analitik tingkat lanjut.
Nilai dari alat apa pun terletak pada bagaimana alat tersebut digunakan untuk mencapai suatu hasil. Demikian pula, perusahaan memahami bahwa kesuksesan tidak bergantung pada data yang mereka miliki, melainkan pada cara mereka memanfaatkannya.
Data meningkat pesat dalam skala dan signifikansinya, mendorong lanskap intelijen bisnis (BI) dan analisis data ke dalam kondisi transformasi yang tiada henti. Dengan analisis tradisional yang semakin dinamis dan kuat, beberapa orang melihatnya sebagai akhir dari BI seperti yang kita ketahui.
Transformasi ini terjadi terutama karena pembelajaran mesin (ML), sebuah proses analisis data yang dapat ditingkatkan secara mandiri dan perannya semakin penting di hampir setiap aspek operasi bisnis. Perusahaan yang mengandalkan BI untuk analisis data semakin membutuhkan kemampuan pembelajaran mesin.
Inilah yang perlu diketahui oleh pengelola data dan perusahaan agar tetap menjadi yang terdepan dalam kurva pembelajaran mesin.
Peran Tradisional Analisis Data
Business Intelligence, yang sudah lama identik dengan analisis data, biasanya melibatkan dasbor dan laporan yang diperoleh dari data yang disimpan di gudang data atau rumah danau yang membantu organisasi memahami tren dan pola historis.
Pendekatan konvensional ini tidak lagi cukup untuk mengakomodasi banjirnya data yang ada saat ini. Ada terlalu banyak data untuk pembacaan dasbor sederhana atau laporan analitik untuk sepenuhnya mencerminkan wawasan kumpulan data tertentu.
Meskipun teknik BI menggunakan data untuk melacak tren dari waktu ke waktu dan mengumpulkan wawasan berharga yang mungkin luput dari perhatian, teknik BI umumnya menganalisis data sebagai paket informasi yang terisolasi. Oleh karena itu, analis manusia dan pengambil keputusan yang relevan harus menjadi pihak yang membuat prediksi berdasarkan informasi tersebut.
Bangkitnya Pembelajaran Mesin
Meskipun masih merupakan tambahan baru dalam tumpukan teknologi perusahaan, ML dengan cepat menjadi kekuatan pendorong utama yang mendorong kemajuan analisis data. Seiring dengan AI Generatif, ML telah menjadi sangat trendi sehingga para eksekutif bisnis sering kali mendorong pengelola data untuk mengimplementasikannya sebelum kasus penggunaan teridentifikasi.
Daripada secara pasif menilai data yang diterima – seperti yang sering terjadi pada BI – pembelajaran mesin memberdayakan sistem untuk belajar dari data secara aktif, membuat prediksi secara mandiri, dan beradaptasi dengan informasi baru.
Berikut adalah beberapa atribut ML yang memungkinkannya mengubah lanskap analisis bisnis secara mendasar:
- Analisis Prediktif – ML memungkinkan bisnis melakukan lebih dari sekadar memahami data masa lalu, karena ML dapat memprediksi hasil di masa depan dengan lebih akurat. Dengan membedakan pola dan hubungan dalam kumpulan data, model ML dapat membuat prediksi yang membantu pengambil keputusan dalam membentuk strategi secara proaktif, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan memitigasi potensi risiko.
- Analisis Waktu Nyata – Berbeda dengan laporan berkala BI tradisional, analitik berbasis ML memberikan wawasan waktu nyata. Analisis real-time ini memungkinkan organisasi untuk merespons perubahan dengan cepat, memanfaatkan peluang yang muncul, dan mengambil keputusan yang tepat, sehingga mendorong lingkungan bisnis yang lebih tangkas dan adaptif.
- Deteksi Anomali – Algoritme ML dapat secara otomatis mengidentifikasi outlier dan anomali dalam data, membantu organisasi mendeteksi penipuan, kesalahan, dan pelanggaran keamanan lebih cepat dari sebelumnya. Dengan mendeteksi dan menandai anomali dengan cepat, ML meningkatkan efisiensi manajemen risiko, memungkinkan tindakan proaktif diambil untuk melindungi dari potensi ancaman.
- Otomatisasi – ML dapat mengotomatiskan tugas yang berulang, mengurangi upaya manual yang diperlukan untuk analisis data. Dengan belajar dari data dan pola historis, algoritme ML dapat mengambil alih tugas-tugas biasa dan memakan waktu, sehingga membebaskan personel untuk menangani upaya yang lebih strategis dan kreatif.
Garis Kabur Antara BI dan ML
Perbedaan antara analisis data tradisional dan analisis berbasis ML menjadi semakin tidak jelas karena semakin banyak perusahaan yang mengadopsi ML untuk tujuan analitik.
Banyak aktivitas yang biasanya dikaitkan dengan BI, seperti pelaporan dan pembuatan dasbor, kini mengandalkan algoritme yang didukung ML untuk mendapatkan wawasan yang lebih akurat dan dapat ditindaklanjuti, yang menyesuaikan secara real-time. Misalnya, daripada membuat laporan secara manual, bisnis dapat menggunakan algoritme ML untuk menghasilkan laporan secara otomatis, menyoroti informasi paling relevan dan tren masa lalu sekaligus memprediksi bagaimana tren tersebut mungkin berubah di masa depan.
Pergeseran ini mengaburkan batas antara BI dan ML, menyoroti betapa praktik analitik lebih luas dibandingkan alat atau pendekatan apa pun. Sebaliknya, bidang ini berkembang menjadi bidang yang dinamis dan prediktif. Ada alasan mengapa beberapa orang mulai menyebut ML sebagai “Analisis Lanjutan”.
BI terlahir kembali
Ketika ML menjadi alat yang lebih umum dan tersebar luas, intelijen bisnis tidak lagi terbatas pada analisis data historis. Sebaliknya, ML akan mengubah analisis data sedemikian rupa sehingga dapat mengubah lanskap bisnis secara mendasar.
Agar tetap kompetitif dan mengambil keputusan berdasarkan data, organisasi harus beradaptasi dengan paradigma yang berkembang dan menerapkan integrasi pembelajaran mesin ke dalam proses analisis data mereka. Meskipun kecepatan proses penerapan ini berbeda-beda di setiap perusahaan, semua organisasi yang bergantung pada data akan berinvestasi dalam teknologi ML yang sesuai, meningkatkan keterampilan karyawan mereka, dan menumbuhkan budaya berbasis data yang menghargai wawasan yang diperoleh dari ML.
Jika BI dianggap sebagai suatu proses atau pendekatan terhadap bisnis, bukan sekedar alat, maka kebangkitan ML tidak akan menandakan “kematian” BI. Sebaliknya, hal ini menandakan kelahiran kembali – sebuah transformasi menuju awal masa depan yang lebih cerdas, maju, dan terotomatisasi.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Wakil Presiden Produk SQream
