אנליטיקה מונעת למידת מכונה ו"מוות" של בינה עסקית
בקיצור
ML מחולל מהפכה בניתוח, זיהוי, התאמה אישית ואוטומציה, ומטשטש את הקווים בין BI קונבנציונלי לניתוח מתקדם.
הערך של כל כלי טמון באופן שבו הוא מופעל כדי להשיג תוצאה. כמו כן, חברות מבינות שהצלחה אינה תלויה בנתונים שברשותן, אלא באופן שבו הן ממנפות אותן.
הנתונים גדלים במהירות בהיקף ובמשמעות, מה שמניע את הנוף של בינה עסקית (BI) וניתוח נתונים למצב של טרנספורמציה תמידית. עם הניתוח המסורתי שיגדל דינמי ועוצמתי יותר, יש הרואים בכך את הסוף של ה-BI כפי שאנו מכירים אותו.
הטרנספורמציה הזו מגיעה בעיקר עקב למידת מכונה (ML), תהליך של שיפור עצמי של ניתוח נתונים, שתפקידו הולך וגובר מכריע כמעט בכל היבט של הפעילות העסקית. חברות שמסתמכות על BI לצורך ניתוח נתונים מוצאות את עצמן יותר ויותר זקוקות ליכולות למידת מכונה.
הנה מה שמנהלי נתונים וארגונים צריכים לדעת על הישארות לפני עקומת למידת המכונה.
התפקיד המסורתי של ניתוח נתונים
בינה עסקית, מזמן שם נרדף לניתוח נתונים, כוללת בדרך כלל לוחות מחוונים ודוחות שנאספו מנתונים המאוחסנים במחסני נתונים או בתי אגם שעוזרים לארגונים להבין מגמות ודפוסים היסטוריים.
גישה קונבנציונלית זו אינה מספיקה עוד כדי להכיל את מבול הנתונים הנוכחי. יש יותר מדי נתונים כדי שקריאת לוח מחוונים פשוטה או דוח ניתוח ישקף את התובנות של כל מערך נתונים נתון במלואו.
בעוד טכניקות BI משתמשות בנתונים כדי לעקוב אחר מגמות לאורך זמן ולהשיג תובנות חשובות שאחרת לא היו מורגשים, היא מנתחת נתונים בדרך כלל כחבילה מבודדת של מידע. לכן, אנליסטים אנושיים ומקבלי החלטות רלוונטיים חייבים להיות אלו שיגבשו תחזיות על סמך מידע זה.
עלייתה של למידת מכונה
למרות שעדיין תוספת חדשה יחסית לערימות הטכנולוגיה הארגוניות, ML הפכה במהירות לכוח המניע העיקרי שמניע את ניתוח הנתונים קדימה. יחד עם AI Generative, ML הפך להיות כל כך טרנדי עד שמנהלים עסקיים דוחפים לעתים קרובות מנהלי נתונים ליישם אותו לפני שזוהה מקרה שימוש.
במקום להעריך באופן פסיבי את הנתונים שהוא מקבל - כפי שקורה לעתים קרובות ב-BI - למידת מכונה מעצימה למערכות ללמוד מנתונים באופן אקטיבי, לבצע תחזיות באופן עצמאי ולהסתגל למידע חדש בהתאם.
הנה כמה מהתכונות של ML שאפשרו לה לשנות מהותית את נוף הניתוח העסקי:
- אנליטיקה חזויה - ML מאפשר לעסקים לעשות יותר מאשר פשוט להבין נתוני עבר, שכן ML יכול לחזות תוצאות עתידיות בצורה מדויקת יותר. על ידי זיהוי דפוסים ויחסים בתוך מערכי נתונים, מודלים של ML יכולים ליצור תחזיות המסייעות למקבלי החלטות בעיצוב יזום של אסטרטגיות, אופטימיזציה של הקצאת משאבים והפחתת סיכונים פוטנציאליים.
- ניתוח בזמן אמת - בניגוד לדוחות התקופתיים של BI מסורתי, ניתוח מבוסס ML מספק תובנות בזמן אמת. ניתוח זה בזמן אמת מאפשר לארגונים להגיב במהירות לנסיבות משתנות, לנצל הזדמנויות מתפתחות ולקבל החלטות מושכלות, תוך טיפוח סביבה עסקית זריזה ומותאמת יותר.
- זיהוי אנומליות - אלגוריתמי ML יכולים לזהות באופן אוטומטי חריגים וחריגות בנתונים, ומסייעים לארגונים לזהות הונאה, שגיאות והפרות אבטחה מהר יותר מאי פעם. על ידי איתור וסימון מהיר של חריגות, ML משפר את היעילות של ניהול סיכונים, ומאפשר לנקוט באמצעים יזומים כדי להגן מפני איומים פוטנציאליים.
- אוטומציה - ML יכול להפוך משימות חוזרות לאוטומטיות, להפחית את המאמץ הידני הנדרש לניתוח נתונים. על ידי למידה מנתונים ודפוסים היסטוריים, אלגוריתמי ML יכולים להשתלט על משימות שגרתיות וגוזלות זמן, ולשחרר את הצוות להתמודד עם מאמצים אסטרטגיים ויצירתיים יותר.
הקווים המטושטשים בין BI ל-ML
ההבחנה בין ניתוח נתונים מסורתי לניתוח מונחי ML הפכה פחות ברורה יותר ויותר ככל שיותר חברות מאמצות ML למטרות אנליטיות.
פעילויות רבות המשויכות באופן מסורתי ל-BI, כגון דיווח ויצירת לוח מחוונים, מסתמכות כעת על אלגוריתמים המונעים על ידי ML לקבלת תובנות מדויקות יותר וניתנות לפעולה, המתכווננות בזמן אמת. לדוגמה, במקום ליצור דוחות באופן ידני, עסקים יכולים להשתמש באלגוריתמי ML כדי להפיק דוחות באופן אוטומטי, תוך הדגשת המידע הרלוונטי ביותר ומגמות העבר ובו זמנית לחזות כיצד מגמות אלו עשויות להשתנות בעתיד.
שינוי זה מטשטש את הגבול בין BI ל-ML, ומדגיש כיצד תרגול הניתוח רחב יותר מכל כלי או גישה נתונה. במקום זאת, הוא מתפתח לתחום דינמי וחיזוי. יש סיבה שחלקם התחילו להתייחס ל-ML כאל "Analytics מתקדם".
BI Reborn
ככל ש-ML הופך לכלי נפוץ ונרחב יותר, המודיעין העסקי לא יהיה מוגבל יותר לניתוח נתונים היסטוריים. במקום זאת, ML תשנה את ניתוח הנתונים כך שיעצב מחדש את הנוף העסקי.
כדי להישאר תחרותיים ולקבל החלטות מונחות נתונים, ארגונים חייבים להסתגל לפרדיגמה המתפתחת ולאמץ את השילוב של למידת מכונה בתהליכי ניתוח הנתונים שלהם. למרות שקצב תהליך האימוץ הזה ישתנה בין חברות שונות, כל הארגונים התלויים בנתונים ישקיעו בטכנולוגיית ה-ML המתאימה, יכשירו את העובדים שלהם ויטפחו תרבות מונעת נתונים שמעריכה את התובנות הנגזרות מ-ML.
אם BI נתפס כתהליך או כגישה לעסקים, ולא ככלי, אז עליית ה-ML לא תסמל את "מוות" ה-BI. במקום זאת, זה מסמל לידה מחדש - טרנספורמציה לתחילתו של עתיד אינטליגנטי, מתקדם ואוטומטי יותר.
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
סמנכ"ל מוצרים של SQream
