Mašininiu mokymusi pagrįsta analizė ir verslo žvalgybos „mirtis“.
Trumpai
ML sukelia revoliuciją analizės, aptikimo, personalizavimo ir automatizavimo srityse, panaikindama ribas tarp įprastos BI ir pažangios analizės.
Bet kurio įrankio vertė slypi tame, kaip jis naudojamas siekiant rezultato. Taip pat įmonės supranta, kad sėkmė priklauso ne nuo turimų duomenų, o nuo to, kaip jie juos panaudoja.
Duomenų mastas ir reikšmė sparčiai didėja, todėl verslo žvalgybos (BI) ir duomenų analizės aplinka nuolat keičiasi. Kadangi tradicinė analizė taps dinamiškesnė ir galingesnė, kai kurie mano, kad tai yra mūsų žinomo BI pabaiga.
Šią transformaciją daugiausia lėmė mašininis mokymasis (ML), savęs tobulinimo duomenų analizės procesas, kurio vaidmuo tampa vis svarbesnis beveik visuose verslo operacijų aspektuose. Įmonėms, kurios duomenų analizei pasikliauja BI, vis dažniau reikia mašininio mokymosi galimybių.
Štai ką duomenų tvarkytojai ir įmonės turi žinoti, kad nepralenktų mašininio mokymosi kreivės.
Tradicinis duomenų analizės vaidmuo
„Business Intelligence“, ilgą laiką sinonimas duomenų analitikai, paprastai apima prietaisų skydelius ir ataskaitas, surinktas iš duomenų, saugomų duomenų saugyklose arba ežerai kurios padeda organizacijoms suprasti istorines tendencijas ir modelius.
Šio įprastinio požiūrio nebepakanka, kad būtų galima prisitaikyti prie dabartinių duomenų antplūdžio. Yra per daug duomenų, kad paprastas informacijos suvestinės nuskaitymas arba analizės ataskaita visiškai atspindėtų bet kurio duomenų rinkinio įžvalgas.
Nors BI metodai naudoja duomenis, kad stebėtų tendencijas laikui bėgant ir gautų vertingų įžvalgų, kurios kitu atveju liktų nepastebėtos, dažniausiai duomenys analizuojami kaip atskiras informacijos paketas. Todėl žmonių analitikai ir atitinkami sprendimus priimantys asmenys turi sudaryti prognozes, pagrįstus ta informacija.
Mašininio mokymosi kilimas
Nors ML vis dar yra palyginti naujas įmonės technologijų paketas, jis greitai tapo pagrindine varomąja jėga, skatinančia duomenų analizę. Kartu su „Generative AI“ ML tapo tokia madinga, kad verslo vadovai dažnai verčia duomenų valdytojus ją įdiegti dar nenustačius naudojimo atvejo.
Užuot pasyviai vertinęs gaunamus duomenis (kaip dažnai būna BI atveju), mašininis mokymasis suteikia sistemoms galimybę aktyviai mokytis iš duomenų, savarankiškai prognozuoti ir atitinkamai prisitaikyti prie naujos informacijos.
Štai keletas ML atributų, kurie leido jai iš esmės pakeisti verslo analizės aplinką:
- Nuspėjamoji analizė – ML leidžia įmonėms padaryti daugiau nei tiesiog suprasti praeities duomenis, nes ML gali tiksliau numatyti būsimus rezultatus. Atskirdami šablonus ir ryšius duomenų rinkiniuose, ML modeliai gali sudaryti prognozes, kurios padeda sprendimus priimantiems asmenims aktyviai formuoti strategijas, optimizuoti išteklių paskirstymą ir sumažinti galimą riziką.
- Analizė realiuoju laiku – Skirtingai nuo periodinių tradicinių BI ataskaitų, ML pagrįsta analizė suteikia įžvalgų realiuoju laiku. Ši realiojo laiko analizė leidžia organizacijoms greitai reaguoti į besikeičiančias aplinkybes, pasinaudoti naujomis galimybėmis ir priimti pagrįstus sprendimus, taip skatinant judresnę ir labiau prisitaikančią verslo aplinką.
- Anomalijų aptikimas – ML algoritmai gali automatiškai nustatyti duomenų nukrypimus ir anomalijas, padėdami organizacijoms greičiau nei bet kada anksčiau aptikti sukčiavimą, klaidas ir saugumo pažeidimus. Greitai aptikdama ir pažymėdama anomalijas, ML padidina rizikos valdymo efektyvumą ir leidžia imtis aktyvių priemonių apsisaugoti nuo galimų grėsmių.
- Automatika – ML gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, sumažinant duomenų analizei reikalingas rankines pastangas. Mokydamiesi iš istorinių duomenų ir modelių, ML algoritmai gali perimti kasdienes ir daug laiko reikalaujančias užduotis, todėl darbuotojai gali imtis daugiau strateginių ir kūrybingų pastangų.
Neryškios linijos tarp BI ir ML
Skirtumas tarp tradicinės duomenų analizės ir ML pagrįstos analizės darosi vis mažiau aiškus, nes vis daugiau įmonių imasi ML analizės tikslais.
Daugelis veiklų, tradiciškai siejamų su BI, pvz., ataskaitų teikimas ir prietaisų skydelio kūrimas, dabar remiasi ML valdomais algoritmais, kad gautų tikslesnių ir veiksmingesnių įžvalgų, kurios prisitaiko prie realiuoju laiku. Pavyzdžiui, užuot neautomatiškai kūrusios ataskaitas, įmonės gali naudoti ML algoritmus, kad automatiškai generuotų ataskaitas, pabrėždamos aktualiausią informaciją ir praeities tendencijas, tuo pačiu numatant, kaip šios tendencijos gali pasikeisti ateityje.
Šis poslinkis ištrina ribą tarp BI ir ML, pabrėždamas, kad analizės praktika yra platesnė nei bet koks konkretus įrankis ar metodas. Vietoj to, jis vystosi į dinamišką ir nuspėjamą lauką. Yra priežastis, kodėl kai kurie pradėjo vadinti ML kaip „Išplėstinę analizę“.
BI Reborn
Kadangi ML tampa vis labiau paplitusi ir plačiai paplitusi priemonė, verslo žvalgyba nebeapsiribos istorinių duomenų analize. Vietoj to, ML pakeis duomenų analizę taip, kad ji iš esmės pakeis verslo aplinką.
Norėdamos išlikti konkurencingos ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, organizacijos turi prisitaikyti prie besikeičiančios paradigmos ir integruoti mašininį mokymąsi į savo duomenų analizės procesus. Nors šio priėmimo proceso tempas įvairiose įmonėse skirsis, visos nuo duomenų priklausomos organizacijos investuotų į atitinkamą ML technologiją, tobulintų savo darbuotojus ir puoselėtų duomenimis pagrįstą kultūrą, kuri vertina iš ML gautas įžvalgas.
Jei BI suvokiamas kaip procesas ar požiūris į verslą, o ne įrankis, ML kilimas nereikš BI „mirties“. Vietoj to, tai reiškia atgimimą – transformaciją į protingesnės, pažangesnės ir automatizuotos ateities pradžią.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
„SQream“ produktų viceprezidentas
