Uz mašīnmācībām balstīta analīze un biznesa inteliģences “nāve”.
Īsumā
ML rada revolūciju analīzē, noteikšanā, personalizācijā un automatizācijā, izjaucot robežas starp parasto BI un uzlaboto analīzi.
Jebkura instrumenta vērtība ir tajā, kā tas tiek izmantots, lai sasniegtu rezultātu. Tāpat uzņēmumi saprot, ka panākumi nav atkarīgi no viņu rīcībā esošajiem datiem, bet gan no tā, kā viņi tos izmanto.
Datu apjoms un nozīme strauji palielinās, tādējādi biznesa informācijas (BI) un datu analītikas ainavas virzība uz pastāvīgu transformāciju. Tā kā tradicionālā analītika kļūs dinamiskāka un jaudīgāka, daži uzskata, ka tas ir mūsu pazīstamā BI beigas.
Šo pārveidi galvenokārt nodrošina mašīnmācīšanās (ML), kas ir datu analīzes pašpilnveidošanās process, kura loma kļūst arvien svarīgāka gandrīz visos biznesa darbības aspektos. Uzņēmumiem, kas datu analīzē izmanto BI, arvien vairāk kļūst vajadzīgas mašīnmācīšanās iespējas.
Lūk, kas datu pārvaldniekiem un uzņēmumiem jāzina, lai saglabātu mašīnmācīšanās līknes priekšā.
Datu analīzes tradicionālā loma
Business Intelligence, kas sen ir sinonīms datu analīzei, parasti ietver informācijas paneļus un pārskatus, kas iegūti no datiem, kas glabājas datu noliktavās vai ezeru mājas kas palīdz organizācijām izprast vēsturiskās tendences un modeļus.
Ar šo parasto pieeju vairs nepietiek, lai pielāgotos pašreizējam datu plūdumam. Ir pārāk daudz datu, lai vienkāršs informācijas paneļa nolasījums vai analītikas pārskats pilnībā atspoguļotu jebkuras datu kopas ieskatus.
Lai gan BI metodes izmanto datus, lai izsekotu tendencēm laika gaitā un gūtu vērtīgu ieskatu, kas citādi paliktu nepamanīts, tas parasti analizē datus kā atsevišķu informācijas paketi. Tāpēc cilvēku analītiķiem un attiecīgajiem lēmumu pieņēmējiem ir jābūt tiem, kas veido prognozes, pamatojoties uz šo informāciju.
Mašīnmācības uzplaukums
Lai gan ML joprojām ir salīdzinoši jauns papildinājums uzņēmumu tehnoloģiju skursteņiem, tas ātri ir kļuvis par galveno dzinējspēku, kas virza uz priekšu datu analīzi. Kopā ar ģeneratīvo AI ML ir kļuvusi tik moderna, ka uzņēmumu vadītāji bieži liek datu pārvaldniekiem to ieviest, pirms ir identificēts lietošanas gadījums.
Tā vietā, lai pasīvi novērtētu saņemtos datus (kā tas bieži notiek BI gadījumā), mašīnmācīšanās ļauj sistēmām aktīvi mācīties no datiem, patstāvīgi veikt prognozes un attiecīgi pielāgoties jaunajai informācijai.
Šeit ir daži ML atribūti, kas ļāvuši tai būtiski mainīt biznesa analītikas ainavu.
- Paredzamā analīze — ML ļauj uzņēmumiem darīt vairāk, nekā vienkārši izprast pagātnes datus, jo ML var precīzāk paredzēt nākotnes rezultātus. Nosakot modeļus un attiecības datu kopās, ML modeļi var sniegt prognozes, kas palīdz lēmumu pieņēmējiem proaktīvi veidot stratēģijas, optimizēt resursu piešķiršanu un mazināt iespējamos riskus.
- Reāllaika analīze - Atšķirībā no tradicionālās BI periodiskajiem pārskatiem, ML vadītā analītika sniedz reāllaika ieskatu. Šī reāllaika analīze ļauj organizācijām ātri reaģēt uz mainīgajiem apstākļiem, gūt labumu no jaunām iespējām un pieņemt apzinātus lēmumus, veicinot elastīgāku un adaptīvāku uzņēmējdarbības vidi.
- Anomāliju noteikšana - ML algoritmi var automātiski identificēt datu novirzes un anomālijas, palīdzot organizācijām atklāt krāpšanu, kļūdas un drošības pārkāpumus ātrāk nekā jebkad agrāk. Ātri atklājot un atzīmējot anomālijas, ML uzlabo riska pārvaldības efektivitāti, ļaujot veikt proaktīvus pasākumus, lai aizsargātos pret iespējamiem draudiem.
- Automatizācija – ML var automatizēt atkārtotus uzdevumus, samazinot datu analīzei nepieciešamo manuālo piepūli. Mācoties no vēsturiskiem datiem un modeļiem, ML algoritmi var pārņemt ikdienišķus un laikietilpīgus uzdevumus, atbrīvojot darbiniekus stratēģiskākiem un radošākiem centieniem.
Izplūdušās līnijas starp BI un ML
Atšķirība starp tradicionālo datu analīzi un ML vadītu analīzi ir kļuvusi arvien neskaidrāka, jo arvien vairāk uzņēmumu izmanto ML analītiskiem nolūkiem.
Daudzas darbības, kas tradicionāli ir saistītas ar BI, piemēram, pārskatu veidošana un informācijas paneļa izveide, tagad paļaujas uz ML darbināmiem algoritmiem, lai iegūtu precīzākus un praktiski izmantojamus ieskatus, kas pielāgojas reāllaikā. Piemēram, tā vietā, lai manuāli izveidotu pārskatus, uzņēmumi var izmantot ML algoritmus, lai automātiski ģenerētu pārskatus, izceļot visatbilstošāko informāciju un pagātnes tendences, vienlaikus prognozējot, kā šīs tendences varētu mainīties nākotnē.
Šī maiņa izjauc robežu starp BI un ML, uzsverot, ka analītikas prakse ir plašāka nekā jebkurš konkrēts rīks vai pieeja. Tā vietā tas kļūst par dinamisku un paredzamu lauku. Ir iemesls, kāpēc daži ir sākuši saukt ML par “Advanced Analytics”.
BI Atdzimis
Tā kā ML kļūst par arvien izplatītāku un plaši izplatītu rīku, biznesa informācija vairs neaprobežosies tikai ar vēsturisko datu analīzi. Tā vietā ML pārveidos datu analīzi tā, lai tā būtiski pārveidotu uzņēmējdarbības ainavu.
Lai saglabātu konkurētspēju un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus, organizācijām ir jāpielāgojas mainīgajai paradigmai un jāaptver mašīnmācīšanās integrācija savos datu analīzes procesos. Lai gan šī pieņemšanas procesa temps dažādos uzņēmumos būs atšķirīgs, visas no datiem atkarīgās organizācijas ieguldītu atbilstošā ML tehnoloģijā, uzlabotu darbinieku prasmes un veicinātu uz datiem balstītu kultūru, kas novērtē no ML iegūtās atziņas.
Ja BI tiek uztverts kā process vai pieeja uzņēmējdarbībai, nevis instruments, tad ML pieaugums nenozīmē BI “nāvi”. Tā vietā tas nozīmē atdzimšanu – pāreju uz saprātīgākas, progresīvākas un automatizētākas nākotnes sākumu.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
SQream produktu viceprezidents
