Analitis Didorong Pembelajaran Mesin dan "Kematian" Perisikan Perniagaan
Secara ringkas
ML sedang merevolusikan analitis, pengesanan, pemperibadian dan automasi, mengaburkan garis antara BI konvensional dan analitis lanjutan.
Nilai mana-mana alat terletak pada cara ia digunakan untuk mencapai hasil. Begitu juga, syarikat memahami bahawa kejayaan bergantung bukan pada data yang mereka miliki tetapi sebaliknya pada cara mereka memanfaatkannya.
Data meningkat dengan pesat dalam skala dan kepentingan, memacu landskap kecerdasan perniagaan (BI) dan analitik data ke dalam keadaan transformasi yang berterusan. Dengan analitik tradisional ditetapkan untuk berkembang lebih dinamik dan berkuasa, sesetengah orang melihatnya sebagai penamat BI seperti yang kita ketahui.
Transformasi ini berlaku terutamanya disebabkan oleh pembelajaran mesin (ML), satu proses analisis data yang mempertingkatkan diri yang peranannya semakin penting dalam hampir setiap aspek operasi perniagaan. Syarikat yang bergantung pada BI untuk analisis data semakin mendapati diri mereka memerlukan keupayaan pembelajaran mesin.
Berikut ialah perkara yang pengurus data dan perusahaan perlu tahu tentang terus mendahului keluk pembelajaran mesin.
Peranan Tradisional Analitis Data
Kecerdasan Perniagaan, lama sinonim dengan analitik data, biasanya melibatkan papan pemuka dan laporan yang diperoleh daripada data yang disimpan dalam gudang data atau rumah tasik yang membantu organisasi memahami arah aliran dan corak sejarah.
Pendekatan konvensional ini tidak lagi mencukupi untuk menampung banjir data semasa. Terdapat terlalu banyak data untuk bacaan papan pemuka mudah atau laporan analitis untuk menggambarkan cerapan mana-mana set data yang diberikan sepenuhnya.
Walaupun teknik BI menggunakan data untuk menjejaki arah aliran dari semasa ke semasa dan memperoleh cerapan berharga yang tidak akan disedari, ia secara amnya menganalisis data sebagai pakej maklumat terpencil. Oleh itu, penganalisis manusia dan pembuat keputusan yang berkaitan mesti menjadi orang yang membentuk ramalan berdasarkan maklumat tersebut.
Kebangkitan Pembelajaran Mesin
Walaupun masih merupakan tambahan yang agak baharu kepada susunan teknologi perusahaan, ML telah menjadi penggerak utama yang memacu analitik data ke hadapan dengan pantas. Bersama Generatif AI, ML telah menjadi begitu bergaya sehinggakan eksekutif perniagaan sering mendorong pengurus data untuk melaksanakannya sebelum kes penggunaan dikenal pasti.
Daripada menilai secara pasif data yang diterima - seperti yang sering berlaku dengan BI - pembelajaran mesin memperkasakan sistem untuk belajar daripada data secara aktif, membuat ramalan secara bebas dan menyesuaikan diri dengan maklumat baharu dengan sewajarnya.
Berikut ialah beberapa sifat ML yang membolehkannya mengubah landskap analitik perniagaan secara asas:
- Analitis Ramalan – ML membolehkan perniagaan melakukan lebih daripada sekadar memahami data lepas, kerana ML boleh meramalkan hasil masa hadapan dengan lebih tepat. Dengan melihat corak dan perhubungan dalam set data, model ML boleh membuat ramalan yang membantu pembuat keputusan dalam membentuk strategi secara proaktif, mengoptimumkan peruntukan sumber dan mengurangkan potensi risiko.
- Analisis Masa Nyata – Tidak seperti laporan berkala BI tradisional, analitis dipacu ML memberikan cerapan masa nyata. Analisis masa nyata ini membolehkan organisasi bertindak balas dengan pantas kepada keadaan yang berubah-ubah, memanfaatkan peluang yang muncul, dan membuat keputusan termaklum, memupuk persekitaran perniagaan yang lebih tangkas dan menyesuaikan diri.
- Pengesanan Anomali – Algoritma ML secara automatik boleh mengenal pasti outlier dan anomali dalam data, membantu organisasi mengesan penipuan, ralat dan pelanggaran keselamatan lebih cepat berbanding sebelum ini. Dengan mengesan dan membenderakan anomali dengan pantas, ML meningkatkan kecekapan pengurusan risiko, membolehkan langkah proaktif diambil untuk melindungi daripada potensi ancaman.
- Automation – ML boleh mengautomasikan tugasan berulang, mengurangkan usaha manual yang diperlukan untuk analisis data. Dengan belajar daripada data dan corak sejarah, algoritma ML boleh mengambil alih tugas biasa dan memakan masa, membebaskan kakitangan untuk menangani usaha yang lebih strategik dan kreatif.
Garis Kabur Antara BI dan ML
Perbezaan antara analitis data tradisional dan analitis dipacu ML telah menjadi semakin kurang jelas apabila lebih banyak syarikat menggunakan ML untuk tujuan analitik.
Banyak aktiviti yang biasanya dikaitkan dengan BI, seperti pelaporan dan penciptaan papan pemuka, kini bergantung pada algoritma berkuasa ML untuk mendapatkan cerapan yang lebih tepat dan boleh diambil tindakan, yang melaraskan dalam masa nyata. Sebagai contoh, bukannya membuat laporan secara manual, perniagaan boleh menggunakan algoritma ML untuk menjana laporan secara automatik, menyerlahkan maklumat yang paling berkaitan dan aliran masa lalu sambil meramalkan cara aliran tersebut mungkin berubah pada masa hadapan.
Peralihan ini mengaburkan garis antara BI dan ML, menyerlahkan bagaimana amalan analitik lebih luas daripada mana-mana alat atau pendekatan tertentu. Sebaliknya, ia berkembang menjadi medan dinamik dan ramalan. Terdapat sebab sesetengah orang mula merujuk kepada ML sebagai "Analitis Terperinci".
BI Lahir Semula
Memandangkan ML menjadi alat yang lebih biasa dan meluas, risikan perniagaan tidak lagi terhad kepada analisis data sejarah. Sebaliknya, ML akan mengubah analitik data supaya ia secara asasnya menyusun semula landskap perniagaan.
Untuk kekal berdaya saing dan membuat keputusan berdasarkan data, organisasi mesti menyesuaikan diri dengan paradigma yang berkembang dan menerima integrasi pembelajaran mesin ke dalam proses analisis data mereka. Walaupun kadar proses penerimaan ini berbeza antara syarikat yang berbeza, semua organisasi yang bergantung kepada data akan melabur dalam teknologi ML yang sesuai, meningkatkan kemahiran pekerja mereka dan memupuk budaya dipacu data yang menghargai cerapan yang diperoleh daripada ML.
Jika BI dianggap sebagai proses atau pendekatan kepada perniagaan, bukannya alat, maka kebangkitan ML tidak akan menandakan "kematian" BI. Sebaliknya, ia menandakan kelahiran semula - satu transformasi kepada permulaan masa depan yang lebih bijak, maju dan automatik.
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
VP Produk SQream
