Machine Learning-Driven Analytics en de “dood” van Business Intelligence
In het kort
ML zorgt voor een revolutie in analytics, detectie, personalisatie en automatisering, waardoor de grenzen tussen conventionele BI en geavanceerde analytics vervagen.
De waarde van elk instrument ligt in de manier waarop het wordt ingezet om een resultaat te bereiken. Op dezelfde manier begrijpen bedrijven dat succes niet afhangt van de gegevens die zij bezitten, maar van de manier waarop zij deze benutten.
Data nemen snel toe in omvang en betekenis, waardoor het landschap van business intelligence (BI) en data-analyse in een staat van voortdurende transformatie terechtkomt. Nu traditionele analyses dynamischer en krachtiger zullen worden, zien sommigen dit als het einde van BI zoals wij die kennen.
Deze transformatie is vooral te danken aan machine learning (ML), een proces van zelfverbeterende data-analyse waarvan de rol steeds belangrijker wordt in vrijwel elk aspect van de bedrijfsvoering. Bedrijven die voor data-analyse op BI vertrouwen, hebben steeds vaker behoefte aan machine learning-mogelijkheden.
Dit is wat datamanagers en ondernemingen moeten weten om de machine learning-curve een stap voor te blijven.
De traditionele rol van data-analyse
Business Intelligence, lang synoniem met data-analyse, omvat doorgaans dashboards en rapporten die zijn verzameld uit gegevens die zijn opgeslagen in datawarehouses of meerhuizen die organisaties helpen historische trends en patronen te begrijpen.
Deze conventionele aanpak is niet langer voldoende om de huidige datavloed op te vangen. Er zijn te veel gegevens om in een eenvoudig dashboarduitlezing of analyserapport de inzichten van een bepaalde dataset volledig weer te geven.
Hoewel BI-technieken data gebruiken om trends in de loop van de tijd bij te houden en waardevolle inzichten te vergaren die anders onopgemerkt zouden blijven, worden gegevens over het algemeen geanalyseerd als een geïsoleerd pakket informatie. Daarom moeten menselijke analisten en relevante besluitvormers degenen zijn die op basis van die informatie voorspellingen moeten doen.
De opkomst van machinaal leren
Hoewel het nog steeds een relatief nieuwe toevoeging is aan de tech-stacks van bedrijven, is ML snel de belangrijkste drijvende kracht geworden achter data-analyse. Samen met generatieve AI is ML zo trendy geworden dat bedrijfsleiders datamanagers er vaak toe aanzetten het te implementeren voordat er een gebruiksscenario is geïdentificeerd.
In plaats van de ontvangen gegevens passief te beoordelen – zoals vaak het geval is bij BI – stelt machine learning systemen in staat om actief van gegevens te leren, zelfstandig voorspellingen te doen en zich dienovereenkomstig aan te passen aan nieuwe informatie.
Hier volgen enkele kenmerken van ML die het mogelijk hebben gemaakt het landschap van bedrijfsanalyses fundamenteel te veranderen:
- Voorspellende analyse - Met ML kunnen bedrijven meer doen dan alleen gegevens uit het verleden begrijpen, omdat ML toekomstige resultaten nauwkeuriger kan voorspellen. Door patronen en relaties binnen datasets te onderscheiden, kunnen ML-modellen voorspellingen doen die besluitvormers helpen bij het proactief vormgeven van strategieën, het optimaliseren van de toewijzing van middelen en het beperken van potentiële risico's.
- Realtime analyse – In tegenstelling tot de periodieke rapporten van traditionele BI bieden ML-gestuurde analyses realtime inzichten. Deze realtime analyse stelt organisaties in staat snel te reageren op veranderende omstandigheden, te profiteren van nieuwe kansen en weloverwogen beslissingen te nemen, waardoor een flexibeler en adaptiever bedrijfsklimaat wordt bevorderd.
- Onregelmatigheidsdetectie - ML-algoritmen kunnen automatisch uitschieters en afwijkingen in gegevens identificeren, waardoor organisaties fraude, fouten en inbreuken op de beveiliging sneller dan ooit tevoren kunnen opsporen. Door afwijkingen snel te detecteren en te signaleren verbetert ML de efficiëntie van het risicobeheer, waardoor proactieve maatregelen kunnen worden genomen ter bescherming tegen potentiële bedreigingen.
- Automatisering – ML kan repetitieve taken automatiseren, waardoor de handmatige inspanning voor data-analyse wordt verminderd. Door te leren van historische gegevens en patronen kunnen ML-algoritmen alledaagse en tijdrovende taken overnemen, waardoor personeel de vrijheid krijgt om meer strategische en creatieve inspanningen uit te voeren.
De vage grenzen tussen BI en ML
Het onderscheid tussen traditionele data-analyse en ML-gestuurde analyse is steeds minder duidelijk geworden naarmate meer bedrijven ML voor analytische doeleinden adopteren.
Veel activiteiten die traditioneel met BI worden geassocieerd, zoals rapportage en het maken van dashboards, zijn nu afhankelijk van door ML aangedreven algoritmen voor nauwkeurigere en actiegerichte inzichten, die zich in realtime aanpassen. In plaats van handmatig rapporten te maken, kunnen bedrijven bijvoorbeeld ML-algoritmen gebruiken om automatisch rapporten te genereren, waarbij de meest relevante informatie en trends uit het verleden worden benadrukt en tegelijkertijd wordt voorspeld hoe deze trends in de toekomst kunnen veranderen.
Deze verschuiving vervaagt de grens tussen BI en ML, en benadrukt hoe de praktijk van analytics breder is dan welke tool of aanpak dan ook. In plaats daarvan evolueert het naar een dynamisch en voorspellend veld. Er is een reden waarom sommigen ML ‘Advanced Analytics’ noemen.
BI herboren
Naarmate ML een steeds algemener en wijdverspreider instrument wordt, zal business intelligence niet langer beperkt blijven tot historische data-analyse. In plaats daarvan zal ML de data-analyse zodanig transformeren dat het zakelijke landschap fundamenteel wordt hertekend.
Om concurrerend te blijven en datagestuurde beslissingen te nemen, moeten organisaties zich aanpassen aan het evoluerende paradigma en de integratie van machinaal leren in hun data-analyseprocessen omarmen. Hoewel het tempo van dit adoptieproces per bedrijf zal variëren, zouden alle dataafhankelijke organisaties investeren in de juiste ML-technologie, hun werknemers bijscholen en een datagestuurde cultuur koesteren die de inzichten die uit ML voortkomen, waardeert.
Als BI wordt gezien als een proces of een benadering van zakendoen, in plaats van als een hulpmiddel, zal de opkomst van ML niet de ‘dood’ van BI betekenen. In plaats daarvan betekent het een wedergeboorte – een transformatie naar het begin van een intelligentere, geavanceerdere en geautomatiseerde toekomst.
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
VP Producten van SQream
