Analityka oparta na uczeniu maszynowym i „śmierć” Business Intelligence
W skrócie
ML rewolucjonizuje analitykę, wykrywanie, personalizację i automatyzację, zacierając granice między konwencjonalną BI a zaawansowaną analityką.
Wartość każdego narzędzia polega na tym, jak się nim posługuje, aby osiągnąć rezultat. Podobnie firmy rozumieją, że sukces nie zależy od posiadanych danych, ale od tego, jak je wykorzystają.
Skala i znaczenie danych szybko rośnie, wprowadzając krajobraz inteligencji biznesowej (BI) i analityki danych w stan ciągłej transformacji. Tradycyjne narzędzia analityczne stają się coraz bardziej dynamiczne i wydajne, a niektórzy postrzegają to jako koniec BI, jaką znamy.
Transformacja ta następuje głównie dzięki uczeniu maszynowemu (ML), procesowi samodoskonalącej się analizy danych, którego rola staje się coraz bardziej kluczowa w niemal każdym aspekcie działalności biznesowej. Firmy, które polegają na BI do analizy danych, coraz częściej potrzebują możliwości uczenia maszynowego.
Oto, co menedżerowie danych i przedsiębiorstwa muszą wiedzieć, aby wyprzedzać uczenie maszynowe.
Tradycyjna rola analizy danych
Business Intelligence, od dawna synonim analizy danych, zazwyczaj obejmuje dashboardy i raporty zebrane z danych przechowywanych w hurtowniach danych lub domy nad jeziorem które pomagają organizacjom zrozumieć trendy i wzorce historyczne.
To konwencjonalne podejście nie jest już wystarczające, aby poradzić sobie z obecnym zalewem danych. Jest zbyt dużo danych, aby prosty odczyt z panelu lub raport analityczny mógł w pełni odzwierciedlić spostrzeżenia z dowolnego zbioru danych.
Chociaż techniki BI wykorzystują dane do śledzenia trendów w czasie i gromadzenia cennych spostrzeżeń, które w przeciwnym razie pozostałyby niezauważone, zazwyczaj analizują dane jako izolowany pakiet informacji. Dlatego analitycy ludzcy i odpowiedni decydenci muszą być tymi, którzy formułują prognozy na podstawie tych informacji.
Powstanie uczenia maszynowego
Chociaż uczenie maszynowe jest wciąż stosunkowo nowym dodatkiem do stosów technologii dla przedsiębiorstw, szybko stało się główną siłą napędową napędzającą analitykę danych. Wraz z generatywną sztuczną inteligencją uczenie maszynowe stało się tak modne, że dyrektorzy biznesowi często namawiają menedżerów danych do wdrożenia go przed zidentyfikowaniem przypadku użycia.
Zamiast biernie oceniać otrzymywane dane – jak to często ma miejsce w przypadku BI – uczenie maszynowe umożliwia systemom aktywne uczenie się na podstawie danych, niezależne przewidywanie i odpowiednie dostosowywanie się do nowych informacji.
Oto niektóre atrybuty uczenia maszynowego, które pozwoliły mu zasadniczo zmienić krajobraz analityki biznesowej:
- Analiza predykcyjna – ML umożliwia firmom coś więcej niż tylko zrozumienie przeszłych danych, ponieważ ML może dokładniej przewidzieć przyszłe wyniki. Rozpoznając wzorce i relacje w zbiorach danych, modele uczenia maszynowego mogą tworzyć prognozy, które pomagają decydentom w proaktywnym kształtowaniu strategii, optymalizacji alokacji zasobów i łagodzeniu potencjalnego ryzyka.
- Analiza w czasie rzeczywistym – W przeciwieństwie do raportów okresowych tradycyjnego BI, analityka oparta na uczeniu maszynowym zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym. Ta analiza w czasie rzeczywistym umożliwia organizacjom szybkie reagowanie na zmieniające się okoliczności, wykorzystywanie pojawiających się możliwości i podejmowanie świadomych decyzji, wspierając bardziej elastyczne i adaptacyjne środowisko biznesowe.
- Wykrywanie anomalii - Algorytmy uczenia maszynowego mogą automatycznie identyfikować wartości odstające i anomalie w danych, pomagając organizacjom wykrywać oszustwa, błędy i naruszenia bezpieczeństwa szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Dzięki szybkiemu wykrywaniu i oznaczaniu anomalii ML zwiększa efektywność zarządzania ryzykiem, umożliwiając podejmowanie proaktywnych działań w celu zabezpieczenia się przed potencjalnymi zagrożeniami.
- Automatyzacja – ML może zautomatyzować powtarzalne zadania, zmniejszając wysiłek ręczny wymagany do analizy danych. Ucząc się na danych historycznych i wzorcach, algorytmy ML mogą przejmować przyziemne i czasochłonne zadania, uwalniając personel od podejmowania bardziej strategicznych i kreatywnych przedsięwzięć.
Niewyraźne linie między BI i ML
W miarę jak coraz więcej firm wdraża ML do celów analitycznych, rozróżnienie między tradycyjną analityką danych a analityką opartą na uczeniu maszynowym staje się coraz mniej oczywiste.
Wiele działań tradycyjnie kojarzonych z BI, takich jak raportowanie i tworzenie dashboardów, opiera się obecnie na algorytmach opartych na technologii ML w celu uzyskania dokładniejszych i przydatnych spostrzeżeń, które dostosowują się w czasie rzeczywistym. Na przykład zamiast ręcznego tworzenia raportów firmy mogą używać algorytmów ML do automatycznego generowania raportów, podkreślając najbardziej istotne informacje i przeszłe trendy, jednocześnie przewidując, jak te trendy mogą zmienić się w przyszłości.
Ta zmiana zaciera granicę między BI i ML, podkreślając, że praktyka analityki jest szersza niż jakiekolwiek inne narzędzie lub podejście. Zamiast tego ewoluuje w dziedzinę dynamiczną i predykcyjną. Nie bez powodu niektórzy zaczęli nazywać ML „zaawansowaną analityką”.
BI Odrodzony
W miarę jak ML staje się coraz bardziej powszechnym i powszechnym narzędziem, analityka biznesowa nie będzie już ograniczać się do analizy danych historycznych. Zamiast tego ML przekształci analizę danych w taki sposób, że zasadniczo zmieni krajobraz biznesowy.
Aby zachować konkurencyjność i podejmować decyzje w oparciu o dane, organizacje muszą dostosować się do ewoluującego paradygmatu i zintegrować uczenie maszynowe ze swoimi procesami analizy danych. Chociaż tempo tego procesu wdrażania będzie różne w różnych firmach, wszystkie organizacje zależne od danych powinny inwestować w odpowiednią technologię uczenia maszynowego, podnosić kwalifikacje swoich pracowników i wspierać kulturę opartą na danych, która ceni wnioski uzyskane z uczenia maszynowego.
Jeśli BI będzie postrzegane jako proces lub podejście do biznesu, a nie narzędzie, to rozwój ML nie będzie oznaczać „śmierci” BI. Zamiast tego oznacza odrodzenie – transformację ku początkowi bardziej inteligentnej, zaawansowanej i zautomatyzowanej przyszłości.
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
Wiceprezes ds. produktów SQream
