Analytics bazat pe învățarea automată și „moartea” Business Intelligence
Pe scurt
ML revoluționează analiza, detectarea, personalizarea și automatizarea, estompând liniile dintre BI convențional și analiza avansată.
Valoarea oricărui instrument constă în modul în care este mânuit pentru a obține un rezultat. De asemenea, companiile înțeleg că succesul nu depinde de datele pe care le dețin, ci mai degrabă de modul în care le folosesc.
Datele cresc rapid ca amploare și semnificație, conducând peisajul business intelligence (BI) și a analizei datelor într-o stare de transformare perpetuă. Având în vedere că analiza tradițională se pregătește să devină mai dinamică și mai puternică, unii îl văd ca sfârșitul BI așa cum o cunoaștem noi.
Această transformare se datorează în principal învățării automate (ML), un proces de auto-îmbunătățire a analizei datelor al cărui rol devine din ce în ce mai esențial în aproape fiecare aspect al operațiunilor de afaceri. Companiile care se bazează pe BI pentru analiza datelor au nevoie din ce în ce mai mult de capabilități de învățare automată.
Iată ce trebuie să știe managerii de date și întreprinderile pentru a rămâne în fruntea curbei de învățare automată.
Rolul tradițional al analizei datelor
Business Intelligence, mult timp sinonim cu analiza datelor, implică de obicei tablouri de bord și rapoarte culese din datele stocate în depozite de date sau case de lac care ajută organizațiile să înțeleagă tendințele și modelele istorice.
Această abordare convențională nu mai este suficientă pentru a face față potopului de date actual. Există prea multe date pentru ca o simplă citire a tabloului de bord sau un raport de analiză să reflecte pe deplin informațiile despre orice set de date dat.
În timp ce tehnicile BI folosesc datele pentru a urmări tendințele de-a lungul timpului și pentru a aduna informații valoroase care altfel ar trece neobservate, în general, analizează datele ca un pachet izolat de informații. Prin urmare, analiștii umani și factorii de decizie relevanți trebuie să fie cei care formează predicții pe baza acelei informații.
Creșterea învățării automate
Deși este încă o adăugare relativ nouă la stack-urile tehnologice ale întreprinderii, ML a devenit rapid forța motrice principală care propulsează analiza datelor. Alături de Generative AI, ML a devenit atât de la modă încât directorii de afaceri îi împing adesea pe managerii de date să o implementeze înainte ca un caz de utilizare să fie identificat.
În loc să evalueze pasiv datele pe care le primește – așa cum este adesea cazul în cazul BI – învățarea automată dă putere sistemelor să învețe din date în mod activ, să facă predicții în mod independent și să se adapteze la informații noi în consecință.
Iată câteva atribute ale ML care i-au permis să schimbe fundamental peisajul analizei de afaceri:
- Analize predictive - ML permite companiilor să facă mai mult decât să înțeleagă pur și simplu datele din trecut, deoarece ML poate prezice rezultatele viitoare cu mai multă acuratețe. Discernând modele și relații în seturile de date, modelele ML pot face predicții care îi ajută pe factorii de decizie să modeleze în mod proactiv strategiile, să optimizeze alocarea resurselor și să atenueze riscurile potențiale.
- Analiză în timp real - Spre deosebire de rapoartele periodice ale BI tradiționale, analizele bazate pe ML oferă informații în timp real. Această analiză în timp real permite organizațiilor să răspundă rapid la circumstanțe în schimbare, să valorifice oportunitățile emergente și să ia decizii informate, promovând un mediu de afaceri mai agil și mai adaptabil.
- Detectarea anomaliilor - Algoritmii ML pot identifica automat valorile aberante și anomaliile din date, ajutând organizațiile să detecteze fraudele, erorile și încălcările de securitate mai rapid decât oricând. Prin detectarea și semnalarea rapidă a anomaliilor, ML îmbunătățește eficiența gestionării riscurilor, permițând luarea de măsuri proactive pentru a proteja împotriva potențialelor amenințări.
- Automatizare – ML poate automatiza sarcini repetitive, reducând efortul manual necesar pentru analiza datelor. Învățând din date și modele istorice, algoritmii ML pot prelua sarcini banale și consumatoare de timp, eliberând personalul pentru a aborda eforturi mai strategice și creative.
Liniile neclare dintre BI și ML
Distincția dintre analiza tradițională a datelor și analiza bazată pe ML a devenit din ce în ce mai puțin clară, pe măsură ce tot mai multe companii adoptă ML în scopuri analitice.
Multe activități asociate în mod tradițional cu BI, cum ar fi raportarea și crearea tabloului de bord, se bazează acum pe algoritmi bazați pe ML pentru informații mai precise și mai acționabile, care se ajustează în timp real. De exemplu, în loc să creeze manual rapoarte, companiile pot folosi algoritmi de ML pentru a genera rapoarte automat, evidențiind cele mai relevante informații și tendințele trecute și, în același timp, prezic modul în care aceste tendințe s-ar putea schimba în viitor.
Această schimbare estompează linia dintre BI și ML, evidențiind modul în care practica analizei este mai largă decât orice instrument sau abordare dat. În schimb, evoluează într-un domeniu dinamic și predictiv. Există un motiv pentru care unii au început să se refere la ML ca „Analitice avansate”.
BI Renăscut
Pe măsură ce ML devine un instrument mai comun și mai răspândit, business intelligence nu se va mai limita la analiza datelor istorice. În schimb, ML va transforma analiza datelor astfel încât să recontureze în mod fundamental peisajul afacerii.
Pentru a rămâne competitive și a lua decizii bazate pe date, organizațiile trebuie să se adapteze la paradigma în evoluție și să îmbrățișeze integrarea învățării automate în procesele lor de analiză a datelor. Deși ritmul acestui proces de adoptare va varia în funcție de companii, toate organizațiile dependente de date ar investi în tehnologia ML adecvată, își vor perfecționa angajații și ar promova o cultură bazată pe date, care apreciază informațiile derivate din ML.
Dacă BI este perceput ca un proces sau o abordare a afacerii, mai degrabă decât un instrument, atunci creșterea ML nu va semnifica „moartea” BI. În schimb, înseamnă o renaștere – o transformare către începutul unui viitor mai inteligent, mai avansat și mai automatizat.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Vicepreședinte al produselor SQream
