Аналитика на основе машинного обучения и «смерть» бизнес-аналитики
Коротко
ML совершает революцию в аналитике, обнаружении, персонализации и автоматизации, стирая границы между традиционным BI и расширенной аналитикой.
Ценность любого инструмента заключается в том, как им пользоваться для достижения результата. Аналогичным образом, компании понимают, что успех зависит не от данных, которыми они обладают, а от того, как они их используют.
Масштаб и значимость данных быстро растут, что приводит к постоянному преобразованию сферы бизнес-аналитики (BI) и анализа данных. Поскольку традиционная аналитика станет более динамичной и мощной, некоторые считают, что это конец BI, каким мы его знаем.
Эта трансформация происходит главным образом благодаря машинному обучению (ML), процессу самоусовершенствующегося анализа данных, роль которого становится все более важной практически во всех аспектах бизнес-операций. Компании, которые полагаются на BI для анализа данных, все чаще нуждаются в возможностях машинного обучения.
Вот что необходимо знать менеджерам по данным и предприятиям, чтобы опережать кривую машинного обучения.
Традиционная роль анализа данных
Бизнес-аналитика, долгое время являвшаяся синонимом анализа данных, обычно включает в себя информационные панели и отчеты, полученные из данных, хранящихся в хранилищах данных или домики у озера которые помогают организациям понять исторические тенденции и закономерности.
Этого традиционного подхода уже недостаточно для того, чтобы справиться с текущим потоком данных. Слишком много данных для того, чтобы простые показания информационной панели или аналитический отчет могли полностью отразить суть любого данного набора данных.
Хотя методы BI используют данные для отслеживания тенденций с течением времени и получения ценной информации, которая в противном случае осталась бы незамеченной, они обычно анализируют данные как изолированный пакет информации. Следовательно, аналитики и соответствующие лица, принимающие решения, должны формировать прогнозы на основе этой информации.
Расцвет машинного обучения
Несмотря на то, что машинное обучение все еще является относительно новым дополнением к корпоративным технологическим стекам, оно быстро стало основной движущей силой, продвигающей вперед анализ данных. Наряду с генеративным искусственным интеллектом, машинное обучение стало настолько модным, что руководители предприятий часто заставляют менеджеров данных внедрять его до того, как будет определен вариант использования.
Вместо пассивной оценки получаемых данных (как это часто бывает с BI) машинное обучение позволяет системам активно учиться на данных, самостоятельно делать прогнозы и соответствующим образом адаптироваться к новой информации.
Вот некоторые свойства машинного обучения, которые позволили ему фундаментально изменить ландшафт бизнес-аналитики:
- Прогнозная аналитика – ML позволяет предприятиям делать больше, чем просто понимать прошлые данные, поскольку ML может более точно прогнозировать будущие результаты. Выявляя закономерности и взаимосвязи в наборах данных, модели машинного обучения могут делать прогнозы, которые помогают лицам, принимающим решения, активно формировать стратегии, оптимизировать распределение ресурсов и снижать потенциальные риски.
- Анализ в реальном времени – В отличие от периодических отчетов традиционной бизнес-аналитики, аналитика на основе машинного обучения предоставляет ценную информацию в режиме реального времени. Этот анализ в режиме реального времени позволяет организациям быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства, извлекать выгоду из появляющихся возможностей и принимать обоснованные решения, создавая более гибкую и адаптивную бизнес-среду.
- Обнаружение аномалий – Алгоритмы машинного обучения могут автоматически выявлять выбросы и аномалии в данных, помогая организациям обнаруживать мошенничество, ошибки и нарушения безопасности быстрее, чем когда-либо прежде. Быстро обнаруживая и отмечая аномалии, машинное обучение повышает эффективность управления рисками, позволяя принимать упреждающие меры для защиты от потенциальных угроз.
- автоматизация – ML может автоматизировать повторяющиеся задачи, сокращая ручные усилия, необходимые для анализа данных. Изучая исторические данные и закономерности, алгоритмы МО могут брать на себя рутинные и трудоемкие задачи, освобождая персонал для решения более стратегических и творческих задач.
Размытые границы между BI и ML
Различие между традиционным анализом данных и аналитикой на основе машинного обучения становится все менее очевидным по мере того, как все больше компаний используют машинное обучение для аналитических целей.
Многие действия, традиционно связанные с BI, такие как создание отчетов и информационных панелей, теперь полагаются на алгоритмы на базе машинного обучения для получения более точной и действенной информации, которая корректируется в режиме реального времени. Например, вместо создания отчетов вручную компании могут использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического создания отчетов, выделяя наиболее актуальную информацию и прошлые тенденции и одновременно прогнозируя, как эти тенденции могут измениться в будущем.
Этот сдвиг стирает грань между BI и ML, подчеркивая, что практика аналитики шире, чем любой конкретный инструмент или подход. Вместо этого она превращается в динамичную и прогнозирующую область. Есть причина, по которой некоторые стали называть МО «расширенной аналитикой».
БИ Реборн
Поскольку машинное обучение становится все более распространенным и распространенным инструментом, бизнес-аналитика больше не будет ограничиваться анализом исторических данных. Вместо этого машинное обучение преобразует аналитику данных, фундаментально меняя бизнес-среду.
Чтобы оставаться конкурентоспособными и принимать решения на основе данных, организации должны адаптироваться к развивающейся парадигме и внедрить интеграцию машинного обучения в свои процессы анализа данных. Хотя темпы этого процесса внедрения будут различаться в разных компаниях, все организации, зависящие от данных, будут инвестировать в соответствующую технологию ML, повышать квалификацию своих сотрудников и развивать культуру, основанную на данных, которая ценит идеи, полученные с помощью ML.
Если BI воспринимается как процесс или подход к бизнесу, а не как инструмент, то рост ML не будет означать «смерти» BI. Вместо этого это означает возрождение – трансформацию к началу более интеллектуального, продвинутого и автоматизированного будущего.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Вице-президент по продуктам SQream
