Analytics riadená strojovým učením a „smrť“ Business Intelligence
Stručne
ML prináša revolúciu v analytike, detekcii, personalizácii a automatizácii, čím stiera hranice medzi konvenčnou BI a pokročilou analytikou.
Hodnota akéhokoľvek nástroja spočíva v tom, ako sa používa na dosiahnutie výsledku. Podobne spoločnosti chápu, že úspech nezávisí od údajov, ktoré vlastnia, ale od toho, ako ich využívajú.
Rozsah a význam údajov rýchlo narastá, čo posúva oblasť podnikovej inteligencie (BI) a analýzy údajov do stavu neustálej transformácie. Keďže tradičná analytika je nastavená na dynamickejší a výkonnejší rast, niektorí to považujú za koniec BI, ako ju poznáme.
Táto transformácia prichádza najmä vďaka strojovému učeniu (ML), čo je proces sebazlepšujúcej sa analýzy údajov, ktorého úloha je čoraz dôležitejšia v takmer každom aspekte obchodných operácií. Spoločnosti, ktoré sa pri analýze údajov spoliehajú na BI, čoraz viac zisťujú, že potrebujú schopnosti strojového učenia.
Tu je to, čo správcovia údajov a podniky potrebujú vedieť o tom, ako udržať náskok pred krivkou strojového učenia.
Tradičná úloha analýzy údajov
Business Intelligence, dlho synonymom pre analýzu údajov, zvyčajne zahŕňa dashboardy a zostavy získané z údajov uložených v dátových skladoch alebo jazerné domy ktoré pomáhajú organizáciám pochopiť historické trendy a vzorce.
Tento konvenčný prístup už nestačí na prispôsobenie sa súčasnej záplave údajov. Existuje príliš veľa údajov na jednoduché odčítanie údajov na informačnom paneli alebo analytickú zostavu na to, aby plne odrážali informácie o akomkoľvek danom súbore údajov.
Zatiaľ čo techniky BI využívajú údaje na sledovanie trendov v priebehu času a získavajú cenné poznatky, ktoré by inak zostali nepovšimnuté, vo všeobecnosti analyzujú údaje ako izolovaný balík informácií. Preto musia byť ľudskí analytici a príslušní tvorcovia rozhodnutí tí, ktorí budú vytvárať predpovede založené na týchto informáciách.
Vzostup strojového učenia
Hoci je ML stále relatívne novým prírastkom do podnikových technologických balíkov, rýchlo sa stalo hlavnou hnacou silou, ktorá poháňa analýzu údajov vpred. Spolu s generatívnou AI sa ML stala takou trendovou, že obchodní manažéri často tlačia na manažérov údajov, aby ju implementovali skôr, ako sa identifikuje prípad použitia.
Namiesto pasívneho vyhodnocovania údajov, ktoré dostáva – ako je to často v prípade BI – strojové učenie umožňuje systémom aktívne sa učiť z údajov, nezávisle vytvárať predpovede a zodpovedajúcim spôsobom sa prispôsobovať novým informáciám.
Tu sú niektoré atribúty ML, ktoré mu umožnili zásadne zmeniť prostredie obchodnej analýzy:
- Prediktívna analýza – ML umožňuje podnikom robiť viac než len porozumieť minulým údajom, pretože ML dokáže presnejšie predpovedať budúce výsledky. Rozpoznaním vzorov a vzťahov v súboroch údajov môžu modely ML vytvárať predpovede, ktoré pomáhajú osobám s rozhodovacou právomocou proaktívne formovať stratégie, optimalizovať alokáciu zdrojov a zmierňovať potenciálne riziká.
- Analýza v reálnom čase – Na rozdiel od pravidelných správ tradičnej BI poskytuje analytika riadená ML prehľady v reálnom čase. Táto analýza v reálnom čase umožňuje organizáciám rýchlo reagovať na meniace sa okolnosti, využívať nové príležitosti a prijímať informované rozhodnutia, čím podporuje agilnejšie a prispôsobivejšie podnikateľské prostredie.
- Detekcia anomálií – Algoritmy ML dokážu automaticky identifikovať odľahlé hodnoty a anomálie v údajoch, čo pomáha organizáciám odhaliť podvody, chyby a narušenia bezpečnosti rýchlejšie než kedykoľvek predtým. Rýchlym zisťovaním a označovaním anomálií zvyšuje ML efektívnosť riadenia rizík a umožňuje prijať proaktívne opatrenia na ochranu pred potenciálnymi hrozbami.
- Automatizácia – ML dokáže automatizovať opakujúce sa úlohy, čím znižuje manuálne úsilie potrebné na analýzu údajov. Učením sa z historických údajov a vzorov môžu algoritmy ML prevziať všedné a časovo náročné úlohy, čím oslobodia personál, aby riešil strategickejšie a kreatívnejšie snahy.
Rozmazané čiary medzi BI a ML
Rozdiel medzi tradičnou analytikou údajov a analytikou založenou na ML je čoraz menej zreteľný, pretože stále viac spoločností používa ML na analytické účely.
Mnohé činnosti tradične spojené s BI, ako je vytváranie prehľadov a informačných panelov, sa teraz spoliehajú na algoritmy poháňané ML pre presnejšie a použiteľnejšie informácie, ktoré sa upravujú v reálnom čase. Napríklad namiesto manuálneho vytvárania správ môžu podniky použiť algoritmy ML na automatické generovanie správ, pričom zvýrazňujú najrelevantnejšie informácie a minulé trendy a súčasne predpovedajú, ako sa tieto trendy môžu v budúcnosti zmeniť.
Tento posun stiera hranicu medzi BI a ML a zdôrazňuje, že analytická prax je širšia ako akýkoľvek daný nástroj alebo prístup. Namiesto toho sa vyvíja do dynamickej a prediktívnej oblasti. Existuje dôvod, prečo niektorí začali označovať ML ako „pokročilá analýza“.
BI Reborn
Keďže ML sa stáva bežnejším a rozšírenejším nástrojom, business intelligence sa už nebude obmedzovať na analýzu historických údajov. Namiesto toho ML transformuje dátovú analýzu tak, aby zásadne zmenila podnikateľské prostredie.
Aby organizácie zostali konkurencieschopné a robili rozhodnutia založené na údajoch, musia sa prispôsobiť vyvíjajúcej sa paradigme a prijať integráciu strojového učenia do svojich procesov analýzy údajov. Aj keď sa tempo tohto procesu prijímania bude medzi rôznymi spoločnosťami líšiť, všetky organizácie závislé od údajov by investovali do vhodnej technológie ML, zdokonalili svojich zamestnancov a podporili kultúru založenú na údajoch, ktorá oceňuje poznatky získané z ML.
Ak je BI vnímaná ako proces alebo prístup k podnikaniu, a nie ako nástroj, potom vzostup ML nebude znamenať „smrť“ BI. Namiesto toho znamená znovuzrodenie – transformáciu na začiatok inteligentnejšej, pokročilejšej a automatizovanejšej budúcnosti.
Vylúčenie zodpovednosti
V súlade s Pokyny k projektu Trust, uvedomte si, že informácie uvedené na tejto stránke nie sú zamýšľané a nemali by byť interpretované ako právne, daňové, investičné, finančné alebo iné formy poradenstva. Je dôležité investovať len toľko, koľko si môžete dovoliť stratiť a v prípade akýchkoľvek pochybností vyhľadať nezávislé finančné poradenstvo. Ak chcete získať ďalšie informácie, odporúčame vám pozrieť si zmluvné podmienky, ako aj stránky pomoci a podpory poskytnuté vydavateľom alebo inzerentom. MetaversePost sa zaviazala poskytovať presné a nezaujaté správy, ale podmienky na trhu sa môžu zmeniť bez upozornenia.
Viceprezident produktov SQream
