Analitika, ki temelji na strojnem učenju, in "smrt" poslovne inteligence
Na kratko
ML revolucionira analitiko, odkrivanje, personalizacijo in avtomatizacijo ter briše meje med običajnim BI in napredno analitiko.
Vrednost katerega koli orodja je v tem, kako ga uporabljamo, da dosežemo rezultat. Podobno podjetja razumejo, da uspeh ni odvisen od podatkov, ki jih imajo, temveč od tega, kako jih uporabljajo.
Obseg in pomen podatkov se hitro povečujeta, kar poganja pokrajino poslovne inteligence (BI) in analitike podatkov v stanje nenehne transformacije. Ker bo tradicionalna analitika postajala vse bolj dinamična in zmogljiva, jo nekateri vidijo kot konec BI, kot ga poznamo.
Ta preobrazba prihaja predvsem zaradi strojnega učenja (ML), procesa samoizboljšljive analize podatkov, katerega vloga postaja vedno bolj ključna v skoraj vseh vidikih poslovanja. Podjetja, ki se za analizo podatkov zanašajo na BI, vse pogosteje potrebujejo zmogljivosti strojnega učenja.
Tukaj je tisto, kar morajo vedeti upravljavci podatkov in podjetja, da ostanejo pred krivuljo strojnega učenja.
Tradicionalna vloga podatkovne analitike
Poslovna inteligenca, dolgo sinonim za podatkovno analitiko, običajno vključuje nadzorne plošče in poročila, pridobljena iz podatkov, shranjenih v podatkovnih skladiščih oz. jezernice ki organizacijam pomagajo razumeti zgodovinske trende in vzorce.
Ta konvencionalni pristop ne zadostuje več za obvladovanje trenutne poplave podatkov. Podatkov je preveč, da bi preprosto branje na nadzorni plošči ali analitično poročilo v celoti odražalo vpogled v kateri koli dani nabor podatkov.
Medtem ko tehnike poslovne inteligence uporabljajo podatke za sledenje trendom skozi čas in pridobivanje dragocenih vpogledov, ki bi sicer ostali neopaženi, podatke na splošno analizirajo kot izoliran paket informacij. Zato morajo biti človeški analitiki in ustrezni odločevalci tisti, ki oblikujejo napovedi na podlagi teh informacij.
Vzpon strojnega učenja
Čeprav je še vedno razmeroma nov dodatek k tehnološkim skladom podjetij, je ML hitro postal glavna gonilna sila, ki poganja podatkovno analitiko naprej. Skupaj z Generative AI je ML postalo tako trendovsko, da vodje podjetij pogosto prisilijo upravljavce podatkov, da ga implementirajo, preden je bil identificiran primer uporabe.
Namesto pasivnega ocenjevanja podatkov, ki jih prejme – kot se pogosto zgodi pri BI – strojno učenje omogoča sistemom, da se aktivno učijo iz podatkov, neodvisno napovedujejo in se ustrezno prilagajajo novim informacijam.
Tukaj je nekaj lastnosti ML, ki so mu omogočile, da temeljito spremeni krajino poslovne analitike:
- Prediktivna analitika – ML podjetjem omogoča več kot le razumevanje preteklih podatkov, saj lahko ML natančneje napove prihodnje rezultate. Z razločevanjem vzorcev in odnosov znotraj naborov podatkov lahko modeli ML oblikujejo napovedi, ki odločevalcem pomagajo pri proaktivnem oblikovanju strategij, optimiziranju dodeljevanja virov in zmanjševanju potencialnih tveganj.
- Analiza v realnem času – V nasprotju s periodičnimi poročili tradicionalnega BI analitika, ki temelji na ML, zagotavlja vpogled v realnem času. Ta analiza v realnem času omogoča organizacijam, da se hitro odzovejo na spreminjajoče se okoliščine, izkoristijo nastajajoče priložnosti in sprejemajo odločitve na podlagi informacij, kar spodbuja bolj agilno in prilagodljivo poslovno okolje.
- Odkrivanje nepravilnosti – Algoritmi ML lahko samodejno prepoznajo odstopanja in anomalije v podatkih, s čimer pomagajo organizacijam hitreje kot kadar koli prej odkriti goljufije, napake in kršitve varnosti. S hitrim odkrivanjem in označevanjem nepravilnosti ML povečuje učinkovitost obvladovanja tveganja, kar omogoča sprejetje proaktivnih ukrepov za zaščito pred morebitnimi grožnjami.
- Avtomatizacija – ML lahko avtomatizira ponavljajoče se naloge in zmanjša ročni napor, potreben za analizo podatkov. Z učenjem iz zgodovinskih podatkov in vzorcev lahko algoritmi ML prevzamejo vsakdanja in zamudna opravila, osebje pa osvobodijo, da se loti bolj strateških in ustvarjalnih podvigov.
Zabrisane črte med BI in ML
Razlika med tradicionalno podatkovno analitiko in analitiko, ki temelji na ML, je postala vse manj jasna, saj vse več podjetij uporablja ML za analitične namene.
Številne dejavnosti, ki so tradicionalno povezane z BI, kot sta poročanje in ustvarjanje nadzorne plošče, se zdaj zanašajo na algoritme, ki jih poganja ML, za natančnejše in učinkovite vpoglede, ki se prilagajajo v realnem času. Na primer, namesto ročnega ustvarjanja poročil lahko podjetja uporabljajo algoritme ML za samodejno ustvarjanje poročil, ki poudarjajo najpomembnejše informacije in pretekle trende, hkrati pa predvidevajo, kako se lahko ti trendi spremenijo v prihodnosti.
Ta premik briše mejo med BI in ML ter poudarja, kako je praksa analitike širša od katerega koli danega orodja ali pristopa. Namesto tega se razvija v dinamično in napovedno področje. Obstaja razlog, da so nekateri ML začeli imenovati »napredna analitika«.
BI Prerojeni
Ker ML postaja bolj običajno in razširjeno orodje, poslovna inteligenca ne bo več omejena na analizo preteklih podatkov. Namesto tega bo ML preoblikoval podatkovno analitiko tako, da bo temeljito preoblikoval poslovno krajino.
Če želijo organizacije ostati konkurenčne in sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih, se morajo prilagoditi razvijajoči se paradigmi in sprejeti integracijo strojnega učenja v svoje procese podatkovne analize. Čeprav se bo hitrost tega procesa sprejemanja razlikovala med podjetji, bodo vse organizacije, ki so odvisne od podatkov, vlagale v ustrezno tehnologijo ML, izpopolnjevale svoje zaposlene in spodbujale kulturo, ki temelji na podatkih, ki ceni vpoglede, pridobljene iz ML.
Če BI dojemamo kot proces ali pristop k poslovanju in ne kot orodje, potem vzpon ML ne bo pomenil "smrti" BI. Namesto tega pomeni ponovno rojstvo – preobrazbo v začetek bolj inteligentne, napredne in avtomatizirane prihodnosti.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
Podpredsednik za izdelke SQream
