Аналитика вођена машинским учењем и „смрт“ пословне интелигенције
Укратко
МЛ прави револуцију у аналитици, откривању, персонализацији и аутоматизацији, бришући границе између конвенционалне БИ и напредне аналитике.
Вредност сваког алата лежи у томе како се њиме рукује да би се постигао резултат. Исто тако, компаније схватају да успех не зависи од података које поседују, већ од тога како их користе.
Подаци се брзо повећавају у обиму и значају, доводећи пејзаж пословне интелигенције (БИ) и аналитике података у стање трајне трансформације. Са традиционалном аналитиком која је спремна да постане динамичнија и моћнија, неки то виде као крај БИ какву познајемо.
Ова трансформација долази углавном због машинског учења (МЛ), процеса анализе података који се само-побољшава, чија улога постаје све важнија у скоро сваком аспекту пословних операција. Компаније које се ослањају на БИ за анализу података све више се налазе у потреби за могућностима машинског учења.
Ево шта менаџери података и предузећа треба да знају о томе да буду испред криве машинског учења.
Традиционална улога аналитике података
Пословна интелигенција, дуго синоним за аналитику података, обично укључује контролне табле и извештаје прикупљене из података ускладиштених у складиштима података или лакехоусес који помажу организацијама да разумеју историјске трендове и обрасце.
Овај конвенционални приступ више није довољан да прихвати тренутну поплаву података. Превише је података да би једноставно очитавање на контролној табли или аналитички извештај у потпуности одражавали увиде у било који дати скуп података.
Док БИ технике користе податке за праћење трендова током времена и прикупљање вредних увида који би иначе остали непримећени, оне генерално анализирају податке као изоловани пакет информација. Стога, људски аналитичари и релевантни доносиоци одлука морају бити ти који ће формирати предвиђања на основу тих информација.
Успон машинског учења
Иако је још увек релативно нов додатак корпоративној технологији, МЛ је брзо постао примарна покретачка снага која покреће анализу података напред. Заједно са генеративном вештачком интелигенцијом, МЛ је постало толико модерно да пословни руководиоци често гурају менаџере података да га имплементирају пре него што се идентификује случај употребе.
Уместо да пасивно процењује податке које прима – као што је то често случај са БИ – машинско учење омогућава системима да активно уче из података, да самостално предвиђају и прилагођавају се новим информацијама у складу са тим.
Ево неких атрибута МЛ који су му омогућили да суштински промени пејзаж пословне аналитике:
- Предиктивна аналитика – МЛ омогућава предузећима да ураде више од једноставног разумевања прошлих података, јер МЛ може прецизније да предвиди будуће исходе. Уочавањем образаца и односа унутар скупова података, МЛ модели могу да направе предвиђања која помажу доносиоцима одлука у проактивном обликовању стратегија, оптимизацији алокације ресурса и ублажавању потенцијалних ризика.
- Анализа у реалном времену – За разлику од периодичних извештаја традиционалне БИ, аналитика вођена МЛ пружа увид у реалном времену. Ова анализа у реалном времену омогућава организацијама да брзо реагују на променљиве околности, искористе нове прилике и донесу информисане одлуке, подстичући агилније и прилагодљивије пословно окружење.
- Откривање аномалија – МЛ алгоритми могу аутоматски да идентификују одступања и аномалије у подацима, помажући организацијама да открију преваре, грешке и кршења безбедности брже него икада раније. Брзим откривањем и означавањем аномалија, МЛ побољшава ефикасност управљања ризиком, омогућавајући предузимање проактивних мера за заштиту од потенцијалних претњи.
- Аутоматизација – МЛ може да аутоматизује задатке који се понављају, смањујући ручни напор потребан за анализу података. Учењем из историјских података и образаца, МЛ алгоритми могу преузети свакодневне и дуготрајне задатке, ослобађајући особље да се ухвати у коштац са више стратешких и креативних подухвата.
Замагљене линије између БИ и МЛ
Разлика између традиционалне аналитике података и аналитике вођене МЛ постаје све мање јаснија како све више компанија усваја МЛ у аналитичке сврхе.
Многе активности које су традиционално повезане са БИ, као што су извештавање и креирање контролне табле, сада се ослањају на алгоритме засноване на МЛ за прецизније и делотворније увиде, који се прилагођавају у реалном времену. На пример, уместо ручног креирања извештаја, предузећа могу да користе МЛ алгоритме за аутоматско генерисање извештаја, истичући најрелевантније информације и прошле трендове, док истовремено предвиђају како би се ти трендови могли променити у будућности.
Ова промена брише границу између БИ и МЛ, наглашавајући како је пракса аналитике шира од било ког датог алата или приступа. Уместо тога, он се развија у динамично и предиктивно поље. Постоји разлог зашто су неки почели да називају МЛ „Напредна аналитика“.
БИ Реборн
Како МЛ постаје све чешћи и распрострањенији алат, пословна интелигенција више неће бити ограничена на анализу историјских података. Уместо тога, МЛ ће трансформисати аналитику података тако да суштински реконструише пословни пејзаж.
Да би остале конкурентне и доносиле одлуке засноване на подацима, организације морају да се прилагоде парадигми која се развија и пригрли интеграцију машинског учења у своје процесе анализе података. Иако ће се темпо овог процеса усвајања разликовати међу различитим компанијама, све организације зависне од података би инвестирале у одговарајућу технологију МЛ, усавршавале своје запослене и неговале културу засновану на подацима која вреднује увиде из МЛ.
Ако се БИ перципира као процес или приступ пословању, а не као алат, онда успон МЛ неће значити „смрт“ БИ-ја. Уместо тога, он означава поновно рођење – трансформацију ка почетку интелигентније, напредније и аутоматизованије будућности.
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
ВП производа СКреам-а
