Maskininlärningsdriven analys och Business Intelligences "död".
I korthet
ML revolutionerar analys, detektering, personalisering och automatisering och suddar ut gränserna mellan konventionell BI och avancerad analys.
Värdet av alla verktyg ligger i hur det används för att uppnå ett resultat. På samma sätt förstår företag att framgång inte beror på den data de har utan istället på hur de utnyttjar den.
Data ökar snabbt i omfattning och betydelse, vilket driver landskapet för business intelligence (BI) och dataanalys till ett tillstånd av evig transformation. Med traditionell analys inställd på att växa mer dynamisk och kraftfull ser vissa det som slutet på BI som vi känner det.
Denna omvandling kommer främst på grund av maskininlärning (ML), en process för självförbättrande dataanalys vars roll blir allt mer avgörande i nästan alla aspekter av affärsverksamheten. Företag som förlitar sig på BI för dataanalys finner sig alltmer i behov av maskininlärningsfunktioner.
Här är vad datahanterare och företag behöver veta om att ligga före maskininlärningskurvan.
Dataanalysens traditionella roll
Business Intelligence, länge synonymt med dataanalys, involverar vanligtvis instrumentpaneler och rapporter hämtade från data som lagras i datalager eller sjöhus som hjälper organisationer att förstå historiska trender och mönster.
Detta konventionella tillvägagångssätt är inte längre tillräckligt för att ta emot den aktuella datafloden. Det finns för mycket data för att en enkel instrumentpanelsavläsning eller analysrapport ska kunna återspegla insikterna från en given datamängd till fullo.
Medan BI-tekniker använder data för att spåra trender över tid och få värdefulla insikter som annars skulle gå obemärkt förbi, analyserar den i allmänhet data som ett isolerat paket med information. Därför måste mänskliga analytiker och relevanta beslutsfattare vara de som gör förutsägelser baserade på den informationen.
Uppkomsten av maskininlärning
Även om det fortfarande är ett relativt nytt tillskott till företagsteknologiska stackar, har ML snabbt blivit den primära drivkraften som driver dataanalys framåt. Tillsammans med Generativ AI har ML blivit så trendigt att företagsledare ofta pressar datahanterare att implementera det innan ett användningsfall har identifierats.
Istället för att passivt bedöma den data den tar emot – som ofta är fallet med BI – ger maskininlärning system möjlighet att aktivt lära av data, göra förutsägelser oberoende och anpassa sig till ny information därefter.
Här är några attribut för ML som har gjort det möjligt för den att fundamentalt förändra affärsanalyslandskapet:
- Predictive Analytics – ML gör det möjligt för företag att göra mer än att bara förstå tidigare data, eftersom ML kan förutsäga framtida resultat mer exakt. Genom att urskilja mönster och relationer inom datamängder kan ML-modeller göra förutsägelser som hjälper beslutsfattare att proaktivt forma strategier, optimera resursallokering och minska potentiella risker.
- Realtidsanalys – Till skillnad från de periodiska rapporterna för traditionell BI ger ML-driven analys realtidsinsikter. Denna realtidsanalys gör det möjligt för organisationer att reagera snabbt på förändrade omständigheter, dra nytta av nya möjligheter och fatta välgrundade beslut, vilket främjar en mer flexibel och anpassningsbar affärsmiljö.
- Anomalidetektering – ML-algoritmer kan automatiskt identifiera extremvärden och anomalier i data, vilket hjälper organisationer att upptäcka bedrägerier, fel och säkerhetsintrång snabbare än någonsin tidigare. Genom att snabbt upptäcka och flagga avvikelser förbättrar ML effektiviteten i riskhanteringen, vilket gör det möjligt att vidta proaktiva åtgärder för att skydda mot potentiella hot.
- Automation – ML kan automatisera repetitiva uppgifter, vilket minskar den manuella ansträngning som krävs för dataanalys. Genom att lära av historiska data och mönster kan ML-algoritmer ta över vardagliga och tidskrävande uppgifter, vilket gör att personalen kan ta sig an mer strategiska och kreativa ansträngningar.
De suddiga linjerna mellan BI och ML
Skillnaden mellan traditionell dataanalys och ML-driven analys har blivit allt mindre tydlig i takt med att fler företag använder ML för analytiska ändamål.
Många aktiviteter som traditionellt förknippas med BI, såsom rapportering och skapande av instrumentpaneler, förlitar sig nu på ML-drivna algoritmer för mer exakta och handlingsbara insikter, som justeras i realtid. Till exempel, istället för att manuellt skapa rapporter, kan företag använda ML-algoritmer för att generera rapporter automatiskt, framhäva den mest relevanta informationen och tidigare trender samtidigt som de förutsäger hur dessa trender kan förändras i framtiden.
Denna förändring suddar ut gränsen mellan BI och ML, vilket framhäver hur praktiken av analys är bredare än något givet verktyg eller tillvägagångssätt. Istället utvecklas det till ett dynamiskt och prediktivt fält. Det finns en anledning till att vissa har börjat hänvisa till ML som "avancerad analys".
BI Reborn
När ML blir ett mer vanligt och utbrett verktyg kommer business intelligence inte längre att begränsas till historisk dataanalys. Istället kommer ML att omvandla dataanalys så att den i grunden rekonturerar affärslandskapet.
För att förbli konkurrenskraftiga och fatta datadrivna beslut måste organisationer anpassa sig till det framväxande paradigmet och anamma integrationen av maskininlärning i sina dataanalysprocesser. Även om takten i denna adoptionsprocess kommer att variera mellan olika företag, skulle alla databeroende organisationer investera i lämplig ML-teknik, uppfostra sina anställda och främja en datadriven kultur som värdesätter de insikter som härrör från ML.
Om BI uppfattas som en process eller ett förhållningssätt till affärer, snarare än ett verktyg, kommer uppkomsten av ML inte att betyda BI:s "död". Istället betyder det en återfödelse – en förvandling till början av en mer intelligent, avancerad och automatiserad framtid.
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
VP för produkter på SQream
