การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและ “ความตาย” ของระบบธุรกิจอัจฉริยะ
ในบทสรุป
ML กำลังปฏิวัติการวิเคราะห์ การตรวจจับ การทำให้เป็นส่วนตัว และระบบอัตโนมัติ ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง BI แบบเดิมๆ และการวิเคราะห์ขั้นสูงไม่ชัดเจน
คุณค่าของเครื่องมือใดๆ อยู่ที่วิธีการใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ ในทำนองเดียวกัน บริษัทต่างๆ เข้าใจว่าความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่พวกเขามี แต่ขึ้นอยู่กับวิธีที่พวกเขาใช้ประโยชน์จากมัน
ข้อมูลมีขนาดและความสำคัญเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ขับเคลื่อนภูมิทัศน์ของระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ข้อมูลให้เข้าสู่สภาวะของการเปลี่ยนแปลงที่ไม่สิ้นสุด ด้วยการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมที่กำหนดให้เติบโตแบบไดนามิกและทรงพลังมากขึ้น บางคนมองว่านี่เป็นจุดสิ้นสุดของ BI อย่างที่เราทราบกันดี
การเปลี่ยนแปลงนี้สาเหตุหลักมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบปรับปรุงตนเอง ซึ่งมีบทบาทสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในเกือบทุกด้านของการดำเนินธุรกิจ บริษัทต่างๆ ที่ใช้ BI ในการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังพบว่าตัวเองต้องการความสามารถด้านการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มมากขึ้น
นี่คือสิ่งที่ผู้จัดการข้อมูลและองค์กรจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการก้าวนำหน้าการเรียนรู้ของเครื่อง
บทบาทดั้งเดิมของการวิเคราะห์ข้อมูล
ระบบธุรกิจอัจฉริยะซึ่งมีความหมายเหมือนกันกับการวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับแดชบอร์ดและรายงานที่รวบรวมจากข้อมูลที่เก็บไว้ในคลังข้อมูลหรือ ทะเลสาบ ที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบในอดีต
วิธีการแบบเดิมนี้ไม่เพียงพอที่จะรองรับข้อมูลที่มีอยู่อย่างล้นหลามอีกต่อไป มีข้อมูลมากเกินไปสำหรับการอ่านข้อมูลแดชบอร์ดหรือรายงานการวิเคราะห์แบบธรรมดาที่จะสะท้อนข้อมูลเชิงลึกของชุดข้อมูลที่กำหนดได้ครบถ้วน
แม้ว่าเทคนิค BI จะใช้ข้อมูลเพื่อติดตามแนวโน้มในช่วงเวลาหนึ่ง และรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็น แต่โดยทั่วไปแล้ว เทคนิคจะวิเคราะห์ข้อมูลเป็นชุดข้อมูลที่แยกออกมา ดังนั้นนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์และผู้มีอำนาจตัดสินใจที่เกี่ยวข้องจะต้องเป็นผู้คาดการณ์ตามข้อมูลนั้น
การเพิ่มขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่อง
แม้ว่าจะยังคงเป็นส่วนเสริมที่ค่อนข้างใหม่ในกลุ่มเทคโนโลยีระดับองค์กร แต่ ML ก็กลายเป็นแรงผลักดันหลักอย่างรวดเร็วในการขับเคลื่อนการวิเคราะห์ข้อมูลไปข้างหน้า นอกเหนือจาก Generative AI แล้ว ML ยังได้รับความนิยมอย่างมากจนผู้บริหารธุรกิจมักจะผลักดันให้ผู้จัดการข้อมูลนำไปใช้ก่อนที่จะระบุกรณีการใช้งาน
แทนที่จะประเมินข้อมูลที่ได้รับอย่างอดทน เช่นเดียวกับที่เคยเกิดขึ้นกับ BI การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างแข็งขัน ทำการคาดการณ์อย่างเป็นอิสระ และปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่ตามนั้น
นี่คือคุณลักษณะบางประการของ ML ที่ทำให้สามารถเปลี่ยนแปลงภาพรวมการวิเคราะห์ธุรกิจโดยพื้นฐาน:
- การวิเคราะห์เชิงทำนาย – ML ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทำได้มากกว่าแค่เข้าใจข้อมูลในอดีต เนื่องจาก ML สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ชาญฉลาดภายในชุดข้อมูล แบบจำลอง ML จึงสามารถคาดการณ์ที่ช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจในการกำหนดกลยุทธ์ในเชิงรุก เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
- การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ – แตกต่างจากรายงานตามระยะเวลาของ BI แบบดั้งเดิม การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์นี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ใช้ประโยชน์จากโอกาสที่เกิดขึ้น และทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ส่งเสริมสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่คล่องตัวและปรับตัวได้มากขึ้น
- การตรวจจับความผิดปกติ – อัลกอริธึม ML สามารถระบุค่าผิดปกติและความผิดปกติในข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรตรวจจับการฉ้อโกง ข้อผิดพลาด และการละเมิดความปลอดภัยได้เร็วกว่าที่เคย ด้วยการตรวจจับและทำเครื่องหมายความผิดปกติอย่างรวดเร็ว ML จึงเพิ่มประสิทธิภาพของการบริหารความเสี่ยง และทำให้สามารถดำเนินมาตรการเชิงรุกเพื่อป้องกันภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
- อัตโนมัติ – ML สามารถทำงานซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติ โดยลดความพยายามด้วยตนเองที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูลและรูปแบบในอดีต อัลกอริธึม ML จึงสามารถเข้าควบคุมงานธรรมดาและใช้เวลานาน ทำให้บุคลากรสามารถจัดการกับความพยายามเชิงกลยุทธ์และสร้างสรรค์ได้มากขึ้น
เส้นเบลอระหว่าง BI และ ML
ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมและการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML มีความชัดเจนน้อยลงมากขึ้น เนื่องจากบริษัทต่างๆ หันมาใช้ ML เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์มากขึ้น
กิจกรรมหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับ BI แบบดั้งเดิม เช่น การรายงานและการสร้างแดชบอร์ด ปัจจุบันอาศัยอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปปฏิบัติได้มากขึ้น ซึ่งปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะสร้างรายงานด้วยตนเอง ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้อัลกอริธึม ML เพื่อสร้างรายงานโดยอัตโนมัติ โดยเน้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดและแนวโน้มในอดีต ในขณะเดียวกันก็คาดการณ์แนวโน้มเหล่านั้นที่อาจเปลี่ยนแปลงไปในอนาคตไปพร้อมๆ กัน
การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง BI และ ML ไม่ชัดเจน โดยเน้นว่าแนวปฏิบัติด้านการวิเคราะห์กว้างกว่าเครื่องมือหรือแนวทางใดๆ ที่กำหนดอย่างไร แต่กำลังพัฒนาไปสู่สนามแบบไดนามิกและการคาดการณ์ มีเหตุผลที่บางคนเริ่มเรียก ML ว่า "การวิเคราะห์ขั้นสูง"
บีไอ รีบอร์น
เนื่องจาก ML กลายเป็นเครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปและแพร่หลายมากขึ้น ระบบธุรกิจอัจฉริยะจะไม่ถูกจำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตอีกต่อไป แต่ ML จะเปลี่ยนโฉมการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับโครงสร้างภูมิทัศน์ทางธุรกิจโดยพื้นฐาน
เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันและการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล องค์กรต่างๆ จะต้องปรับตัวให้เข้ากับกระบวนทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไป และยอมรับการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของตน แม้ว่าขั้นตอนของกระบวนการนำไปใช้จะแตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท แต่องค์กรที่พึ่งพาข้อมูลทั้งหมดจะลงทุนในเทคโนโลยี ML ที่เหมาะสม ยกระดับทักษะของพนักงาน และส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก ML
หาก BI ถูกมองว่าเป็นกระบวนการหรือแนวทางในการดำเนินธุรกิจ ไม่ใช่เครื่องมือ การเพิ่มขึ้นของ ML จะไม่บ่งบอกถึง “การตาย” ของ BI แต่มันบ่งบอกถึงการเกิดใหม่ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงสู่จุดเริ่มต้นของอนาคตที่ชาญฉลาด ล้ำหน้า และเป็นอัตโนมัติยิ่งขึ้น
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ SQream
