Machine Learning-Driven Analytics at ang "Kamatayan" ng Business Intelligence
Sa madaling sabi
Binabago ng ML ang analytics, detection, personalization at automation, na pinapalabo ang mga linya sa pagitan ng conventional BI at advanced analytics.
Ang halaga ng anumang tool ay nakasalalay sa kung paano ito ginagamit upang makamit ang isang resulta. Gayundin, nauunawaan ng mga kumpanya na ang tagumpay ay hindi nakasalalay sa data na taglay nila ngunit sa halip sa kung paano nila ito ginagamit.
Mabilis na tumataas ang laki at kahalagahan ng data, na nagtutulak sa landscape ng business intelligence (BI) at data analytics sa isang estado ng walang hanggang pagbabago. Sa tradisyunal na analytics na nakatakdang lumago nang mas dynamic at makapangyarihan, nakikita ito ng ilan bilang katapusan ng BI gaya ng alam natin.
Ang pagbabagong ito ay higit sa lahat dahil sa machine learning (ML), isang proseso ng self-improving data analysis na ang tungkulin ay lalong nagiging mahalaga sa halos lahat ng aspeto ng mga operasyon ng negosyo. Ang mga kumpanyang umaasa sa BI para sa pagsusuri ng data ay lalong nahahanap ang kanilang sarili na nangangailangan ng mga kakayahan sa machine learning.
Narito ang kailangang malaman ng mga tagapamahala ng data at negosyo tungkol sa pananatiling nangunguna sa kurba ng pagkatuto ng makina.
Ang Tradisyonal na Tungkulin ng Data Analytics
Business Intelligence, matagal nang kasingkahulugan ng data analytics, kadalasang kinabibilangan ng mga dashboard at ulat na nakuha mula sa data na nakaimbak sa mga data warehouse o mga lakehouse na tumutulong sa mga organisasyon na maunawaan ang mga makasaysayang uso at pattern.
Ang kumbensyonal na diskarte na ito ay hindi na sapat upang mapaunlakan ang kasalukuyang data delubyo. Napakaraming data para sa isang simpleng pagbabasa ng dashboard o ulat ng analytics upang ganap na ipakita ang mga insight ng anumang ibinigay na dataset.
Habang ang mga diskarte ng BI ay gumagamit ng data upang subaybayan ang mga trend sa paglipas ng panahon at makakuha ng mahahalagang insight na kung hindi man ay hindi mapapansin, sa pangkalahatan ay sinusuri nito ang data bilang isang nakahiwalay na pakete ng impormasyon. Samakatuwid, ang mga tao na analyst at may-katuturang mga gumagawa ng desisyon ay dapat na siyang bumuo ng mga hula batay sa impormasyong iyon.
Ang Pagtaas ng Machine Learning
Bagama't medyo bagong karagdagan sa mga enterprise tech stack, ang ML ay mabilis na naging pangunahing puwersang nagtutulak ng data analytics pasulong. Kasama ng Generative AI, ang ML ay naging napaka-uso na ang mga executive ng negosyo ay madalas na nagtutulak sa mga tagapamahala ng data na ipatupad ito bago matukoy ang isang kaso ng paggamit.
Sa halip na passive na pagtatasa sa data na natatanggap nito - tulad ng kadalasang nangyayari sa BI - binibigyang kapangyarihan ng machine learning ang mga system na aktibong matuto mula sa data, gumawa ng mga hula nang nakapag-iisa at umangkop sa bagong impormasyon nang naaayon.
Narito ang ilan sa mga katangian ng ML na nagbigay-daan dito na saligang baguhin ang landscape ng analytics ng negosyo:
- Predictive Analytics – Binibigyang-daan ng ML ang mga negosyo na gumawa ng higit pa sa simpleng pag-unawa sa nakaraang data, dahil mas tumpak na mahulaan ng ML ang mga resulta sa hinaharap. Sa pamamagitan ng pagkilala sa mga pattern at relasyon sa loob ng mga set ng data, ang mga modelo ng ML ay makakagawa ng mga hula na tumutulong sa mga gumagawa ng desisyon sa aktibong paghubog ng mga diskarte, pag-optimize ng paglalaan ng mapagkukunan, at pagpapagaan ng mga potensyal na panganib.
- Real-Time na Pagsusuri – Hindi tulad ng mga pana-panahong ulat ng tradisyonal na BI, ang ML-driven na analytics ay nagbibigay ng mga real-time na insight. Ang real-time na pagsusuri na ito ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na mabilis na tumugon sa nagbabagong mga pangyayari, mapakinabangan ang mga umuusbong na pagkakataon, at gumawa ng matalinong mga pagpapasya, na nagpapaunlad ng isang mas maliksi at adaptive na kapaligiran sa negosyo.
- Anomalya Detection – Ang mga algorithm ng ML ay maaaring awtomatikong matukoy ang mga outlier at anomalya sa data, na tumutulong sa mga organisasyon na matukoy ang panloloko, mga error, at mga paglabag sa seguridad nang mas mabilis kaysa dati. Sa pamamagitan ng mabilis na pag-detect at pag-flag ng mga anomalya, pinapahusay ng ML ang kahusayan ng pamamahala sa peligro, na nagbibigay-daan sa mga proactive na hakbang na isasagawa upang mapangalagaan laban sa mga potensyal na banta.
- Pag-aautomat – Maaaring i-automate ng ML ang mga paulit-ulit na gawain, na binabawasan ang manu-manong pagsisikap na kinakailangan para sa pagsusuri ng data. Sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa makasaysayang data at mga pattern, ang mga algorithm ng ML ay maaaring pumalit sa mga pangmundo at nakakaubos ng oras na mga gawain, na nagpapalaya sa mga tauhan upang harapin ang mas madiskarteng at malikhaing pagsisikap.
Ang Malabong Linya sa Pagitan ng BI at ML
Ang pagkakaiba sa pagitan ng tradisyunal na data analytics at ML-driven na analytics ay naging lalong hindi malinaw habang mas maraming kumpanya ang gumagamit ng ML para sa mga layunin ng pagsusuri.
Maraming aktibidad na tradisyonal na nauugnay sa BI, gaya ng pag-uulat at paggawa ng dashboard, ngayon ay umaasa sa mga algorithm na pinapagana ng ML para sa mas tumpak at naaaksyunan na mga insight, na nagsasaayos nang real-time. Halimbawa, sa halip na manu-manong gumawa ng mga ulat, maaaring gamitin ng mga negosyo ang mga ML algorithm upang awtomatikong bumuo ng mga ulat, na itinatampok ang pinakanauugnay na impormasyon at mga nakaraang trend habang sabay na hinuhulaan kung paano maaaring magbago ang mga trend na iyon sa hinaharap.
Ang pagbabagong ito ay nagpapalabo sa pagitan ng BI at ML, na nagha-highlight kung paano mas malawak ang pagsasagawa ng analytics kaysa sa anumang ibinigay na tool o diskarte. Sa halip, ito ay umuusbong sa isang dynamic at predictive field. May dahilan kung bakit sinimulan ng ilan na tukuyin ang ML bilang "Advanced Analytics."
BI Reborn
Habang nagiging mas karaniwan at laganap na tool ang ML, hindi na makukulong sa makasaysayang pagsusuri ng data ang business intelligence. Sa halip, babaguhin ng ML ang data analytics upang sa panimula nito ay ibabalik ang tanawin ng negosyo.
Upang manatiling mapagkumpitensya at gumawa ng mga desisyon na batay sa data, dapat umangkop ang mga organisasyon sa umuusbong na paradigm at yakapin ang pagsasama ng machine learning sa kanilang mga proseso ng data analytics. Bagama't ang bilis ng proseso ng pag-aampon na ito ay mag-iiba-iba sa iba't ibang kumpanya, lahat ng organisasyong umaasa sa data ay mamumuhunan sa naaangkop na teknolohiya ng ML, magpapalaki sa kanilang mga empleyado, at magpapaunlad ng kulturang batay sa data na nagpapahalaga sa mga insight na nagmula sa ML.
Kung ang BI ay itinuturing bilang isang proseso o isang diskarte sa negosyo, sa halip na isang tool, kung gayon ang pagtaas ng ML ay hindi nangangahulugan ng "kamatayan" ng BI. Sa halip, ito ay nagpapahiwatig ng muling pagsilang - isang pagbabago sa simula ng isang mas matalino, advanced, at automated na hinaharap.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
VP ng Mga Produkto ng SQream
