Makine Öğrenimi Odaklı Analitik ve İş Zekasının “Ölümü”
Kısaca
ML, geleneksel BI ile gelişmiş analitik arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak analitik, tespit, kişiselleştirme ve otomasyonda devrim yaratıyor.
Herhangi bir aracın değeri, bir sonuca ulaşmak için nasıl kullanıldığına bağlıdır. Benzer şekilde şirketler, başarının sahip oldukları verilere değil, bu verileri nasıl kullandıklarına bağlı olduğunu anlıyor.
Verilerin ölçeği ve önemi hızla artıyor ve iş zekası (BI) ve veri analitiği ortamını sürekli bir dönüşüm durumuna sürüklüyor. Geleneksel analitikler daha dinamik ve güçlü bir şekilde büyümeye hazırlanırken, bazıları bunu bildiğimiz şekliyle BI'nın sonu olarak görüyor.
Bu dönüşüm esas olarak, iş operasyonlarının neredeyse her alanında rolü giderek daha önemli hale gelen, kendini geliştiren bir veri analizi süreci olan makine öğreniminden (ML) kaynaklanıyor. Veri analizi için BI'ya güvenen şirketler giderek kendilerini makine öğrenimi yeteneklerine ihtiyaç duyuyor.
Veri yöneticilerinin ve işletmelerin makine öğrenimi eğrisinde bir adım önde olmak için bilmeleri gerekenleri burada bulabilirsiniz.
Veri Analitiğinin Geleneksel Rolü
Uzun süredir veri analitiğiyle eşanlamlı olan İş Zekası, genellikle veri ambarlarında veya depolarda depolanan verilerden toplanan gösterge tablolarını ve raporları içerir. göl evleri Kuruluşların tarihsel eğilimleri ve kalıpları anlamalarına yardımcı olan.
Bu geleneksel yaklaşım artık mevcut veri akınını karşılamak için yeterli değil. Basit bir kontrol paneli okuması veya analiz raporu için, herhangi bir veri kümesinin içgörülerini tam olarak yansıtamayacak kadar çok veri var.
BI teknikleri, zaman içindeki eğilimleri izlemek ve normalde fark edilmeyecek değerli bilgiler toplamak için verileri kullanırken, genellikle verileri yalıtılmış bir bilgi paketi olarak analiz eder. Bu nedenle, insan analistleri ve ilgili karar vericiler bu bilgilere dayanarak tahminler oluşturmalıdır.
Makine Öğreniminin Yükselişi
Kurumsal teknoloji yığınlarına nispeten yeni bir katkı olmasına rağmen ML, hızla veri analitiğini ileriye taşıyan birincil itici güç haline geldi. Üretken yapay zeka ile birlikte makine öğrenimi o kadar popüler hale geldi ki, şirket yöneticileri genellikle veri yöneticilerini bir kullanım durumu belirlenmeden önce bunu uygulamaya zorluyor.
Makine öğrenimi, (BI'da sıklıkla olduğu gibi) aldığı verileri pasif bir şekilde değerlendirmek yerine, sistemlerin verilerden aktif olarak öğrenmesine, bağımsız olarak tahminlerde bulunmasına ve buna göre yeni bilgilere uyum sağlamasına olanak tanır.
ML'nin iş analitiği ortamını temelden değiştirmesine olanak tanıyan bazı özellikleri şunlardır:
- Tahmine Dayalı Analitik – ML, gelecekteki sonuçları daha doğru bir şekilde tahmin edebildiği için, ML işletmelerin yalnızca geçmiş verileri anlamasından daha fazlasını yapmasına olanak tanır. ML modelleri, veri kümeleri içindeki kalıpları ve ilişkileri ayırt ederek, karar vericilerin proaktif olarak stratejileri şekillendirmesine, kaynak tahsisini optimize etmesine ve potansiyel riskleri azaltmasına yardımcı olacak tahminler yapabilir.
- Gerçek Zamanlı Analiz – Geleneksel BI'nın periyodik raporlarından farklı olarak, makine öğrenimi odaklı analizler gerçek zamanlı bilgiler sağlar. Bu gerçek zamanlı analiz, kuruluşların değişen koşullara hızlı bir şekilde yanıt vermesini, ortaya çıkan fırsatlardan yararlanmasını ve bilinçli kararlar almasını sağlayarak daha çevik ve uyarlanabilir bir iş ortamını teşvik eder.
- Anomali tespiti - ML algoritmaları, verilerdeki aykırı değerleri ve anormallikleri otomatik olarak tanımlayarak kuruluşların sahtekarlığı, hataları ve güvenlik ihlallerini her zamankinden daha hızlı tespit etmesine yardımcı olur. ML, anormallikleri hızla tespit edip işaretleyerek risk yönetiminin verimliliğini artırır ve potansiyel tehditlere karşı koruma sağlamak için proaktif önlemlerin alınmasına olanak tanır.
- Otomasyon – ML, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek veri analizi için gereken manuel çabayı azaltabilir. ML algoritmaları, geçmiş verilerden ve kalıplardan öğrenerek sıradan ve zaman alan görevleri üstlenebilir ve personelin daha stratejik ve yaratıcı çabalarla uğraşmasını sağlar.
BI ve ML Arasındaki Bulanık Çizgiler
Geleneksel veri analitiği ile makine öğrenimi odaklı analitik arasındaki ayrım, giderek daha fazla şirketin analitik amaçlar için makine öğrenimini benimsemesiyle giderek daha az belirgin hale geliyor.
Raporlama ve gösterge tablosu oluşturma gibi geleneksel olarak BI ile ilişkilendirilen birçok etkinlik, artık gerçek zamanlı olarak ayarlanan daha doğru ve eyleme geçirilebilir bilgiler için makine öğrenimi destekli algoritmalara güveniyor. Örneğin, işletmeler raporları manuel olarak oluşturmak yerine makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak raporları otomatik olarak oluşturabilir, en alakalı bilgileri ve geçmiş eğilimleri vurgularken aynı zamanda bu eğilimlerin gelecekte nasıl değişebileceğini de tahmin edebilir.
Bu değişim, BI ve ML arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor ve analitik uygulamasının herhangi bir araç veya yaklaşımdan daha geniş olduğunu vurguluyor. Bunun yerine dinamik ve öngörücü bir alana dönüşüyor. Bazılarının makine öğreniminden "Gelişmiş Analiz" olarak bahsetmeye başlamasının bir nedeni var.
BI Yeniden Doğdu
ML daha yaygın ve yaygın bir araç haline geldikçe, iş zekası artık geçmiş veri analiziyle sınırlı kalmayacak. Bunun yerine ML, veri analitiğini iş ortamını temelden yeniden şekillendirecek şekilde dönüştürecek.
Rekabetçi kalabilmek ve veri odaklı kararlar alabilmek için kuruluşların gelişen paradigmaya uyum sağlaması ve makine öğreniminin veri analitiği süreçlerine entegrasyonunu benimsemesi gerekiyor. Bu benimseme sürecinin hızı farklı şirketler arasında farklılık gösterse de, veriye bağımlı tüm kuruluşlar uygun makine öğrenimi teknolojisine yatırım yapacak, çalışanlarının becerilerini artıracak ve makine öğreniminden elde edilen içgörülere değer veren veri odaklı bir kültürü teşvik edecek.
Eğer BI bir araçtan ziyade bir süreç veya iş yaklaşımı olarak algılanırsa, ML'nin yükselişi BI'nın "ölümü" anlamına gelmeyecektir. Bunun yerine yeniden doğuşu, daha akıllı, gelişmiş ve otomatikleştirilmiş bir geleceğin başlangıcına dönüşümü ifade ediyor.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
SQream Ürünlerinden Sorumlu Başkan Yardımcısı
