Аналітика, керована машинним навчанням, і «смерть» бізнес-аналітики
Коротко
ML робить революцію в аналітиці, виявленні, персоналізації та автоматизації, стираючи межі між звичайним BI та розширеною аналітикою.
Цінність будь-якого інструменту полягає в тому, як ним володіти для досягнення результату. Так само компанії розуміють, що успіх залежить не від даних, якими вони володіють, а від того, як вони їх використовують.
Дані стрімко зростають у масштабі та значущості, що призводить до постійної трансформації ландшафту бізнес-аналітики (BI) та аналітики даних. У зв’язку з тим, що традиційна аналітика стає все більш динамічною та потужною, дехто вважає це кінцем BI, як ми її знаємо.
Ця трансформація відбувається головним чином завдяки машинному навчанню (ML), процесу самовдосконалення аналізу даних, роль якого стає дедалі ключовою майже в усіх аспектах бізнес-операцій. Компанії, які покладаються на BI для аналізу даних, все частіше відчувають потребу в можливостях машинного навчання.
Ось що потрібно знати менеджерам даних і підприємствам про те, щоб випереджати машинне навчання.
Традиційна роль аналізу даних
Бізнес-аналітика, яка давно є синонімом аналізу даних, зазвичай включає панелі інструментів і звіти, зібрані з даних, що зберігаються в сховищах даних або озерні будинки які допомагають організаціям зрозуміти історичні тенденції та закономірності.
Цього звичайного підходу вже недостатньо для поточного потоку даних. Існує забагато даних для простого зчитування на інформаційній панелі або аналітичного звіту, щоб повністю відобразити статистику будь-якого заданого набору даних.
У той час як методи BI використовують дані для відстеження тенденцій у часі та отримання цінної інформації, яка в іншому випадку залишилася б непоміченою, зазвичай вони аналізують дані як ізольований пакет інформації. Тому люди-аналітики та відповідні особи, які приймають рішення, мають бути тими, хто формує прогнози на основі цієї інформації.
Розквіт машинного навчання
Незважаючи на те, що ML все ще є відносно новим доповненням до стеків корпоративних технологій, воно швидко стало основною рушійною силою, що просуває аналітику даних вперед. Разом із генеративним штучним інтелектом машинне навчання стало настільки модним, що керівники компаній часто підштовхують менеджерів даних до його впровадження до того, як буде визначено варіант використання.
Замість того, щоб пасивно оцінювати отримані дані, як це часто буває з BI, машинне навчання дозволяє системам активно навчатися на основі даних, самостійно робити прогнози та відповідним чином адаптуватися до нової інформації.
Ось деякі властивості ML, які дозволили йому фундаментально змінити ландшафт бізнес-аналітики:
- Прогнозна аналітика – ML дозволяє компаніям робити більше, ніж просто розуміти минулі дані, оскільки ML може точніше прогнозувати майбутні результати. Розпізнаючи закономірності та зв’язки в наборах даних, моделі ML можуть робити прогнози, які допомагають особам, які приймають рішення, активно формувати стратегії, оптимізувати розподіл ресурсів і пом’якшувати потенційні ризики.
- Аналіз у реальному часі – На відміну від періодичних звітів традиційної BI, аналітика на основі ML надає інформацію в режимі реального часу. Цей аналіз у режимі реального часу дозволяє організаціям швидко реагувати на мінливі обставини, використовувати нові можливості та приймати обґрунтовані рішення, сприяючи створенню більш гнучкого та адаптивного бізнес-середовища.
- Виявлення аномалії – Алгоритми ML можуть автоматично визначати викиди та аномалії в даних, допомагаючи організаціям виявляти шахрайство, помилки та порушення безпеки швидше, ніж будь-коли раніше. Швидко виявляючи та позначаючи аномалії, ML підвищує ефективність управління ризиками, дозволяючи вживати профілактичні заходи для захисту від потенційних загроз.
- Автоматизація – ML може автоматизувати повторювані завдання, зменшуючи ручні зусилля, необхідні для аналізу даних. Використовуючи історичні дані та шаблони, алгоритми ML можуть виконувати повсякденні та трудомісткі завдання, звільняючи персонал для більш стратегічних і творчих зусиль.
Розмиті межі між BI та ML
Різниця між традиційною аналітикою даних і аналітикою, керованою машинним навчанням, стає все менш чіткою, оскільки все більше компаній застосовують машинне навчання для аналітичних цілей.
Багато видів діяльності, традиційно пов’язаних з BI, наприклад створення звітів і інформаційних панелей, тепер покладаються на алгоритми на базі ML для більш точної та дієвої інформації, яка коригується в режимі реального часу. Наприклад, замість того, щоб створювати звіти вручну, підприємства можуть використовувати алгоритми машинного навчання для автоматичного створення звітів, висвітлюючи найбільш релевантну інформацію та минулі тенденції, водночас прогнозуючи, як ці тенденції можуть змінитися в майбутньому.
Ця зміна стирає межу між BI та ML, підкреслюючи, що практика аналітики є ширшою за будь-який інструмент чи підхід. Натомість воно розвивається в динамічну та прогнозну сферу. Є причина, чому деякі почали називати ML «розширеною аналітикою».
Б. І. Відроджений
Оскільки ML стає більш поширеним і поширеним інструментом, бізнес-аналітика більше не обмежуватиметься аналізом історичних даних. Натомість ML трансформує аналітику даних таким чином, що вона фундаментально переконтурує бізнес-ландшафт.
Щоб залишатися конкурентоспроможними та приймати рішення на основі даних, організації повинні адаптуватися до парадигми, що розвивається, і прийняти інтеграцію машинного навчання у свої процеси аналізу даних. Незважаючи на те, що темпи цього процесу впровадження відрізнятимуться в різних компаніях, усі організації, що залежать від даних, інвестуватимуть у відповідну технологію ML, підвищуватимуть кваліфікацію своїх співробітників і сприятимуть культурі, що керується даними, яка цінуватиме знання, отримані від ML.
Якщо BI сприймається як процес або підхід до бізнесу, а не інструмент, тоді зростання ML не означатиме «смерть» BI. Натомість це означає переродження – трансформацію до початку більш розумного, вдосконаленого та автоматизованого майбутнього.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
Віце-президент з продуктів SQream
