Mashina o'rganishga asoslangan analitika va biznes aqlining "o'limi"
Qisqacha
ML analitika, aniqlash, shaxsiylashtirish va avtomatlashtirishda inqilob qilmoqda, an'anaviy BI va ilg'or tahlil o'rtasidagi chegaralarni xiralashtiradi.
Har qanday vositaning qiymati natijaga erishish uchun qanday qo'llanilishiga bog'liq. Xuddi shunday, kompaniyalar muvaffaqiyat ular ega bo'lgan ma'lumotlarga emas, balki ulardan qanday foydalanishlariga bog'liqligini tushunishadi.
Ma'lumotlar miqyosi va ahamiyati tez sur'atlar bilan o'sib bormoqda, bu biznes razvedkasi (BI) va ma'lumotlar tahlili manzarasini doimiy o'zgarishlar holatiga olib keladi. An'anaviy tahlillar yanada dinamik va kuchliroq o'sib borishi uchun, ba'zilar buni biz bilgan BIning oxiri deb bilishadi.
Ushbu transformatsiya asosan mashinani o'rganish (ML) tufayli yuzaga keladi, bu ma'lumotlarni o'z-o'zini takomillashtirish jarayoni bo'lib, uning roli biznes operatsiyalarining deyarli barcha jabhalarida tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Ma'lumotlarni tahlil qilishda BIga tayanadigan kompaniyalar mashinani o'rganish imkoniyatlariga tobora ko'proq muhtoj bo'lmoqda.
Ma'lumotlar menejerlari va korxonalar mashinani o'rganish egri chizig'idan oldinda qolish haqida bilishlari kerak bo'lgan narsalar.
Ma'lumotlar tahlilining an'anaviy roli
Ma'lumotlar tahlili bilan uzoq sinonim bo'lgan Business Intelligence odatda ma'lumotlar omborlarida yoki ma'lumotlar omborlarida saqlangan ma'lumotlardan olingan asboblar paneli va hisobotlarni o'z ichiga oladi. ko'l uylari bu tashkilotlarga tarixiy tendentsiyalar va naqshlarni tushunishga yordam beradi.
Ushbu an'anaviy yondashuv hozirgi ma'lumotlar to'fonini qondirish uchun endi etarli emas. Har qanday ma'lumotlar to'plamining tushunchalarini to'liq aks ettirish uchun oddiy asboblar panelini o'qish yoki tahliliy hisobot uchun juda ko'p ma'lumotlar mavjud.
BI usullari vaqt o'tishi bilan tendentsiyalarni kuzatish va qimmatli tushunchalarni olish uchun ma'lumotlardan foydalansa-da, u odatda ma'lumotlarni alohida ma'lumotlar to'plami sifatida tahlil qiladi. Shu sababli, inson tahlilchilari va tegishli qaror qabul qiluvchilar ushbu ma'lumotlarga asoslanib bashorat qilishlari kerak.
Mashina o'rganishning yuksalishi
Korporativ texnologiya steklariga nisbatan yangi qo'shimcha bo'lsa-da, ML tezda ma'lumotlar tahlilini olg'a siljituvchi asosiy harakatlantiruvchi kuchga aylandi. Generativ AI bilan bir qatorda, ML shu qadar modaga aylandiki, biznes rahbarlari ko'pincha foydalanish holatlari aniqlanmasdan oldin ma'lumotlar menejerlarini uni amalga oshirishga undashadi.
Ko'pincha BIda bo'lgani kabi, olingan ma'lumotlarni passiv baholash o'rniga, mashinani o'rganish tizimlarga ma'lumotlardan faol ravishda o'rganish, mustaqil ravishda bashorat qilish va shunga mos ravishda yangi ma'lumotlarga moslashish imkonini beradi.
Mana, ML ning biznes-tahlil landshaftini tubdan o'zgartirishga imkon bergan ba'zi atributlari:
- Bashoratli tahlillar - ML korxonalarga o'tmishdagi ma'lumotlarni tushunishdan ko'ra ko'proq narsani qilish imkonini beradi, chunki ML kelajakdagi natijalarni aniqroq bashorat qila oladi. Ma'lumotlar to'plamidagi naqshlar va munosabatlarni aniqlab, ML modellari qaror qabul qiluvchilarga strategiyalarni faol ravishda shakllantirish, resurslar taqsimotini optimallashtirish va potentsial xavflarni yumshatishda yordam beradigan bashorat qilishlari mumkin.
- Haqiqiy vaqt tahlili - An'anaviy BIning davriy hisobotlaridan farqli o'laroq, ML asosidagi tahlillar real vaqtda ma'lumotlarni taqdim etadi. Ushbu real vaqt rejimidagi tahlil tashkilotlarga o'zgaruvchan sharoitlarga tezda javob berishga, paydo bo'ladigan imkoniyatlardan foydalanishga va ongli qarorlar qabul qilishga imkon beradi, bu esa yanada tezkor va moslashuvchan biznes muhitini ta'minlaydi.
- Anomaliyalarni aniqlash - ML algoritmlari ma'lumotlardagi chet va anomaliyalarni avtomatik ravishda aniqlashi mumkin, bu esa tashkilotlarga firibgarlik, xatolar va xavfsizlik buzilishlarini har qachongidan ham tezroq aniqlashga yordam beradi. Anomaliyalarni tezda aniqlash va belgilash orqali ML xavflarni boshqarish samaradorligini oshiradi va potentsial tahdidlardan himoya qilish uchun faol choralar ko'rish imkonini beradi.
- avtomatizatsiya – ML takroriy vazifalarni avtomatlashtirishi mumkin, bu esa ma’lumotlarni tahlil qilish uchun zarur bo‘lgan qo‘l mehnatini kamaytiradi. Tarixiy ma'lumotlar va naqshlardan o'rganib, ML algoritmlari oddiy va ko'p vaqt talab qiladigan vazifalarni o'z zimmasiga olishi mumkin, bu esa xodimlarni yanada strategik va ijodiy urinishlar bilan shug'ullanish uchun ozod qiladi.
BI va ML o'rtasidagi loyqa chiziqlar
An'anaviy ma'lumotlar tahlili va ML-ga asoslangan analitika o'rtasidagi farq tobora kamayib bormoqda, chunki ko'proq kompaniyalar analitik maqsadlarda MLni qo'llaydilar.
Hisobot va boshqaruv panelini yaratish kabi anʼanaviy ravishda BI bilan bogʻliq boʻlgan koʻplab faoliyatlar endi real vaqt rejimida sozlanishi yanada aniqroq va amalda boʻladigan tushunchalar uchun ML asosidagi algoritmlarga tayanadi. Misol uchun, hisobotlarni qo'lda yaratish o'rniga, korxonalar avtomatik ravishda hisobotlarni yaratish uchun ML algoritmlaridan foydalanishi mumkin, eng muhim ma'lumotlar va o'tmishdagi tendentsiyalarni ta'kidlab, bir vaqtning o'zida ushbu tendentsiyalar kelajakda qanday o'zgarishini bashorat qilishlari mumkin.
Ushbu siljish BI va ML o'rtasidagi chegarani xiralashtiradi va tahliliy amaliyot har qanday vosita yoki yondashuvdan qanchalik kengroq ekanligini ta'kidlaydi. Buning o'rniga u dinamik va bashoratli maydonga aylanib bormoqda. Ba'zilar MLni "Kengaytirilgan Analytics" deb atashni boshlaganining sababi bor.
BI qayta tug'ildi
ML yanada keng tarqalgan va keng tarqalgan vositaga aylanganligi sababli, biznes razvedkasi endi tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish bilan chegaralanmaydi. Buning o'rniga, ML ma'lumotlar tahlilini shunday o'zgartiradiki, u biznes landshaftini tubdan o'zgartiradi.
Raqobatbardosh bo'lib qolish va ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish uchun tashkilotlar rivojlanayotgan paradigmaga moslashishi va ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonlariga mashinani o'rganishning integratsiyasini qo'llashi kerak. Ushbu qabul qilish jarayonining sur'ati turli kompaniyalarda farq qilsa-da, barcha ma'lumotlarga bog'liq tashkilotlar tegishli ML texnologiyasiga sarmoya kiritadi, o'z xodimlarining malakasini oshiradi va MLdan olingan tushunchalarni qadrlaydigan ma'lumotlarga asoslangan madaniyatni rivojlantiradi.
Agar BI vosita emas, balki jarayon yoki biznesga yondashuv sifatida qabul qilinsa, MLning ko'tarilishi BIning "o'limi" ni anglatmaydi. Buning o'rniga, bu qayta tug'ilishni anglatadi - yanada aqlli, ilg'or va avtomatlashtirilgan kelajakning boshlanishiga o'zgarish.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
SQream mahsulotlari bo'yicha VP
