Phân tích dựa trên máy học và “cái chết” của trí tuệ doanh nghiệp
Tóm lại
ML đang cách mạng hóa hoạt động phân tích, phát hiện, cá nhân hóa và tự động hóa, xóa mờ ranh giới giữa BI thông thường và phân tích nâng cao.
Giá trị của bất kỳ công cụ nào đều nằm ở cách nó được sử dụng để đạt được kết quả. Tương tự như vậy, các công ty hiểu rằng thành công không phụ thuộc vào dữ liệu họ sở hữu mà thay vào đó là cách họ tận dụng dữ liệu đó.
Dữ liệu đang tăng nhanh về quy mô và tầm quan trọng, đẩy bối cảnh kinh doanh thông minh (BI) và phân tích dữ liệu vào trạng thái chuyển đổi liên tục. Với các phân tích truyền thống được thiết lập để phát triển năng động và mạnh mẽ hơn, một số người coi đây là sự kết thúc của BI như chúng ta biết.
Sự chuyển đổi này chủ yếu đến từ máy học (ML), một quá trình phân tích dữ liệu tự cải thiện với vai trò ngày càng quan trọng trong hầu hết mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Các công ty dựa vào BI để phân tích dữ liệu đang ngày càng nhận thấy mình cần có khả năng học máy.
Dưới đây là những điều mà các nhà quản lý dữ liệu và doanh nghiệp cần biết để luôn dẫn đầu xu hướng học máy.
Vai trò truyền thống của phân tích dữ liệu
Business Intelligence, từ lâu đồng nghĩa với phân tích dữ liệu, thường liên quan đến bảng điều khiển và báo cáo được thu thập từ dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc nhà hồ giúp các tổ chức hiểu được các xu hướng và mô hình lịch sử.
Cách tiếp cận thông thường này không còn đủ để đáp ứng lượng dữ liệu hiện tại. Có quá nhiều dữ liệu để một báo cáo phân tích hoặc đọc bảng điều khiển đơn giản phản ánh đầy đủ thông tin chi tiết về bất kỳ tập dữ liệu cụ thể nào.
Mặc dù các kỹ thuật BI sử dụng dữ liệu để theo dõi các xu hướng theo thời gian và thu được những hiểu biết có giá trị mà lẽ ra không được chú ý, nhưng nó thường phân tích dữ liệu dưới dạng một gói thông tin riêng biệt. Do đó, các nhà phân tích con người và những người ra quyết định liên quan phải là những người đưa ra dự đoán dựa trên thông tin đó.
Sự trỗi dậy của học máy
Mặc dù vẫn là một bổ sung tương đối mới cho hệ thống công nghệ doanh nghiệp, ML đã nhanh chóng trở thành động lực chính thúc đẩy hoạt động phân tích dữ liệu phát triển. Cùng với Generative AI, ML đã trở nên hợp thời đến mức các nhà điều hành doanh nghiệp thường thúc đẩy các nhà quản lý dữ liệu triển khai nó trước khi xác định được trường hợp sử dụng.
Thay vì đánh giá một cách thụ động dữ liệu mà nó nhận được – như thường thấy với BI – học máy trao quyền cho các hệ thống học từ dữ liệu một cách tích cực, đưa ra dự đoán một cách độc lập và thích ứng với thông tin mới cho phù hợp.
Dưới đây là một số thuộc tính của ML đã cho phép nó thay đổi căn bản bối cảnh phân tích kinh doanh:
- Phân tích dự đoán – ML cho phép doanh nghiệp làm được nhiều việc hơn là chỉ hiểu dữ liệu trong quá khứ vì ML có thể dự đoán kết quả trong tương lai chính xác hơn. Bằng cách phân biệt các mô hình và mối quan hệ trong các tập dữ liệu, mô hình ML có thể đưa ra dự đoán hỗ trợ người ra quyết định chủ động định hình chiến lược, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.
- Phân tích thời gian thực – Không giống như các báo cáo định kỳ của BI truyền thống, phân tích dựa trên ML cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Phân tích thời gian thực này cho phép các tổ chức phản ứng nhanh chóng với hoàn cảnh thay đổi, tận dụng các cơ hội mới nổi và đưa ra quyết định sáng suốt, thúc đẩy một môi trường kinh doanh linh hoạt và thích ứng hơn.
- Phát hiện bất thường - Thuật toán ML có thể tự động xác định các ngoại lệ và điểm bất thường trong dữ liệu, giúp các tổ chức phát hiện gian lận, lỗi và vi phạm bảo mật nhanh hơn bao giờ hết. Bằng cách nhanh chóng phát hiện và gắn cờ các điểm bất thường, ML nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, cho phép thực hiện các biện pháp chủ động để bảo vệ khỏi các mối đe dọa tiềm ẩn.
- Tự động hóa – ML có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm bớt nỗ lực thủ công cần thiết cho việc phân tích dữ liệu. Bằng cách học hỏi từ các mẫu và dữ liệu lịch sử, thuật toán ML có thể đảm nhận các nhiệm vụ nhàm chán và tốn thời gian, giải phóng nhân sự để thực hiện các nỗ lực mang tính chiến lược và sáng tạo hơn.
Ranh giới mờ nhạt giữa BI và ML
Sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu truyền thống và phân tích dựa trên ML ngày càng trở nên ít rõ ràng hơn khi nhiều công ty áp dụng ML cho mục đích phân tích.
Nhiều hoạt động truyền thống được liên kết với BI, chẳng hạn như báo cáo và tạo bảng thông tin, giờ đây dựa vào các thuật toán do ML cung cấp để có thông tin chi tiết chính xác và hữu ích hơn, điều chỉnh theo thời gian thực. Ví dụ: thay vì tạo báo cáo theo cách thủ công, doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán ML để tạo báo cáo tự động, làm nổi bật thông tin phù hợp nhất và xu hướng trong quá khứ, đồng thời dự đoán những xu hướng đó có thể thay đổi như thế nào trong tương lai.
Sự thay đổi này làm mờ ranh giới giữa BI và ML, nêu bật cách thực hành phân tích rộng hơn bất kỳ công cụ hoặc phương pháp tiếp cận cụ thể nào. Thay vào đó, nó đang phát triển thành một lĩnh vực năng động và có tính dự đoán. Có lý do khiến một số người bắt đầu gọi ML là “Phân tích nâng cao”.
BI tái sinh
Khi ML trở thành một công cụ phổ biến và phổ biến hơn, hoạt động kinh doanh thông minh sẽ không còn bị giới hạn trong việc phân tích dữ liệu lịch sử. Thay vào đó, ML sẽ chuyển đổi các phân tích dữ liệu sao cho nó tái tạo lại bối cảnh kinh doanh về cơ bản.
Để duy trì tính cạnh tranh và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, các tổ chức phải thích ứng với mô hình đang phát triển và tích hợp máy học vào quy trình phân tích dữ liệu của họ. Mặc dù tốc độ của quá trình áp dụng này sẽ khác nhau giữa các công ty khác nhau, nhưng tất cả các tổ chức phụ thuộc vào dữ liệu sẽ đầu tư vào công nghệ ML thích hợp, nâng cao kỹ năng cho nhân viên của họ và thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu coi trọng những hiểu biết sâu sắc có được từ ML.
Nếu BI được coi là một quy trình hoặc một cách tiếp cận kinh doanh chứ không phải là một công cụ thì sự trỗi dậy của ML sẽ không đồng nghĩa với việc BI “khai tử”. Thay vào đó, nó biểu thị sự tái sinh – một sự chuyển đổi sang sự khởi đầu của một tương lai thông minh hơn, tiên tiến hơn và tự động hóa hơn.
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Phó Giám đốc Sản phẩm của SQream
