機器學習驅動的分析和商業智慧的“死亡”
簡單來說
機器學習正在徹底改變分析、偵測、個人化和自動化，模糊了傳統商業智慧和進階分析之間的界線。
任何工具的價值都在於如何運用它來實現結果。同樣，公司明白成功並不取決於他們擁有的數據，而是取決於他們如何利用這些數據。
數據的規模和重要性正在迅速增加，推動商業智慧 (BI) 和數據分析領域進入永久轉型狀態。隨著傳統分析變得更加動態和強大，有些人將其視為我們所知的 BI 的終結。
這種轉變主要歸功於機器學習（ML），這是一種自我改進的數據分析過程，其作用在業務運營的幾乎每個方面都變得越來越關鍵。依賴 BI 進行資料分析的公司越來越發現自己需要機器學習功能。
以下是資料管理者和企業需要了解的有關保持機器學習領先地位的知識。
數據分析的傳統角色
商業智慧長期以來與資料分析同義，通常涉及從資料倉儲中儲存的資料收集的儀表板和報告，或者 湖屋 幫助組織了解歷史趨勢和模式。
這種傳統方法已不足以適應目前的資料洪流。對於簡單的儀表板讀數或分析報告來說，數據太多，無法充分反映任何給定數據集的見解。
雖然商業智慧技術使用數據來追蹤一段時間內的趨勢並獲得否則會被忽視的有價值的見解，但它通常將數據作為獨立的資訊包進行分析。因此，人類分析師和相關決策者必須根據這些資訊做出預測。
機器學習的興起
儘管機器學習對於企業技術堆疊來說仍然是一個相對較新的補充，但它已迅速成為推動數據分析向前發展的主要驅動力。與生成式人工智慧一樣，機器學習已經變得如此流行，以至於企業主管經常要求資料經理在用例確定之前實施它。
機器學習不像 BI 那樣被動地評估收到的數據，而是使系統能夠主動從數據中學習、獨立做出預測並相應地適應新資訊。
以下是機器學習的一些屬性，這些屬性使其能夠從根本上改變業務分析格局：
- 預測分析 – 機器學習使企業能夠做的不僅僅是理解過去的數據，因為機器學習可以更準確地預測未來的結果。透過辨別資料集中的模式和關係，機器學習模型可以做出預測，幫助決策者主動制定策略、優化資源分配並降低潛在風險。
- 即時分析 – 與傳統商業智慧的定期報告不同，機器學習驅動的分析提供即時洞察。這種即時分析使組織能夠快速回應不斷變化的環境、利用新出現的機會並做出明智的決策，從而創造出更敏捷和更具適應性的業務環境。
- 異常檢測 – 機器學習演算法可以自動識別資料中的異常值和異常值，幫助組織比以往更快地偵測詐欺、錯誤和安全漏洞。透過快速偵測和標記異常，機器學習提高了風險管理的效率，從而能夠採取主動措施來防範潛在威脅。
- 自動化 – 機器學習可以自動執行重複性任務，減少資料分析所需的手動工作。透過從歷史資料和模式中學習，機器學習演算法可以接管平凡且耗時的任務，使人員能夠騰出時間來處理更具策略性和創造性的工作。
BI 和 ML 之間的模糊界限
隨著越來越多的公司採用 ML 進行分析，傳統資料分析和 ML 驅動分析之間的差異變得越來越不明確。
許多傳統上與 BI 相關的活動（例如報告和儀表板創建）現在依賴 ML 支援的演算法來獲得更準確、更可行的見解，並即時調整。例如，企業可以使用機器學習演算法自動產生報告，而不是手動建立報告，突出顯示最相關的資訊和過去的趨勢，同時預測這些趨勢未來可能如何變化。
這種轉變模糊了商業智慧和機器學習之間的界限，凸顯了分析實踐比任何給定工具或方法都更廣泛。相反，它正在演變成一個動態的、可預測的領域。有些人開始將機器學習稱為「進階分析」是有原因的。
商業智慧重生
隨著機器學習成為更常見和廣泛的工具，商業智慧將不再局限於歷史數據分析。相反，機器學習將改變數據分析，從根本上重塑業務格局。
為了保持競爭力並做出數據驅動的決策，組織必須適應不斷發展的範式，並將機器學習整合到其數據分析流程中。儘管不同公司的採用過程的速度會有所不同，但所有依賴數據的組織都會投資適當的機器學習技術，提高員工的技能，並培養一種重視機器學習見解的數據驅動文化。
如果 BI 被視為一種流程或業務方法，而不是一種工具，那麼 ML 的興起並不意味著 BI 的「死亡」。相反，它意味著重生——朝著更聰明、先進和自動化的未來開始的轉變。
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