Аналітыка дадзеных. ІІ. ML. У чым розніца?

Аналітыка дадзеных. ІІ. ML. У чым розніца? - блог Джэй Наір

Сёння ў свеце існуюць трансфармацыйныя тэхналогіі, якія паслядоўна дзейнічаюць і надзейна абяцаюць змяніць ці змяніць экасістэму. Прамысловасць трансфармавалася і рана пераймала яе, а іншыя імкнуцца зразумець, як лепш адаптаваць ці інтэграваць новыя тэхналогіі ў свае арганізацыі эфектыўна і бесперашкодна.

Сярод іх штучны інтэлект далёка не новая канцэпцыя. Як тэхналогія, яна была ў нас некаторы час, але ўсё змянілася. Мы разгледзім варыянты абслугоўвання на аснове хмарных абласцей, прымяненне AI на некалькіх найважнейшых арганізацыйных функцыях і магутнасць вылічэнняў сярод многіх іншых.

На самай справе, прагназуецца, што ўплыў AI на некалькі галін прамысловасці будзе расці даволі хутка і, як чакаецца, будзе дасягаць вялікіх мільярдаў да 2025 года. AI або штучны інтэлект - гэта модна, але арганізацыі працягваюць змагацца з іх лічбавай трансфармацыяй, каб стаць кіраванай дадзенымі. У чым складанасць і як яе можна вырашыць?

Уся справа ў тым, што прадпрыемствы ўбудоўваюць рашэнні AI у свой бізнес-партфель, але сутыкаюцца з праблемамі ў выглядзе выдаткаў, канфідэнцыяльнасці, бяспекі, інтэграцыі і нават нарматыўных формаў. Але ці можа аналітыка адыгрываць пэўную ролю ў паскарэнні інтэграцыі ІС на прадпрыемствах. У рэшце рэшт, у прадпрыемстваў, якія размясцілі аналітыку, у два разы больш шанцаў атрымаць старэйшы ўдзел менеджменту для прыняцця ІП.

Хоць многія лічаць, што ІІ з'яўляецца часткай вялікай лічбавай рэвалюцыі, аналітыка ўваходзіць у склад эвалюцыі, якая можа прывесці да паспяховай рэалізацыі ІІІ. Напрыклад, мадэлі машыннага навучання найбольш эфектыўна навучаюцца на велізарных наборах дадзеных. Сапраўды гэтак жа ў арганізацыі, якая разумее аналітычныя дакладней, у прыватнасці, у пытаннях інтэграцыі і падрыхтоўкі дадзеных, барацьбе з дадзенымі і многае іншае, ІІ з'яўляецца натуральным прагрэсам.

Штучны інтэлект, у пэўнай ступені, з'яўляецца простым пераходам для арганізацый са сталай сістэмай аналітыкі. Даследаванні нават сведчаць аб тым, што сусветныя лідэры ў галіне тэхналогій, якія дасягаюць найбольшага поспеху з выкарыстаннем тэхналогій, заснаваных на AI, часта ўключаюць стратэгію перадачы дадзеных у свае асноўныя функцыі бізнесу - API, інтэрфейсы і шмат іншага.

Палітыка ў дачыненні да стандартаў у цэлым для прадпрыемства - гэта адзін з метадаў упарадкавання аналітыкі і практыкі машыннага навучання. Акрамя таго, падтрыманне згаданай палітыкі дадзеных можа дапамагчы вызначыць зацікаўленыя бакі і ў маніторынгу доступу і стратэгіі ў цэлым для прадпрыемстваў, што прывядзе таксама да змяншэння замяшанасці супрацоўнікаў.

AI выспявае з часам Analytics

Штучны інтэлект і машыннае навучанне функцыянуюць да сталасці на працягу перыяду ў залежнасці ад дадзеных і якасці дадзеных дадзеных. Гэта кажа пра інвестыцыі канкрэтных арганізацый у сховішчы дадзеных альбо ў сховішча дадзеных у рамках працэсу выраўноўвання актываў для рэалізацыі ІІ. У рэшце рэшт, якасць дадзеных з'яўляецца прамым паказчыкам якасці прагназавання дадзеных.

З цягам часу мы, хутчэй за ўсё, будзем сведкамі кампаній, якія засяроджваюцца на вырашэнні праблемы набыцця і захавання дакладных дадзеных, каб AI выконвала свае абяцанні і рэвалюцыю дадзеных. У той жа час важна разумець, што пранікненне і сталасць не заўсёды звязаны з станоўчай карэляцыяй. Напрыклад, нават пры глыбокім пранікненні аналітыкі ва ўсе сектары, электронная камерцыя, як вядома, мае самы нізкі тэрмін.

Аналітыка, каб пракласці шлях для ўсынаўлення ІІІ

У сучасную эру арганізацыі павінны добра ведаць стэк бізнес-аналітыкі (BI), уключаючы магчымасці для захоўвання аналітыкі, кіравання і здольнасць кіраваць неструктураванымі і структураванымі дадзенымі. Гэтыя інструменты і метады з'яўляюцца складовымі элементамі эфектыўнай стратэгіі AI. Давайце разгледзім некалькі спосабаў, у якіх аналітыка станоўча ляжыць у будучыні на аснове ІІ:

1. Інвестыцыі ў аналітыку вялікіх дадзеных маюць вырашальнае значэнне для поспеху аб'яднання неструктураваных і структураваных дадзеных, якія знаходзяцца побач са спадчыннымі крыніцамі дадзеных, такімі як ERP і CRM-сістэмы.

2. Інвестыцыі ў архітэктуру і стратэгію вялікіх дадзеных умацоўваюць біялагічны набор тэхналогій ад захоўвання, ўжывання, мадэлявання, адкрыцця, візуалізацыі, машыннага навучання і аналітыкі.

3. У верхняй частцы гэтага арганізацыі павінны рызыкнуць вывучыць інструменты, неабходныя для візуалізацыі і даследавання дадзеных канчатковымі карыстальнікамі і самім бізнесам.

4. Пабудова ўсёй сістэмы кіравання бізнесам дазваляе кампаніям ствараць надзейныя платформы для вялікіх дадзеных для больш, чым проста апісальнай аналітыкі. Гэта можа ўключаць у сябе методыкі справаздачнасці і ўкаранення вакол машыннага навучання, штучнага інтэлекту, прагнастычнай і прадпісвальнай аналітыкі ў маштабе.

5. Бізнэс-платформа для ўсёй прадпрыемства можа таксама паскорыць прыняцце ІІ з дапамогай алгарытмаў, разгортвання лепшых практык і рашэнняў. На самай справе, глыбокая экспертыза арганізацыі можа дапамагчы больш эфектыўна выкарыстоўваць ІІ і МЛ.

Арганізацыі зараз знаходзяцца ў экасістэме, якая ўсё часцей патрабуеData Analytics. ІІ. ML. У чым розніца? да важнага для бізнесу поспеху. У рэшце рэшт, гаворка ішла заўсёды аб выбары правільных інструментаў для правільнай аналітыкі posao.key, прыняцця рашэнняў, якая прадугледжвае значныя наступствы тэхналогіі. Але разуменне розніцы паміж AI, MLand і існаваннем апошняга ў павелічэнні першага з'яўляецца важным

Крыніца