Andmeanalüüs. AI. ML. Mis on erinevus?

Andmeanalüüs. AI. ML. Mis on erinevus? - Jay Nairi ajaveeb

Tänapäeval on maailmas ümberkujundavaid tehnoloogiaid, millel on püsiv mõju ja usaldusväärsus ökosüsteemi muutmise või muutmise lubaduses. Tööstusharud on ümber kujunenud ja selle varajased kasutuselevõtjad, samal ajal kui teised mõistavad, kuidas kõige paremini kohandada või integreerida nimetatud tekkivaid tehnoloogiaid tõhusalt ja sujuvalt oma organisatsioonidesse.

Nende hulgas pole tehisintellekt kaugeltki uus kontseptsioon. Tehnoloogiana on see juba mõnda aega meiega olnud, kuid asjad on muutunud. Vaatleme paljude teiste seas pilvepõhiseid teenusvõimalusi, AI rakendatavust mitmetes kriitilistes organisatsioonilistes funktsioonides ja arvutamisvõimet.

Tegelikult ennustatakse AI mõju mitmele tööstusharule üsna kiiresti ja 2025. aastaks peaks see eeldatavalt olema miljardites miljardites. AI või tehisintellekt on küll sõnad, kuid organisatsioonid jätkavad oma digitaalse muundamisega vaeva, et saada andmepõhiseks. Mis on väljakutse ja kuidas seda lahendada?

Asi on selles, et ettevõtted kinnistavad AI-lahendusi oma äriportfelli, kuid seisavad silmitsi kulude, privaatsuse, turvalisuse, integratsiooni ja isegi regulatiivsete vormidega. Kuid kas analüütika võiks mängida rolli AI juurutamise kiirendamisel ettevõtetes. Lõppude lõpuks saavad ettevõtted, kes on juurutanud analüütika, kaks korda suurema tõenäosusega kõrgema juhtkonna sisseostu AI vastuvõtmiseks.

Kuigi paljud usuvad, et AI on osa suurest digitaalsest revolutsioonist, on analüütika osa evolutsiooni osast, mis võib viia AI eduka juurutamiseni. Näiteks masinõppe mudeleid koolitatakse kõige tõhusamalt tohutute andmekogumite abil. Samamoodi on analüütiliselt teadlikus organisatsioonis, täpsemalt nendes, mis tegelevad andmete integreerimise ja ettevalmistamise, andmete segamise ja muuga, AI loomulik kulgemine.

Tehisintellekt on teatud mõttes sirgjooneline üleminek küpse analüütikasüsteemiga organisatsioonidele. Teadusuuringud viitavad isegi sellele, et globaalsed tehnoloogiajuhid, kes on AI-põhiste tehnoloogiate kasutuselevõtul kõige edukamad, integreerivad andmetrateegia sageli oma põhifunktsioonidesse - API-desse, liidestesse ja mujale.

Ettevõttepõhine andmestandardite poliitika on üks meetod analüütika ja masinõppe tava sujuvamaks muutmiseks. Lisaks võib nimetatud andmepoliitika säilitamine aidata tuvastada sidusrühmi ning jälgida kogu ettevõtte juurdepääsu ja strateegiat, mille tulemuseks on ka töötajate segaduse vähendamine.

AI küpseb Analyticsiga aja jooksul

Tehisintellekt ja masinõppimisfunktsioonid võimaldavad saavutada küpsust teatava perioodi jooksul, olenevalt nende andmetest ja kvaliteedist. See puudutab konkreetsete organisatsioonide investeeringuid andmeladudesse või andmete salvestamisse, mis on osa varade joondamise algusest AI rakendamiseks. Lõppude lõpuks on andmete kvaliteet otsene mõõde andmete prognooside kvaliteedile.

Aja jooksul oleme tõenäoliselt tunnistajad, et ettevõtted keskenduvad AI jaoks täpsete andmete hankimise ja säilitamise väljakutse lahendamisele, et täita andme- ja ärirevolutsiooni lubadusi. Samal ajal on oluline mõista ka seda, et levik ja küpsus pole alati seotud positiivse korrelatsiooniga. Näiteks peetakse e-kaubandust isegi kõige sügavama analüüsi hõlvamise korral kõigist sektoritest madalaima küpsusastmega.

Analytics sillutab teed AI vastuvõtmiseks

Tänapäeva ajastul peavad organisatsioonid omama kindlat arusaama äriintelligentsusest (BI), sealhulgas analüüsi säilitamise, haldamise ja struktureerimata ning struktureeritud andmete haldamise võimetest. Need tööriistad ja tehnikad on tõhusa AI strateegia alustalad. Vaatame veel võimalusi, kuidas analüütika positiivselt toetab AI-põhist tulevikku:

1. Investeering suurandmete analüüsi on kriitilise tähtsusega struktureerimata ja struktureeritud andmete kombineerimise õnnestumisel, mis paiknevad koos selliste andmeallikatega nagu ERP ja CRM.

2. Suurandmete arhitektuuri või strateegiasse investeerimine tugevdab tehnoloogia BI-virna ladustamisest, sissevõtmisest, modelleerimisest, avastamisest, visualiseerimisest, masinõppest ja analüüsist.

3. Lisaks peavad organisatsioonid julgustama uurima vahendeid, mis on vajalikud andmete visualiseerimiseks ja uurimiseks lõppkasutajate ja ettevõtte enda poolt.

4. Ettevõtteülese ärijuhtimissüsteemi ülesehitamine võimaldab ettevõtetel luua stabiilseid platvorme suurandmete jaoks enamaks kui lihtsalt kirjeldavaks analüüsiks. See võiks hõlmata masinõppe, tehisintellekti, ennustava ja ettekirjutava analüütikaga seotud aruandlus- ja rakendusmetoodikaid.

5. Ettevõtteülene BI-platvorm võib kiirendada ka AI vastuvõtmist algoritmide, parimate tavade juurutamise ja lahenduste abil. Tegelikult võib organisatsiooni sügav analüütikaalane asjatundlikkus aidata AI ja ML tõhusamalt ära kasutada.

Organisatsioonid asuvad nüüd ökosüsteemis, mis nõuab üha enam Data Analytics'i. AI. ML. Mis on erinevus? ärikriitilise edu saavutamiseni. Lõpuks on alati olnud asi selleks, et valida õigete tööriistade jaoks õige job.key võtmeanalüüs, otsuste tegemine, mis hõlmab olulist mõju tehnoloogiale. Kuid oluline on mõista AI, MLandi ja viimase olemasolu erinevust esimese suurendamisel

Allikas