ניתוח נתונים. AI. מה ההבדל ב- ML?

ניתוח נתונים. AI. מה ההבדל ב- ML? - בלוג של ג'יי נאיר

כיום, קיימות טכנולוגיות טרנספורמטיביות בעולם עם ההצלחה והעקביות של ההבטחות לשנות או לשנות את המערכת האקולוגית. התעשייה שינתה אותה ומאמצים מוקדמים, בעוד שאחרים מעוניינים להבין טוב יותר כיצד להתאים או להתאים טכנולוגיות מתפתחות בצורה יעילה וחלק לארגונים שלהם.

בינה מלאכותית ביניהם רחוקה מלהיות מושג חדש. הטכנולוגיה מלווה אותנו מזה זמן, אך הדברים השתנו. אנו נשקול את האפשרויות לשירותים מבוססי ענן, היישום של AI בכמה פונקציות ארגוניות חשובות וכוח המחשוב.

למעשה, ההשפעה של AI על כמה תעשיות צפויה לגדול מהר מאוד, ועד שנת 2025 צפויה להיות במיליארדים הגבוהים. AI או בינה מלאכותית הם הפרה, אך ארגונים ממשיכים להיאבק עם טרנספורמציה דיגיטלית מונעת נתונים. מה הבעיה וכיצד ניתן לפתור אותה?

העניין הוא שעסקים משלבים פתרונות AI בתיקיהם העסקיים, אך הם מתמודדים עם סוגיות כמו מחיר, פרטיות, אבטחה, אינטגרציה ואפילו צורות רגולציה. אולם אנליטיקה יכולה למלא תפקיד בהאצת פריסת ה- AI בארגונים. אחרי הכל, עסקים שמפרסים אנליטיקה הם בעלי סיכוי כפול לרכישה של ההנהלה הבכירה מאשר AI.

בעוד שרבים רואים ב- AI חלק מהמהפכה הדיגיטלית הגדולה, אנליסטים רואים בה חלק מהאבולוציה שתוביל ליישום מוצלח של AI. לדוגמה, מודלים ללימוד מכונות מאומנים בצורה היעילה ביותר בבסיסי נתונים גדולים. באופן דומה, בארגון מודע אנליטית, במיוחד בארגונים העוסקים בשילוב והכנת נתונים, שיתוף נתונים ועוד, AI הוא התפתחות טבעית.

בינה מלאכותית היא, במובן מסוים, המעבר הנכון לארגונים עם מערכות ניתוח בוגרות. מחקרים מראים שמובילי טכנולוגיה גלובליים שמצליחים ביותר לאמץ טכנולוגיות מבוססות AI משלבים לרוב אסטרטגיות מידע בפונקציות הליבה שלהם - ממשקי API, ממשקים ועוד.

מדיניות תקני נתונים ארגוניים היא אחת הדרכים לפשט שיטות ניתוח ולמידה במכונה. בנוסף, מדיניות הנתונים הנ"ל מסייעת בזיהוי בעלי העניין ומעקב אחר תשומות ואסטרטגיות ארגוניות, ובכך להפחית את הפרעות הצוות.

AI גדל עם הזמן עם ניתוח

בינה מלאכותית ולמידת מכונות עובדות לאורך תקופה בהתאם לבשלות, התלויה בנתונים ובאיכותן. זה נובע מהשקעה של ארגונים ספציפיים בבסיס הנתונים או באחסון נתונים, המהווה חלק מתהליך התאמת הנכסים ליישום AI. אחרי הכל, איכות נתונים היא מדד ישיר לאיכות התחזיות.

עם הזמן, אנו יכולים להתמקד בפתרון בעיות בהשגת ואחסון נתונים מדויקים, כך שחברות יוכלו לעמוד בנתוני AI ולעמוד על ההבטחה למהפכה עסקית. עם זאת, חשוב להבין כי קלט ובגרות לא תמיד קשורים למתאם חיובי. לדוגמא, לסחר אלקטרוני יש הבשלות פחותה, אפילו עם עומק אנליטי בכל התחומים.

ניתוח הסולל את הדרך לאימוץ AI

נכון לעכשיו, ארגונים צריכים לקבל הבנה מעמיקה של מחסנית הנתונים העסקיים (BI), כולל היכולת לאחסן, לנהל ולנהל נתונים לא מובנים ומובנים. כלים ושיטות אלה מהווים בסיס לאסטרטגיות AI יעילות. בואו ונבחן דרכים נוספות שניתוח יכול להשפיע לטובה על העתיד של AI מבוסס:

1. השקעה בניתוח נתונים גדולים היא קריטית להצלחת שילוב נתונים לא מובנים ומובנים, יחד עם מקורות נתונים ישנים יותר כמו מערכות ERP ו- CRM.

2. השקעה בארכיטקטורת נתונים או אסטרטגיה גדולה מחזקת את טכנולוגיית ה- BI מאחסון, אחזור, דוגמנות, גילוי, הדמיה, למידת מכונה וניתוח.

3. ארגונים צריכים גם להתחיל לחקור כלים המאפשרים הדמיה והמחשה של נתונים על ידי משתמשי הקצה והעסק עצמו.

4. יצירת מערכות ניהול עסקיות כוללות מאפשרת לחברות ליצור פלטפורמות חזקות עבור נתונים גדולים ולא רק ניתוח תיאורי. זה עשוי לכלול למידת מכונות, בינה מלאכותית, דיווחים על ניתוח חיזוי וניתוח מרשם ויישום.

5. פלטפורמת BI ברמה הארגונית יכולה להאיץ את ה- AI באמצעות אלגוריתמים, שיטות עבודה מומלצות ופתרונות. למעשה, חווית הניתוח המעמיקה של הארגון מסייעת למנף AI ו- ML בצורה יעילה יותר.

כעת, ארגונים נמצאים במערכת אקולוגית שזקוקה יותר ויותר לדאטה אנליטיקס. AI. מה ההבדל ב- ML? הצלחה עסקית. בסופו של דבר, זה תמיד קשור לבחירת הכלים הנכונים לניתוח התפקיד הנכון, קבלת החלטות הכוללות השלכות טכנולוגיות חשובות. אך חשוב להבין את ההבדל בין AI, MLand וקודמו בהסלמה

מקור