Analiza e të dhënave. AI. ML. Cili është ndryshimi?

Analiza e të dhënave. AI. ML. Cili është ndryshimi? - blog nga Jay Nair

Ekzistojnë teknologji transformuese sot në botë me efekt të qëndrueshëm dhe besueshmëri në premtimin e tyre për të ndryshuar ose ndryshuar ekosistemin. Industritë kanë transformuar, dhe adoptuesit e hershëm me të, ndërsa të tjerët garojnë të kuptojnë se si të përshtaten më mirë ose të integrojnë thëniet e shfaqura në organizatat e tyre në një mënyrë efektive dhe pa probleme.

Midis tyre, inteligjenca artificiale nuk është larg të qenit një koncept i ri. Si teknologji, ka qenë me ne për ca kohë, por gjërat kanë ndryshuar. Ne shikojmë në opsionet e shërbimit me bazë cloud, zbatueshmërinë e UA-së në disa funksione kritike organizative dhe fuqinë e llogaritjes, midis shumë të tjerëve.

Në fakt, ndikimi i AI në disa industri parashikohet të rritet mjaft shpejt dhe pritet të jetë në miliarda të larta deri në vitin 2025. AI ose inteligjenca artificiale është një fjalë e fortë, por organizatat vazhdojnë të luftojnë me transformimin e tyre dixhital për t'u bërë të dhëna. Cila është sfida dhe si mund të zgjidhet?

Gjë është se bizneset po vendosin zgjidhje të AI në portofolin e tyre të biznesit, por përballen me çështje në formën e kostos, privatësisë, sigurisë, integrimit, madje edhe formave rregullatore. Por a mundet analitika të luajë një rol në përshpejtimin e funksionimit të brendshëm të UA-së në ndërmarrje. Në fund të fundit, ndërmarrjet që kanë vendosur analitikë kanë dy herë më shumë të ngjarë të marrin blerje të menaxhmentit të lartë për miratimin e AI.

Ndërsa shumë besojnë se AI është pjesë e një revolucioni të madh dixhital, analitika renditet si një pjesë e evolucionit që mund të çojë në zbatimin e suksesshëm të AI. Për shembull, modelet e mësimit të makinerive janë trajnuar në mënyrë më efektive në të dhëna të mëdha. Në mënyrë të ngjashme, në një organizatë që është në dijeni analitik, më saktësisht ato që merren me integrimin dhe përgatitjen e të dhënave, grindjen e të dhënave dhe më shumë, AI është një përparim natyror.

Inteligjenca artificiale, në një farë mënyre, është një tranzicion i drejtpërdrejtë për ato organizata me një sistem analitik të pjekur. Hulumtimet madje sugjerojnë që udhëheqësit e teknologjisë globale që janë më të suksesshmit në adoptimin e teknologjive të bazuara në AI, shpesh përfshijnë një strategji të dhënash në funksionalitetet e tyre kryesore të biznesit - API, ndërfaqet dhe më shumë.

Një politikë e ndërmarrjeve në të gjithë standardet e të dhënave është një metodë për të lehtësuar analizën dhe praktikën e të mësuarit të makinerive. Për më tepër, mbajtja e politikës së të dhënave në fjalë mund të ndihmojë në identifikimin e palëve të interesuara dhe në monitorimin e qasjes dhe strategjisë në të gjithë ndërmarrjen, duke rezultuar gjithashtu në uljen e konfuzionit të punonjësve.

AI piqet me kalimin e kohës me Analytics

Inteligjenca artificiale dhe mësimi i makinerisë funksionojnë drejt pjekurisë për një periudhë në varësi të të dhënave dhe cilësisë së të dhënave në fjalë. Kjo flet për investime të organizatave specifike në depot e të dhënave ose ruajtjen e të dhënave, si pjesë e procesit të harmonizimit të aktiveve për zbatimin e UA-së. Në fund të fundit, cilësia e të dhënave është një masë e drejtpërdrejtë për cilësinë e parashikimeve të të dhënave.

Me kalimin e kohës, ka të ngjarë të dëshmojmë që kompanitë të përqendrohen në zgjidhjen e sfidës së marrjes dhe mirëmbajtjes së të dhënave të sakta për UA për të përmbushur premtimet e saj për një revolucion të të dhënave dhe biznesit. Në të njëjtën kohë, është gjithashtu e rëndësishme të kuptohet që depërtimi dhe pjekuria nuk shoqërohen gjithmonë me një lidhje pozitive. Për shembull, edhe me depërtimin më të thellë të analitikës në të gjithë sektorët, e-Tregtia dihet se mban pjekurinë më të ulët.

Analitika për të shtruar rrugën për birësimin e AI

Në epokën e sotme, organizatat duhet të zotërojnë një kuptim të ngurtë të grumbullimit të inteligjencës së biznesit (BI), duke përfshirë aftësitë për ruajtjen e analitikës, qeverisjen dhe aftësinë për të menaxhuar të dhëna të strukturuara dhe të strukturuara. Këto mjete dhe teknika janë blloqet ndërtuese të një strategjie efektive të AI. Le të shqyrtojmë më shumë mënyra në të cilat analitika pozitivisht mbështet një të ardhme të bazuar në AI:

1. Një investim në analitikën e të dhënave të mëdha është thelbësore për suksesin e ndërthurjes së të dhënave të pa strukturuara dhe të strukturuara që gjenden së bashku me burimet e të dhënave trashëgimore siç janë sistemet ERP dhe CRM.

2. Investimi në arkitekturën ose strategjinë e madhe të të dhënave forcon rafinimin e BI të teknologjisë nga ruajtja, gëlltitja, modelimi, zbulimi, vizualizimi, mësimi i makinerisë dhe analitika.

3. Në krye të kësaj, organizatat duhet të ndërmarrin hulumtime për të eksploruar mjetet e kërkuara për të mundësuar vizualizimin dhe eksplorimin e të dhënave nga përdoruesit fundorë dhe vetë biznesi.

4. Ndërtimi i një sistemi të administrimit të biznesit në mbarë ndërmarrje u mundëson kompanive të krijojnë platforma të forta për të dhëna të mëdha për më shumë sesa thjesht analitikë përshkruese. Mund të përfshijë raportime dhe metodologji zbatimi rreth mësimit të makinerive, inteligjencës artificiale, analitika parashikuese dhe recetave në shkallë.

5. Një platformë BI e ndërmarrjeve, mund të përshpejtojë gjithashtu adoptimin e UA përmes algoritmeve, vendosjes së praktikave më të mira dhe zgjidhjeve. Në fakt, ekspertiza e thellë e një organizate për analitikë mund të ndihmojë në përdorimin më të efektshëm të AI dhe ML.

Organizatat tani janë në një ekosistem që kërkon gjithnjë e më shumëData Analytics. AI. ML. Cili është ndryshimi? për suksesin kritik të biznesit. Në fund të fundit, gjithnjë ka të bëjë me zgjedhjen e mjeteve të duhura për punën e duhur. Analizat kryesore, vendimmarrja që përfshijnë implikime të rëndësishme teknologjike. Por kuptimi i ndryshimit midis AI, MLand dhe ekzistencës së këtij të fundit në shtimin e të parës është i rëndësishëm

burim