Duomenų analizė. AI. ML. Koks skirtumas?

Duomenų analizė. AI. ML. Koks skirtumas? - Jay Nair dienoraštis

Šiandien pasaulyje yra transformavimo technologijos, turinčios pastovų poveikį ir patikimą pažadą pakeisti ar pakeisti ekosistemą. Pramonės šakos pasikeitė ir ankstyvieji jas įgyvendinantys darbuotojai, o kiti stengiasi suprasti, kaip efektyviai ir sklandžiai pritaikyti ar integruoti minėtas kylančias technologijas į savo organizacijas.

Tarp jų, dirbtinis intelektas toli gražu nėra nauja sąvoka. Kaip technologija, tai kurį laiką buvo su mumis, tačiau viskas pasikeitė. Mes apžvelgiame debesies pagrindu teikiamų paslaugų galimybes, AI pritaikymą kelioms kritinėms organizacinėms funkcijoms ir skaičiavimo galią, be kitų.

Iš tikrųjų prognozuojama, kad PG poveikis kelioms pramonės šakoms augs gana sparčiai ir iki 2025 m. Turėtų būti didelis milijardas. PG arba dirbtinis intelektas yra gandas, bet organizacijos ir toliau kovoja su savo skaitmenine transformacija, kad taptų duomenų pagrindu. Koks iššūkis ir kaip jį išspręsti?

Dalykas yra tas, kad verslai įtraukia AI sprendimus į savo verslo portfelį, tačiau susiduria su problemomis, susijusiomis su sąnaudomis, privatumu, saugumu, integracija ir net reguliavimo formomis. Bet ar analitika galėtų atlikti svarbų vaidmenį pagreitinant AI įdiegimą įmonėse. Galų gale, įmonės, kurios diegė analizę, du kartus labiau linkusios gauti vyresniosios vadovybės įnašus į PG priėmimą.

Nors daugelis mano, kad AI yra didelės skaitmeninės revoliucijos dalis, analitika laikoma evoliucijos, galinčios sukelti sėkmingą AI įgyvendinimą, dalimi. Pvz., Mašinų mokymosi modeliai yra efektyviausiai mokomi naudojant didžiulius duomenų rinkinius. Analogiškai žinančioje organizacijoje, ypač tose, kurios užsiima duomenų integravimu ir paruošimu, duomenų tvarkymu ir kita, AI yra natūralus progresas.

Dirbtinis intelektas tam tikra prasme yra paprastas perėjimas toms organizacijoms, kurios turi brandžią analizės sistemą. Tyrimai netgi rodo, kad pasauliniai technologijų lyderiai, kuriems labiausiai sekasi įdiegti AI pagrįstas technologijas, dažnai įtraukia duomenų strategiją į savo pagrindines verslo funkcijas - API, sąsajas ir dar daugiau.

Visoje įmonėje taikoma duomenų standartų politika yra vienas iš būdų supaprastinti analizę ir kompiuterinio mokymosi praktiką. Be to, minėtos duomenų politikos laikymasis galėtų padėti nustatyti suinteresuotuosius subjektus ir stebėti prieigą prie visos įmonės ir strategiją, o tai leistų sumažinti darbuotojų painiavą.

AI bėgant laikui subręsta naudojant „Analytics“

Dirbtinis intelektas ir mokymasis mašinomis per tam tikrą laiką priklauso nuo brandos, atsižvelgiant į duomenis ir jų kokybę. Tai pasakytina apie konkrečių organizacijų investicijas į duomenų sandėlius ar duomenų saugojimą, kaip turto suderinimo AI diegimo proceso dalį. Juk duomenų kokybė yra tiesioginė duomenų prognozavimo kokybės priemonė.

Laikui bėgant, mes galime būti liudininkai, kai įmonės sutelkia dėmesį į iššūkį, kaip įsigyti ir išlaikyti tikslius duomenis, kad AI galėtų įvykdyti savo pažadą dėl duomenų ir verslo revoliucijos. Tuo pat metu svarbu suprasti, kad skverbtis ir branda ne visada yra susijusi su teigiama koreliacija. Pavyzdžiui, žinoma, kad net ir giliausiai analizuojant visus sektorius, elektroninė komercija yra žemiausia.

„Analytics“, kad padarytų kelią AI priėmimui

Šiandienos eroje organizacijos turi gerai išmanyti verslo žvalgybos (BI) rinkinį, įskaitant analizės duomenų saugojimo, valdymo galimybes ir sugebėjimą valdyti nestruktūrizuotus ir struktūrizuotus duomenis. Šios priemonės ir būdai yra veiksmingos PG strategijos sudedamosios dalys. Pažvelkime į daugiau būdų, kaip analizė teigiamai pagrindžia AI pagrįstą ateitį:

1. Investicija į didžiųjų duomenų analizę yra nepaprastai svarbi norint sujungti nestruktūrizuotus ir struktūrizuotus duomenis, esančius šalia tokių duomenų šaltinių kaip ERP ir CRM.

2. Investicijos į didžiųjų duomenų architektūrą ar strategiją sustiprina BI technologijos krūvą nuo saugojimo, įtraukimo, modeliavimo, atradimo, vizualizacijos, mašininio mokymosi ir analizės.

3. Be to, organizacijos turi ištirti įrankius, reikalingus, kad galutiniai vartotojai ir pats verslas galėtų vizualizuoti ir tirti duomenis.

4. Sukūrus visos įmonės verslo valdymo sistemą įmonės gali sukurti tvirtas didelių duomenų platformas, ne tik aprašomąją analizę. Tai galėtų apimti ataskaitų teikimo ir diegimo metodikas, susijusias su mašinų mokymusi, dirbtiniu intelektu, numatoma ir nurodoma analitine analize.

5. Visoje įmonėje naudojama BI platforma taip pat galėtų paspartinti AI priėmimą pasitelkiant algoritmus, diegiant geriausią praktiką ir sprendimus. Iš tikrųjų gilios organizacijos analizės žinios gali padėti veiksmingiau panaudoti AI ir ML.

Organizacijos dabar yra ekosistemoje, kuriai vis labiau reikia „Data Analytics“. AI. ML. Koks skirtumas? iki verslo kritinės sėkmės. Galų gale visada buvo kalbama apie tinkamų įrankių pasirinkimą tinkamam job.key analizei, sprendimų priėmimui, susijusiam su reikšmingomis technologijomis. Tačiau svarbu suprasti skirtumą tarp AI, MLand ir pastarųjų egzistavimo didinant buvusįjį

Šaltinis