Analiza podatkov. AI. ML. Kaj je razlika?

Analiza podatkov. AI. ML. Kaj je razlika? - blog Jaya Naira

Danes na svetu obstajajo transformativne tehnologije z doslednim učinkom in zanesljivostjo, ki obljubljajo, da bodo spremenili ali spremenili ekosistem. Industrije so se preoblikovale in z njo že zgodaj prevzele, druge pa si prizadevajo razumeti, kako najbolje prilagoditi ali vključiti omenjene nastajajoče tehnologije v svoje organizacije na učinkovit in neoviran način.

Med njimi umetna inteligenca še zdaleč ni nov koncept. Kot tehnologija smo že nekaj časa z nami, vendar so se stvari spremenile. Med drugim obravnavamo možnosti storitev v oblaku, uporabnost AI na več kritičnih organizacijskih funkcijah in moč računalništva.

Dejansko naj bi vpliv AI na več industrij naraščal dokaj hitro in naj bi bil do leta 2025 visok v milijardicah. AI ali umetna inteligenca je hudournik, vendar se organizacije še naprej borijo s svojo digitalno preobrazbo, da postanejo usmerjeni na podatke. Kaj je izziv in kako ga je mogoče rešiti?

Stvar je v tem, da podjetja vgrajujejo rešitve AI v svoj poslovni portfelj, vendar se soočajo z vprašanji v obliki stroškov, zasebnosti, varnosti, integracije in celo regulativnih oblik. Ali bi lahko analitika igrala vlogo pri pospeševanju vstopa v industrijsko industrijo v podjetjih. Navsezadnje imajo podjetja, ki so uporabila analitiko, dvakrat večjo verjetnost, da bodo za sprejetje AI prejeli višji odkup vodstva.

Medtem ko mnogi menijo, da je AI del velike digitalne revolucije, analitika sodi med del evolucije, ki bi lahko privedla do uspešnega izvajanja AI. Na primer, modeli strojnega učenja so najučinkoviteje usposobljeni na ogromnih naborih podatkov. Podobno je v organizaciji, ki analitično pozna, natančneje pri tistih, ki se ukvarjajo z integracijo in pripravo podatkov, urejanjem podatkov in še več, AI naravni napredek.

Umetna inteligenca je na nek način neposreden prehod za tiste organizacije z zrelim sistemom analitike. Raziskave celo kažejo, da svetovni tehnološki voditelji, ki so najbolj uspešni pri sprejemanju tehnologij, ki temeljijo na AI, pogosto vključujejo podatkovno strategijo v svoje glavne poslovne funkcije - API-je, vmesnike in drugo.

Politika podatkov o standardih za celotno podjetje je ena od metod za racionalizacijo analitike in strojne prakse učenja. Poleg tega bi lahko vzdrževanje omenjene podatkovne politike pomagalo prepoznati zainteresirane strani ter pri spremljanju dostopa in strategije celotnega podjetja, kar bi povzročilo tudi zmanjšanje zmede zaposlenih.

AI dozoreva sčasoma v storitvi Analytics

Umetna inteligenca in strojno učenje delujeta do zrelosti v obdobju, odvisno od podatkov in kakovosti omenjenih podatkov. To govori o naložbah posameznih organizacij v skladišča podatkov ali shranjevanje podatkov kot del postopka uskladitve sredstev za izvajanje AI. Navsezadnje je kakovost podatkov neposredno merilo za kakovost napovedi podatkov.

S časom bomo verjetno priča, da se bodo podjetja osredotočila na reševanje izziva pridobivanja in vzdrževanja natančnih podatkov, da bi AI izpolnil svoje obljube o podatkovni in poslovni revoluciji. Hkrati je pomembno tudi razumeti, da penetracija in zrelost nista vedno povezani s pozitivno korelacijo. Na primer, tudi z najglobljim vdorom analitike v vse sektorje je znano, da ima e-poslovanje najnižjo zapadlost.

Analitika, da si utira pot za AI

V današnjem obdobju morajo organizacije dobro razumeti sveženj poslovne inteligence (BI), vključno z zmogljivostmi za shranjevanje analitike, upravljanjem in zmožnostjo upravljanja nestrukturiranih in strukturiranih podatkov. Ta orodja in tehnike so sestavni del učinkovite strategije AI. Oglejmo si več načinov, kako analitika pozitivno temelji na prihodnosti, ki temelji na AI:

1. Naložba v analitiko velikih podatkov je ključnega pomena za uspeh združevanja nestrukturiranih in strukturiranih podatkov, ki so poleg starih virov podatkov, kot so sistemi ERP in CRM.

2. Vlaganje v arhitekturo ali strategijo velikih podatkov krepi BI-ov kup tehnologije od shranjevanja, zaužitja, modeliranja, odkrivanja, vizualizacije, strojnega učenja in analitike.

3. Poleg tega se morajo organizacije lotiti raziskovanja orodij, ki so potrebna za vizualizacijo in raziskovanje podatkov s strani končnih uporabnikov in samega podjetja.

4. Izdelava poslovnega sistema upravljanja za podjetja omogoča podjetjem ustvarjanje trdnih platform za velike podatke za več kot samo opisno analitiko. Vključuje lahko metodologije poročanja in izvajanja v zvezi s strojnim učenjem, umetno inteligenco, napovedno in predpisovalno analitiko v obsegu.

5. BI-platforma za celotno podjetje bi lahko pospešila tudi sprejemanje AI z algoritmi, uvedbo najboljših praks in rešitev. Pravzaprav lahko strokovno strokovno znanje organizacije pomaga pri učinkovitejšem izkoriščanju AI in ML.

Organizacije so zdaj v ekosistemu, ki vse bolj zahtevaData Analytics. AI. ML. Kaj je razlika? do poslovno kritičnega uspeha. Na koncu je vedno šlo za izbiro pravih orodij za pravo analitiko job.key, odločanje, ki vključuje pomembne tehnološke posledice. Toda razumevanje razlike med AI, MLand in obstojem slednjega pri povečanju prvega je pomembno

Vir