Аналитика на основе машинного обучения и туманные перспективы бизнес-аналитики

Масштаб и значимость данных растут, что приводит к постоянным изменениям в сфере бизнес-аналитики и анализа данных, аналитика становится динамичнее и мощнее. Однако, некоторые считают, что традиционная бизнес-аналитика (BI) устареет перед более передовыми методами.

Главным фактором в этой трансформации является машинное обучение (ML), процесс самообучения систем на основе данных. Роль машинного обучения в аналитике данных становится все более важной для компаний, которые полагаются на BI.

Чтобы быть впереди кривой машинного обучения, менеджеры по данным и предприятиям необходимо знать некоторые вещи. Они должны понимать, что ценность инструмента определяется его правильным использованием для достижения конечного результата. Точно также компании должны осознавать, что успех зависит не только от данных, которыми они обладают, а от того, как они эти данные используют.

Таким образом, машинное обучение становится неотъемлемой частью бизнес-аналитики и анализа данных, и компании, которые хотят быть успешными, должны внедрять его возможности в свою работу. В конечном счете, это позволит им опережать кривую машинного обучения и достичь более точных и эффективных результатов.

Изменение традиционного подхода в анализе данных

Сегодняшний объем данных просто невозможно обработать с использованием традиционного подхода к бизнес-аналитике. Для полноценного и правильного хранения в хранилищах или озерах данных, требуется новый подход. Требуется новый инструмент, который позволяет организациям не только понять исторические закономерности, но и делать прогнозы на основе этих данных.

Методы бизнес-аналитики (BI) были разработаны для отслеживания тенденций внутри данных и поиска ценной информации, которая в обычных условиях просто потерялась бы. Однако они обычно работают с данными как с изолированными фрагментами информации, и аналитики и лица, принимающие решения, должны самостоятельно формировать прогнозы на основе этой информации.

Тем не менее, сегодняшний объем данных требует более широкого и глубокого анализа. Простые информационные панели и отчеты больше не могут полностью передать суть данных наборов. Отчеты неспособны обработать такое количество информации, и их результаты могут быть неполными или неверными.

Чтобы обеспечить точный анализ данных, требуется новый подход к бизнес-аналитике. Этот подход должен включать в себя не только отчеты и информационные панели, но и алгоритмы, которые способны обрабатывать и интерпретировать большие объемы данных. Только такой подход позволит организациям добиться наиболее точных и полных прогнозов на основе доступных данный.

Тренды в анализе данных

Машинное обучение уже стало неотъемлемой частью современных корпоративных технологических стеков, став основной силой, двигающей вперед анализ данных. Оно столь популярно, что руководители предприятий даже заставляют менеджеров данных внедрять его до определения варианта использования.

Машинное обучение отличается от пассивной оценки данных, распространенной в BI, тем, что позволяет системам активно учиться на данных, делать прогнозы и адаптироваться к новой информации. Это фундаментально меняет пейзаж бизнес-аналитики.

Преимущества машинного обучения, позволяющие его успешно применять в бизнес-аналитике, включают:

• Прогнозирование: Машинное обучение способно точно прогнозировать будущие результаты, выявляя закономерности и взаимосвязи в данных. Это помогает принимающим решения формировать стратегии, оптимизировать распределение ресурсов и снижать риски.
• Анализ в реальном времени: Машинное обучение предоставляет ценную информацию в режиме реального времени. Это позволяет организациям быстро реагировать на изменения, извлекать выгоду из возникающих возможностей и принимать обоснованные решения, создавая гибкую бизнес-среду.
• Обнаружение аномалий: Алгоритмы машинного обучения автоматически выявляют выбросы и аномалии в данных, помогая организациям обнаруживать мошенничество, ошибки и нарушения безопасности быстрее. Это повышает эффективность управления рисками и помогает принимать упреждающие меры.
• Автоматизация: Машинное обучение автоматизирует повторяющиеся задачи, освобождая персонал от рутинных и трудоемких задач анализа данных. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и творческих задачах.

BI и ML

Традиционный анализ данных и аналитика на основе машинного обучения становятся все более неотличимыми друг от друга, поскольку все больше компаний прибегают к использованию машинного обучения для аналитических целей.

Вместо создания отчетов и информационных панелей вручную, как это делалось раньше, многие компании теперь полагаются на алгоритмы машинного обучения для получения более точной и актуальной информации в режиме реального времени. Применение таких алгоритмов позволяет выделить наиболее значимую информацию и проанализировать прошлые тенденции, а также предсказать, как эти тенденции могут измениться в будущем. Эту новую практику аналитики уже называют "расширенной аналитикой".

Таким образом, граница между традиционным анализом данных и аналитикой на основе машинного обучения стирается, исходя из их схожих целей и методов. Аналитика становится динамичной и прогнозирующей областью, в которой использование машинного обучения играет все более важную роль. Это подтверждает, что аналитика — это не конкретный инструмент или подход, а широкая практика, которая постепенно превращается в основу деятельности компаний.