Ma'lumotlarni tahlil qilish. AI. ML Farqi nima?

Ma'lumotlarni tahlil qilish. AI. ML Farqi nima? - Jey Nair blogi

Bugungi kunda dunyoda ekotizimni o'zgartirish yoki o'zgartirish va'dalari izchil samarasi va ishonchliligi bilan transformatsion texnologiyalar mavjud. Sanoat sohasi uni o'zgartirdi va erta qabul qiluvchilar, boshqalar esa paydo bo'lgan texnologiyalarni o'z tashkilotlariga qanday qilib samarali va muammosiz moslashtirish yoki moslashtirishni yaxshiroq tushunishga intiladilar.

Ularning orasida sun'iy intellekt yangi tushuncha bo'lishdan uzoqdir. Texnologiya sifatida biz bilan bir muncha vaqt bo'ldi, lekin narsalar o'zgardi. Biz bulutga asoslangan xizmatlarning variantlarini, bir nechta muhim tashkiliy funktsiyalarda AIning qo'llanilishini va hisoblash quvvatini ko'rib chiqamiz.

Darhaqiqat, AIning bir necha sohalarga ta'siri juda tez o'sishi kutilmoqda va 2025 yilga kelib yuqori milliardlarda bo'lishi kutilmoqda. AI yoki sun'iy intellekt buzg'unchilikdir, ammo tashkilotlar ma'lumotlarga asoslangan raqamli transformatsiyalar bilan kurashishda davom etishmoqda. Qanday qiyinchilik bor va uni qanday hal qilish mumkin?

Gap shundaki, korxonalar AI echimlarini o'z biznes portfellariga kiritmoqdalar, ammo narx, maxfiylik, xavfsizlik, integratsiya va hatto tartibga solish shakllari kabi muammolarga duch kelmoqdalar. Ammo tahlillar korxonalarda AIni joylashtirishni tezlashtirishda rol o'ynashi mumkin. Axir, analitikani joylashtirgan korxonalar AIni qabul qilish uchun yuqori darajadagi rahbariyat tomonidan sotib olinishi ehtimoli ikki baravar yuqori.

Ko'pchilik AIni katta raqamli inqilobning bir qismi deb hisoblasa, tahlillar AIni muvaffaqiyatli amalga oshirishga olib keladigan evolyutsiyaning bir qismi sifatida baholaydilar. Masalan, mashina o'rganish modellari ulkan ma'lumotlar bazalarida eng samarali o'qitiladi. Shunga o'xshab, analitik jihatdan xabardor bo'lgan tashkilotda, aniqrog'i, ma'lumotlar integratsiyasi va uni tayyorlash, ma'lumotlar almashuvi va boshqalar bilan shug'ullanadigan tashkilotlarda AI tabiiy rivojlanishdir.

Sun'iy intellekt, qaysidir ma'noda, etuk tahlil tizimiga ega bo'lgan tashkilotlar uchun to'g'ri o'tishdir. Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, AI asosidagi texnologiyalarni qabul qilishda eng muvaffaqiyatli bo'lgan global texnologiyalar rahbarlari ko'pincha o'zlarining asosiy funktsiyalari - API, interfeys va boshqalarga ma'lumot strategiyasini kiritadilar.

Korxonada ma'lumotlar standartlari bo'yicha siyosat tahlil qilish va mashinani o'rganish amaliyotini soddalashtirish uchun bitta usuldir. Bundan tashqari, yuqorida aytib o'tilgan ma'lumotlar siyosati manfaatdor tomonlarni aniqlashga va korxonalar miqyosida kirish va strategiyani monitoring qilishga yordam beradi, natijada xodimlarning tartibsizligi kamayadi.

AI tahlil bilan vaqt o'tishi bilan o'sadi

Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish ma'lum bir vaqt davomida etuklikka qarab ishlaydi, bu ma'lumotlar va ularning sifatiga bog'liq. Bu aniq tashkilotlarning ma'lumotlar omboriga yoki ma'lumotlarni saqlashga, aktivlarni AIni amalga oshirish uchun moslashtirish jarayonining bir qismi bo'lgan sarmoyasi bilan bog'liq. Axir, ma'lumotlar sifati - bu bashorat qilishning sifati uchun bevosita o'lchovdir.

Vaqt o'tishi bilan, biz kompaniyalar AI uchun ma'lumotlar va biznes inqiloblari va'dalariga muvofiq hayot kechirishlari uchun aniq ma'lumotlarni olish va saqlash muammolarini hal qilishga e'tibor berishlari mumkin. Shu bilan birga, kirish va etuklik har doim ham ijobiy korrelyatsiya bilan bog'liq emasligini tushunish muhimdir. Masalan, barcha sohalarga tahliliy chuqur kirib borgan taqdirda ham, elektron tijorat eng kam etuklikka ega.

AIni qabul qilish uchun yo'l ochadigan tahlil

Hozirgi davrda tashkilotlar biznes-ma'lumot (BI) stackini, shu jumladan tahlillarni saqlash, boshqarish va struktura qilinmagan va tuzilgan ma'lumotlarni boshqarish qobiliyatlari to'g'risida chuqur tushunchaga ega bo'lishlari kerak. Ushbu vositalar va usullar samarali AI strategiyasining asosidir. Keling, tahlilni AIga asoslangan kelajakka ijobiy ta'sir ko'rsatadigan qo'shimcha usullarni ko'rib chiqaylik:

1. Katta ma'lumotlar tahliliga sarmoya ERP va CRM tizimlari kabi eski ma'lumotlar manbalari bilan bir qatorda joylashgan tuzilmaydigan va tuzilgan ma'lumotlarni birlashtirishning muvaffaqiyati uchun juda muhimdir.

2. Katta ma'lumot arxitekturasi yoki strategiyasiga sarmoya kiritish BI texnologiyasini saqlash, tushirish, modellashtirish, kashf etish, vizualizatsiya, mashinani o'rganish va tahlil qilishdan mustahkamlaydi.

3. Shu bilan birga, tashkilotlar oxirgi foydalanuvchilar va biznesning o'zi tomonidan ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va o'rganishga imkon beradigan vositalarni o'rganishga kirishishlari kerak.

4. Korxonalar miqyosida biznesni boshqarish tizimini yaratish kompaniyalarga faqat tavsifiy tahlildan tashqari katta ma'lumotlar uchun mustahkam platformalarni yaratishga imkon beradi. Bunga mashinalarni o'rganish, sun'iy intellekt, bashoratli va retsept bo'yicha tahlil qilish bo'yicha hisobot va amalga oshirish metodologiyasi kirishi mumkin.

5. Korxona miqyosidagi BI platformasi algoritmlar, eng yaxshi amaliyotlar va echimlarni qo'llash orqali AIni tezlashtirishi mumkin. Aslida, tashkilotning chuqur tahlil tajribasi AI va ML ni yanada samarali ishlatishda yordam beradi.

Endilikda tashkilotlar tobora ko'proq Datata Analytics-ni talab qiladigan ekotizimdadir. AI. ML Farqi nima? biznes-muhim muvaffaqiyatga. Oxir oqibat, har doim to'g'ri job.key tahlillari uchun muhim vositalarni tanlash, muhim texnologik ta'sirlarni o'z ichiga olgan qarorlarni qabul qilish haqida. Ammo AI, MLand va oldingisining kuchayishida uning mavjudligi o'rtasidagi farqni tushunish muhimdir

Manba