Məlumat Təhlili. AI. ML. Fərq nədir?

Məlumat Təhlili. AI. ML. Fərq nədir? - Jay Nairin blogu

Bu gün dünyada ekosistemi dəyişdirmək və ya dəyişdirmək barədə verdiyi ardıcıl effekt və etibarlılığı ilə transformativ texnologiyalar mövcuddur. Sənayelər onu dəyişdi və erkən qəbul etdi, digərləri isə ortaya çıxan texnologiyaların təsirli və sorunsuz bir şəkildə təşkilatlarına necə uyğunlaşmağın və ya inteqrasiyasının ən yaxşısını başa düşmək üçün yarışırlar.

Bunların arasında süni intellekt yeni bir anlayışdan uzaqdır. Bir texnologiya olaraq bir müddətdir ki, bizimlədir, amma hər şey dəyişdi. Bulud əsaslı xidmət seçimlərinə, AI-nin bir neçə kritik təşkilati funksiya üzərində tətbiqinə və bir çox digərinə hesablama gücünə baxırıq.

Əslində, AI'nin bir neçə sənayeyə təsirinin olduqca sürətlə böyüməsi proqnozlaşdırılır və 2025-ci ilə qədər yüksək milyardlar səviyyəsində olacağı gözlənilir. Problem nədir və onu necə həll etmək olar?

İş ondadır ki, müəssisələr AI həllərini biznes portfelinə daxil edirlər, lakin xərc, gizlilik, təhlükəsizlik, inteqrasiya və hətta tənzimləmə formaları şəklində problemlərlə üzləşirlər. Lakin analitiklər Aİ-nin müəssisələrdə yerləşdirilməsinin sürətlənməsində rol oynaya bilər. Axı, analitik tətbiq edən müəssisələrin Aİ qəbulu üçün rəhbərliyin alış-verişini almaq ehtimalı iki dəfə çoxdur.

Çoxları AI'nin böyük bir rəqəmsal inqilabın bir hissəsi olduğuna inansa da, analitik AI'nin müvəffəqiyyətlə həyata keçirilməsinə səbəb ola biləcək təkamülün bir hissəsi olaraq sıralanır. Məsələn, maşın öyrənmə modelləri nəhəng məlumat bazalarında ən effektiv şəkildə öyrədilir. Eynilə, analitik cəhətdən xəbərdar olan bir təşkilatda, daha konkret olaraq məlumatların inteqrasiyası və hazırlanması, məlumatların mübahisəsi və s. İlə əlaqəli olan bir təşkilatda AI təbii bir inkişafdır.

Süni intellekt, bir şəkildə, yetkin bir analitik sistemi olan təşkilatlar üçün düz bir keçiddir. Tədqiqatlar hətta AI əsaslı texnologiyaların tətbiqi ilə ən uğurlu olan qlobal texnologiya liderlərinin tez-tez məlumat strategiyasını əsas iş funksiyalarına - API, interfeys və s. Daxil etdiyini göstərir.

Məlumat standartları ilə əlaqədar bir müəssisə miqyasında siyasət analitik və maşın öyrənmə təcrübəsini inkişaf etdirmək üçün bir üsuldur. Bundan əlavə, qeyd olunan məlumat siyasətinin aparılması maraqlı tərəfləri müəyyənləşdirməyə və müəssisə daxilində strategiyanın izlənilməsinə və işçilərin qarışıqlığının azalmasına səbəb ola bilər.

AI Analytics ilə Zamanla Yetişir

Süni zəka və maşın öyrənmə məlumatları və verilənlərin keyfiyyətindən asılı olaraq bir müddət ərzində yetkinliyə doğru hərəkət edir. Bu, konkret təşkilatların məlumat anbarlarına və ya məlumatların saxlanmasına, AI-ni həyata keçirmək üçün aktivlərin uyğunlaşdırılması prosesinin bir hissəsi kimi danışır. Axı, məlumatların keyfiyyəti, məlumatların proqnozlaşdırılması keyfiyyəti üçün birbaşa ölçüdür.

Vaxt keçdikcə, şirkətlərin AI üçün bir məlumat və biznes inqilabı vədinə uyğun yaşaması üçün dəqiq məlumatların əldə edilməsi və saxlanması probleminin həllinə diqqət yetirdiyinin şahidi olacağıq. Eyni zamanda, nüfuz və yetkinliyin həmişə müsbət bir korrelyasiya ilə əlaqəli olmadığını da başa düşmək lazımdır. Məsələn, bütün sektorlara ən dərin analitik nüfuz olmasına baxmayaraq, Elektron Ticarətin ən aşağı yetkinlik yaşadığı məlumdur.

AI Qəbulu üçün yol açan analitik

İndiki dövrdə təşkilatlar, işgüzar intellekt (BI) yığını, analitik saxlama, idarəetmə və qurulmamış və qurulmuş məlumatları idarə etmək imkanları barədə möhkəm bir anlayışa sahib olmalıdırlar. Bu alətlər və üsullar effektiv AI strategiyasının əsas elementləridir. Analitiklərin AI əsaslı gələcəyin müsbət bir şəkildə dayandığının daha çox yoluna nəzər salaq:

1. Böyük məlumat analitikasına qoyulan investisiya ERP və CRM sistemləri kimi köhnə məlumat mənbələri ilə birlikdə qurulan və qurulmamış məlumatların birləşdirilməsinin uğuru üçün vacibdir.

2. Böyük məlumatların arxitekturasına və ya strategiyasına yatırım BI texnologiyasını saxlama, yandırma, modelləşdirmə, kəşf, vizuallaşdırma, maşın öyrənməsi və analitikadan möhkəmləndirir.

3. Bununla yanaşı, təşkilatlar son istifadəçilər və müəssisənin özü tərəfindən məlumatların vizuallaşdırılması və araşdırılması üçün tələb olunan alətləri araşdırmaq üçün səy göstərməlidirlər.

4. Müəssisə miqyasında iş idarəetmə sisteminin qurulması şirkətlərə yalnız təsviri analitikdən daha çox məlumat üçün möhkəm platformalar yaratmağa imkan verir. Buraya maşın təhsili, süni intellekt, miqyasda proqnozlaşdırıcı və preseptiv analitika ətrafında hesabat və tətbiq metodologiyaları daxil ola bilər.

5. Müəssisə miqyasında BI platforması da alqoritmlər, ən yaxşı təcrübələrin tətbiqi və həllər yolu ilə AI qəbulunu sürətləndirə bilər. Əslində, bir təşkilatın dərin analitik təcrübəsi AI və ML-ni daha səmərəli istifadə etməyə kömək edə bilər.

Təşkilatlar artıq getdikcə Data Analytics tələb edən bir ekosistemdədirlər. AI. ML. Fərq nədir? iş kritik uğur. Sonda, həmişə əhəmiyyətli iş texnologiyası təsirlərini əhatə edən düzgün iş.key analitikası, qərar qəbulu üçün düzgün vasitələrin seçilməsi haqqında olmuşdur. Lakin AI, MLand və keçmişin artmasında ikincinin mövcudluğu arasındakı fərqi anlamaq vacibdir

Mənbə