Analiza datelor. AI. Care este diferența ML?

Analiza datelor. AI. Care este diferența ML? - Blogul lui Jay Nair

Astăzi, în lume există tehnologii transformatoare care sunt în concordanță cu promisiunea transformării sau schimbării ecosistemului. Industria a transformat-o și adoptatori timpurii, în timp ce alții sunt dornici să înțeleagă mai bine cum să adapteze sau să adapteze tehnologiile emergente în mod eficient și fără probleme la organizațiile lor.

Inteligența artificială dintre ei este departe de a fi un concept nou. Tehnologia este cu noi de ceva vreme, dar lucrurile s-au schimbat. Vom analiza opțiunile pentru servicii bazate pe cloud, aplicarea AI în mai multe funcții organizaționale importante și puterea de calcul.

De fapt, impactul AI asupra mai multor industrii este de așteptat să crească foarte repede, iar până în 2025 este de așteptat să fie peste un miliard. AI sau inteligența artificială reprezintă o încălcare, dar organizațiile continuă să se lupte cu transformarea digitală bazată pe date. Care este problema și cum poate fi rezolvată?

Ideea este că întreprinderile încorporează soluții AI în portofoliile de afaceri, dar se confruntă cu probleme precum prețul, confidențialitatea, securitatea, integrarea și chiar formele de reglementare. Dar analizele pot juca un rol în accelerarea implementării AI în întreprinderi. La urma urmei, întreprinderile care implementează analitice sunt de două ori mai susceptibile să fie dobândite de conducerea superioară ca AI.

În timp ce mulți consideră AI ca o parte a marii revoluții digitale, analiștii o consideră ca parte a evoluției care poate duce la implementarea cu succes a AI. De exemplu, modelele de învățare automată sunt cele mai eficient instruite în baze de date mari. În mod similar, într-o organizație conștientă analitic, în special în organizațiile care se ocupă de integrarea și pregătirea datelor, schimbul de date și multe altele, AI este o dezvoltare naturală.

Inteligența artificială este, într-un anumit sens, tranziția potrivită pentru organizațiile cu sisteme de analiză matură. Studiile arată că liderii de tehnologie globală care au cel mai mare succes în adoptarea tehnologiilor bazate pe AI includ deseori strategii de informare în funcțiile lor principale - API, interfețe și multe altele.

Politica privind standardele de date pentru întreprinderi este o modalitate de a simplifica practicile de analiză și învățare automată În plus, politicile de date menționate anterior ajută la identificarea părților interesate și la monitorizarea contribuțiilor și strategiilor la nivelul întregii întreprinderi, reducând astfel perturbarea personalului.

AI crește în timp cu analiza

Inteligența artificială și învățarea automată funcționează pe o perioadă de timp, în funcție de maturitate, care depinde de date și de calitatea acestora. Acest lucru se datorează investiției unor organizații specifice în baza de date sau în stocarea de date, care face parte din procesul de adaptare a activelor pentru implementarea AI. La urma urmei, calitatea datelor este o măsură directă a calității previziunilor.

De-a lungul timpului, ne putem concentra pe soluționarea problemelor cu obținerea și stocarea datelor exacte, astfel încât companiile să poată fi la curent cu datele AI și să fie în conformitate cu promisiunile revoluției de afaceri. Cu toate acestea, este important să înțelegem că aportul și maturitatea nu sunt întotdeauna asociate cu corelația pozitivă. De exemplu, comerțul electronic are cea mai mică maturitate, chiar și cu profunzime analitică în toate domeniile.

Analiză care deschide calea pentru adopția AI

În prezent, organizațiile trebuie să aibă o înțelegere profundă a stivelor de date de afaceri (BI), inclusiv capacitatea de a stoca, gestiona și gestiona date nestructurate și structurate. Aceste instrumente și metode stau la baza strategiilor eficiente de AI. Să ne uităm la modalități suplimentare prin care analiza poate avea un impact pozitiv asupra viitorului bazat pe AI:

1. Investiția în analizele de date mari este esențială pentru reușita integrării datelor nestructurate și structurate, alături de surse de date mai vechi, precum sistemele ERP și CRM.

2. Investiția într-o arhitectură sau strategie de date mari întărește tehnologia BI de la stocare, regăsire, modelare, descoperire, vizualizare, învățare automată și analiză.

3. Organizațiile ar trebui, de asemenea, să înceapă să exploreze instrumente care să permită vizualizarea și vizualizarea datelor de către utilizatorii finali și compania în sine.

4. Crearea sistemelor de gestionare a afacerilor la nivel de întreprindere permite companiilor să creeze platforme solide pentru date mari, nu doar analize descriptive. Aceasta poate include metodele de învățare automată, inteligență artificială, raportare și analize predictive și de prescripție medicală.

5. Platforma BI la nivel de întreprindere poate accelera AI folosind algoritmi, bune practici și soluții. De fapt, experiența de analiză în profunzime a organizației ajută la eficientizarea AI și ML mai eficient.

Acum, organizațiile se află într-un ecosistem care are nevoie din ce în ce mai mult de Datata Analytics. AI. Care este diferența ML? succesul în afaceri. În cele din urmă, este întotdeauna despre alegerea instrumentelor potrivite pentru analiza corectă a job-ului, luarea deciziilor care includ implicații tehnologice importante. Dar este important să înțelegem diferența dintre AI, MLand și predecesorul său în escaladare

sursă