Розвиток бізнес-аналітики на базі штучного інтелекту для аналізу даних і вилучення з них цінності став одним із пріоритетних завдань у світі бізнесу. І опитування, проведене Центром досліджень бізнес-додатків, показало, що управління якістю даних стане найбільш важливою тенденцією у 2020 році. Йдеться, безумовно, не лише про обробку та захист інформації, а й про її контекст, у якому дані використовуються та інтерпретуються.

Сьогодні більшість компаній розуміють вплив якості даних на аналіз і подальші процеси прийняття рішень і, отже, вважають за краще впроваджувати політику, відділ або методи управління якістю даних – DQM (складається зі збору даних, реалізації розширених процесів їх обробки, ефективного розподілу та управління). DQM є технологією-основою для високоякісної бізнес-аналітики, з якої починається зростання та стабільність. Адже, за підрахунками експертів Gartner, погана якість даних оцінюється організаціями в середньому у 15 мільйонів доларів збитків на рік, і причин для цього багато – від нерозуміння клієнтів через неточності оброблюваної інформації, яка від них надходить, до прийняття неправильних бізнес-рішень через помилкові прогнози.

На думку експертів, управління якістю даних вже сьогодні є не просто зростаючою тенденцією, а, скоріше, навіть критично важливою практикою, яку компанії використовують для своїх початкових інвестицій. Впроваджуючи рішення на базі AI, що забезпечують правильну й надійну обробку даних у масштабах компанії, підприємці покращують свою здатність використовувати бізнес-аналітику більш ефективно і, таким чином, отримують конкурентну перевагу, яка дозволяє їм максимально збільшити віддачу від інвестицій.

Важливо, що у світлі цього штучний інтелект є незаперечним інструментом для реалізації успішної стратегії впровадження аналітичних додатків у бізнесі. AI та машинне навчання фактично революціонізує спосіб взаємодії бізнесу та управління даними, а тому компанії масово переходять на відповідні інтелектуальні панелі моніторингу, аналізу та прогнозування. А, з урахуванням того, що штучний інтелект, заснований на найсучасніших нейронних мережах, забезпечує максимально високу точність виявлення аномалій і загроз, це ще й допомагає підприємствам уникати численних ризиків.

Слід чітко розуміти, що бізнес-аналітика завтрашнього дня орієнтована на майбутнє й намагається відповісти на ключові питання «Що буде?» та «Як ми можемо зробити це?». Відповідно, що прогнозуюча аналітика на сьогоднішній день є найбільш обговорюваною тенденцією серед професіоналів у даній області. Особливо тому, що великі дані стають основним центром аналітичних процесів, які використовуються не лише великими підприємствами, але й підприємствами малого та середнього бізнесу.

Прогнозна аналітика на базі штучного інтелекту – це практика вилучення інформації з існуючих наборів даних з метою прогнозування майбутніх ймовірностей. Вона включає в себе передбачувані майбутні дані і, отже, завжди включає ймовірність помилок із її визначення, хоча ці помилки неухильно зменшуються, оскільки програма, яка керує великими обсягами даних, сьогодні стає розумнішою й ефективнішою.

Прогнозна аналітика показує, що може статися в майбутньому з прийнятним рівнем надійності, включаючи кілька альтернативних сценаріїв і оцінку ризиків. Стосовно бізнесу – прогнозна аналітика використовується для аналізу поточних даних та історичних фактів з метою кращого розуміння клієнтів, реалізації продуктів і послуг, поведінки партнерів і виявлення потенційних ризиків і можливостей для компанії.

У даному випадку варто більш детально розглянути деякі кращі на сьогоднішній день програми та платформи, завдяки яким можна ефективно управляти якістю даних на підприємстві.

1. DataRobot – пропонує автоматизовану платформу машинного навчання для фахівців із даних усіх рівнів кваліфікації для створення й розгортання точних моделей машинного навчання. Інструмент автоматизує весь життєвий цикл моделювання, дозволяючи користувачам створювати прогнозні моделі. DataRobot виконує пошук за мільйонами комбінацій алгоритмів, етапів попередньої обробки даних, перетворень, функцій і параметрів налаштування, щоб виділити кращу модель для даних конкретного бізнесу.

2. Domino Data Lab – це корпоративна платформа для обробки даних, яка дозволяє вченим і розробникам створювати й запускати прогностичні моделі. Інструмент також допомагає організаціям розробляти й поставляти ці моделі за допомогою автоматизації та спільної роботи інфраструктури. Domino Data Lab надає користувачам доступ до інструментів Data Science Workbench, які, в свою чергу, забезпечують можливість отримувати додаткові комерційні інструменти з відкритим вихідним кодом для пакетних експериментів, а також Model Delivery – щоб вони могли публікувати API-інтерфейси і веб-додатки або планувати звіти.

3. Тамро – платформа, призначена для великомасштабної обробки та зберігання даних, і застосовує машинне навчання, щоб доповнити людський досвід під час збору й класифікації даних. Нещодавно інструмент був оновлений, отримавши нову функцію у вигляді мастерингу даних для постійних ідентифікаторів.

Автор: Юлія Долгоп'ятова


Читайте також:

Збільшення обсягу та складності бізнес-даних сприяє комерційному впровадженню ШІ в інструменти бізнес-аналітики

Реальна цінність AI виникає тоді, коли рішення й технології вже інтегровані в організацію та показують результати

Коментарi