Аналитика

2019 год стал особенно важным для индустрии бизнес-аналитики на базе AI

Развитие бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта для анализа данных и извлечения из них ценности стало одной из приоритетных задач в мире бизнеса. И опрос, проведенный Центром исследований бизнес-приложений, показал, что управление качеством данных станет наиболее важной тенденцией в 2020 году. Речь идет, безусловно, не только об обработке и защите информации, но и о ее контексте, в котором данные используются и интерпретируются.

Сегодня большинство компаний понимают влияние качества данных на анализ и дальнейшие процессы принятия решений и, следовательно, предпочитают внедрять политику, отдел или методы управления качеством данных — DQM (состоит из сбора данных, реализации расширенных процессов их обработки, эффективного распределения и управления). DQM является технологией-основой для высококачественной бизнес-аналитики, с которой начинается рост и стабильность. Ведь, по подсчетам экспертов Gartner, плохое качество данных оценивается организациями в среднем в 15 миллионов долларов убытков в год, и причин для этого много – от непонимания клиентов из-за неточности обрабатываемой информации, которая от них поступает, до принятия неправильных бизнес-решений из-за ложных прогнозов.

По мнению экспертов, управление качеством данных уже сегодня является не просто растущей тенденцией, а, скорее, даже критически важной практикой, которую компании используют для своих первоначальных инвестиций. Внедряя решения на базе AI, обеспечивающие правильную и надежную обработку данных в масштабах компании, предприниматели улучшают свою способность использовать бизнес-аналитику более эффективно и, таким образом, получают конкурентное преимущество, которое позволяет им максимально увеличить отдачу от инвестиций.
Важно, что в свете происходящего искусственный интеллект является неоспоримым инструментом для реализации успешной стратегии внедрения аналитических приложений в бизнесе. AI и машинное обучение фактически революционизируют способ взаимодействия бизнеса и управления данными, а потому компании массово переходят на соответствующие интеллектуальные панели мониторинга, анализа и прогнозирования. А, с учетом того, что искусственный интеллект, основанный на самых современных нейронных сетях, обеспечивает максимально высокую точность обнаружения аномалий и угроз, это еще и помогает предприятиям избегать многочисленных рисков.

Следует четко понимать, что бизнес-аналитика завтрашнего дня ориентирована на будущее и пытается ответить на ключевые вопросы «Что будет?» и «Как мы можем сделать это?». Соответственно, прогнозирующая и предписывающая аналитика на сегодняшний день являются наиболее обсуждаемыми тенденциями среди профессионалов в данной области. Особенно потому, что большие данные становятся основным центром аналитических процессов, которые используются не только крупными предприятиями, но и предприятиями малого и среднего бизнеса.
Прогнозная аналитика на базе искусственного интеллекта — это практика извлечения информации из существующих наборов данных с целью прогнозирования будущих вероятностей. Она включает в себя предполагаемые будущие данные и, следовательно, всегда включает вероятность ошибок из ее определения, хотя эти ошибки неуклонно уменьшаются, поскольку программное обеспечение, управляющее большими объемами данных, сегодня становится умнее и эффективнее.

Прогнозная аналитика показывает, что может произойти в будущем с приемлемым уровнем надежности, включая несколько альтернативных сценариев и оценку рисков. Применительно к бизнесу прогнозная аналитика используется для анализа текущих данных и исторических фактов с целью лучшего понимания клиентов, реализации продуктов и услуг, поведения партнеров и выявления потенциальных рисков и возможностей для компании.

В данном случае стоит более детально рассмотреть некоторые лучшие на сегодняшний день приложения и платформы, благодаря которым можно эффективно управлять качеством данных на предприятии.

  1. DataRobot — предлагает автоматизированную платформу машинного обучения для специалистов по данным всех уровней квалификации для создания и развертывания точных моделей машинного обучения. Инструмент автоматизирует весь жизненный цикл моделирования, позволяя пользователям создавать прогнозные модели. DataRobot выполняет поиск по миллионам комбинаций алгоритмов, этапов предварительной обработки данных, преобразований, функций и параметров настройки, чтобы выделить лучшую модель для данных конкретного бизнеса.
  2. Data Lab — это корпоративная платформа для обработки данных, которая позволяет ученым и разработчикам создавать и запускать прогностические модели. Инструмент также помогает организациям разрабатывать и поставлять эти модели посредством автоматизации и совместной работы инфраструктуры. Domino Data Lab предоставляет пользователям доступ к инструментам Data Science Workbench, которые, в свою очередь, обеспечивают возможность получать дополнительные коммерческие инструменты с открытым исходным кодом для пакетных экспериментов, а также Model Delivery — чтобы они могли публиковать API-интерфейсы и веб-приложения или планировать отчеты.
  3. Тамр – платформа, предназначенная для крупномасштабной обработки и хранения данных, и применяет машинное обучение, чтобы дополнить человеческий опыт во время сбора и классификации данных. Недавно инструмент был обновлен, получив новую функцию в виде мастеринга данных для постоянных идентификаторов.