Analisis data. AI. Apa Perbedaan ML?

Analisis data. AI. Apa Perbedaan ML? - Blog Jay Nair

Saat ini, ada teknologi transformatif di dunia yang konsisten dengan janji untuk mengubah atau mengubah ekosistem. Industri ini telah mentransformasikannya dan mengadopsi awal, sementara yang lain tertarik untuk lebih memahami bagaimana beradaptasi atau mengadaptasi teknologi yang muncul secara efektif dan lancar ke organisasi mereka.

Kecerdasan buatan di antara mereka jauh dari konsep baru. Teknologi telah bersama kita selama beberapa waktu, tetapi banyak hal telah berubah. Kami mempertimbangkan opsi untuk layanan berbasis cloud, penerapan AI dalam beberapa fungsi organisasi yang penting, dan kekuatan komputasi.

Bahkan, dampak AI pada beberapa industri diperkirakan akan tumbuh sangat cepat, dan pada 2025 diperkirakan akan mencapai miliaran yang tinggi. AI atau kecerdasan buatan adalah pelanggaran, tetapi organisasi terus berjuang dengan transformasi digital berbasis data. Apa masalahnya, dan bagaimana cara mengatasinya?

Intinya adalah bahwa bisnis memasukkan solusi AI ke dalam portofolio bisnis mereka, tetapi menghadapi masalah seperti harga, privasi, keamanan, integrasi, dan bahkan bentuk regulasi. Tetapi analitik dapat memainkan peran dalam mempercepat penyebaran AI di perusahaan. Lagi pula, bisnis yang menggunakan analisis dua kali lebih mungkin diperoleh oleh manajemen senior sebagai AI.

Sementara banyak yang melihat AI sebagai bagian dari revolusi digital besar, analis melihatnya sebagai bagian dari evolusi yang akan mengarah pada keberhasilan implementasi AI. Sebagai contoh, model pembelajaran mesin paling efektif dilatih dalam database besar. Demikian pula, dalam organisasi yang secara analitis sadar, khususnya dalam organisasi yang berurusan dengan integrasi data dan pembuatan data, berbagi data, dll., AI adalah pengembangan alami.

Dalam arti tertentu, kecerdasan buatan adalah transisi yang tepat untuk organisasi dengan sistem analitik yang matang. Studi menunjukkan bahwa para pemimpin teknologi global yang paling sukses dalam mengadopsi teknologi berbasis AI sering memasukkan strategi informasi ke dalam fungsi inti mereka - API, antarmuka, dan banyak lagi.

Kebijakan standar data perusahaan adalah salah satu cara untuk menyederhanakan analisis dan praktik pembelajaran mesin. Selain itu, kebijakan data yang disebutkan di atas membantu mengidentifikasi pemangku kepentingan dan memantau input dan strategi di seluruh perusahaan, sehingga mengurangi gangguan staf.

AI tumbuh seiring waktu dengan analisis

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin bekerja selama periode waktu tergantung pada jatuh tempo, yang tergantung pada data dan kualitasnya. Hal ini disebabkan oleh investasi organisasi tertentu dalam database atau penyimpanan data, yang merupakan bagian dari proses mengadaptasi aset untuk mengimplementasikan AI. Bagaimanapun, kualitas data adalah ukuran langsung dari kualitas prediksi.

Seiring waktu, kita dapat fokus pada penyelesaian masalah dengan memperoleh dan menyimpan data yang akurat sehingga perusahaan dapat memenuhi hingga data AI dan memenuhi janji-janji revolusi bisnis. Namun, penting untuk dipahami bahwa input dan kematangan tidak selalu terkait dengan korelasi positif. Misalnya, e-commerce memiliki kematangan paling sedikit, bahkan dengan kedalaman analitis di semua bidang.

Analisis yang membuka jalan bagi adopsi AI

Saat ini, organisasi perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang tumpukan data bisnis (BI), termasuk kemampuan untuk menyimpan, mengelola, dan mengelola data yang tidak terstruktur dan terstruktur. Alat dan metode ini adalah dasar dari strategi AI yang efektif. Mari kita lihat cara-cara tambahan bahwa analisis dapat memiliki dampak positif pada masa depan berbasis AI:

1. Berinvestasi dalam analitik data besar sangat penting untuk keberhasilan mengintegrasikan data yang tidak terstruktur dan terstruktur, bersama dengan sumber data yang lebih lama seperti sistem ERP dan CRM.

2. Berinvestasi dalam arsitektur atau strategi big data memperkuat teknologi BI dari penyimpanan, pengambilan, pemodelan, penemuan, visualisasi, pembelajaran dan analisis mesin.

3. Organisasi juga harus mulai mengeksplorasi alat yang memungkinkan visualisasi dan visualisasi data oleh pengguna akhir dan bisnis itu sendiri.

4. Menciptakan sistem manajemen bisnis di seluruh perusahaan memungkinkan perusahaan untuk membuat platform yang kuat untuk data besar, bukan hanya analisis deskriptif. Ini mungkin termasuk pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, pelaporan dan metodologi analisis pelaporan dan analisis resep.

5. Platform BI tingkat perusahaan dapat mempercepat AI menggunakan algoritme, praktik terbaik, dan solusi. Faktanya, pengalaman analitik mendalam organisasi membantu untuk meningkatkan AI dan ML secara lebih efektif.

Sekarang, organisasi berada dalam ekosistem yang semakin membutuhkan Datata Analytics. AI. Apa Perbedaan ML? kesuksesan bisnis. Pada akhirnya, selalu tentang memilih alat yang tepat untuk pekerjaan yang tepat. Analisis kunci, membuat keputusan yang mencakup implikasi teknologi penting. Tetapi penting untuk memahami perbedaan antara AI, MLand dan pendahulunya dalam eskalasi

Sumber