Business Intelligence помогает компаниям, предоставляя им правильные инструменты для определения ключевых показателей эффективности и управления ими, взаимодействия и визуального изучения данных, а также обмена данными с другими и совместной работы. Несмотря на множество преимуществ бизнес-аналитики, компании не торопятся ее внедрять. Бизнес-аналитика действует как эффективный инструмент для просмотра, исследования и взаимодействия с данными. Но он недостаточно эффективен для обнаружения скрытых закономерностей.
Машинное обучение — это процесс, с помощью которого программное приложение выявляет шаблоны из исторических данных и работает с использованием этих шаблонов. В Business Intelligence обнаружение скрытых шаблонов выполняется вручную и требует много времени. Машинное обучение помогает автоматизировать этот процесс, что приводит к быстрой доставке идей бизнесу, чтобы они могли быстро действовать и принимать более взвешенные решения.
Вот как вы можете применить концепции машинного обучения к своей стратегии бизнес-аналитики;
Анализ мошенничества
Машинное обучение предлагает информацию в режиме реального времени, которая поможет принять ценные решения, особенно в случае анализа мошенничества. ML помогает обнаруживать мошенничество по мере его возникновения, а не через неделю или около того. Эти данные можно использовать для инициирования таких действий, как предупреждение о мошенничестве, а также их можно собирать для последующего анализа. Помимо обнаружения мошенничества по мере его возникновения, предприятия также могут использовать данные для улучшения или исправления своей системы, чтобы предотвратить возникновение каких-либо аномалий.
Платформа бизнес-аналитики на основе поиска
Бизнес-аналитика включает в себя аналитиков, которые вручную создают сложные ответы на вопросы людей. Используя машинное обучение, предприятия могут обучать данные и инструмент BI, чтобы предоставлять ответы людям без необходимости предварительного ручного создания всех ответов.
Боты
Боты рассматриваются скорее как вспомогательная функция. Но с машинным обучением боты могут использоваться для переноса данных в существующие рабочие процессы. В сфере розничной торговли боты могут дать вам представление о том, сколько у вас клиентов. Он также может дать ответы на вопрос, какие платформы используют ваши внутренние клиенты и как их рабочие процессы пересекаются с этими платформами.
Прогнозирование
Машинное обучение помогает расширить возможности прогнозирования предприятий. Это помогает получать ответы, когда компании ищут оценки будущих ежемесячных продаж или оптимизируют цепочку поставок. Машинное обучение дает компаниям соответствующие ответы, а не дает модели, которые могут их предсказать.
О маркировщике данных
Используя передовые инструменты и технологии, Data Labeler предлагает лучшие в своем классе услуги по маркировке данных в Нью-Йорке для ваших проектов Computer Vision. Свяжитесь с нами @ [email protected], чтобы получить высококачественные наборы данных для обучения.
Машинное обучение для бизнес-аналитики
Первоначально опубликовано на https://datalabeler.com 19 сентября 2019 г.
