Datenanalyse. AI. Was ist der ML-Unterschied?

Datenanalyse. AI. Was ist der ML-Unterschied? - Jay Nair Blog

Heutzutage gibt es weltweit transformative Technologien, die dem Versprechen entsprechen, das Ökosystem zu transformieren oder zu verändern. Die Branche hat es und Early Adopters verändert, während andere besser verstehen möchten, wie aufkommende Technologien effektiv und reibungslos an ihre Organisationen angepasst oder angepasst werden können.

Künstliche Intelligenz unter ihnen ist alles andere als ein neues Konzept. Die Technologie ist schon seit einiger Zeit bei uns, aber die Dinge haben sich geändert. Wir betrachten die Optionen für Cloud-basierte Dienste, die Anwendung von KI in mehreren wichtigen Organisationsfunktionen und die Rechenleistung.

Tatsächlich wird erwartet, dass die Auswirkungen der KI auf mehrere Branchen sehr schnell zunehmen und bis 2025 in den hohen Milliarden liegen werden. KI oder künstliche Intelligenz stellen eine Verletzung dar, aber Unternehmen kämpfen weiterhin mit der datengesteuerten digitalen Transformation. Was ist das Problem und wie kann es gelöst werden?

Der Punkt ist, dass Unternehmen KI-Lösungen in ihre Geschäftsportfolios aufnehmen, sich jedoch mit Problemen wie Preis, Datenschutz, Sicherheit, Integration und sogar Formen der Regulierung konfrontiert sehen. Analysen können jedoch eine Rolle bei der Beschleunigung des Einsatzes von KI in Unternehmen spielen. Unternehmen, die Analysen bereitstellen, werden von der Geschäftsleitung doppelt so häufig übernommen wie KI.

Während viele KI als Teil der großen digitalen Revolution betrachten, sehen Analysten dies als Teil der Entwicklung, die zur erfolgreichen Implementierung von KI führen kann. Beispielsweise werden Modelle für maschinelles Lernen am effektivsten in großen Datenbanken trainiert. In ähnlicher Weise ist in einer Organisation, die sich der Analyse bewusst ist, klar, dass KI eine natürliche Entwicklung bei der Datenintegration und -vorbereitung, dem Datenaustausch usw. ist.

Künstliche Intelligenz ist gewissermaßen der richtige Übergang für Unternehmen mit ausgereiften Analysesystemen. Studien zeigen, dass globale Technologieführer, die AI-basierte Technologien am erfolgreichsten einsetzen, Informationsstrategien häufig in ihre Kernfunktionen einbeziehen - APIs, Schnittstellen und mehr.

Die Richtlinie für Unternehmensdatenstandards ist eine Möglichkeit, die Analyse und das maschinelle Lernen zu vereinfachen. Darüber hinaus helfen die oben genannten Datenrichtlinien dabei, Stakeholder zu identifizieren und unternehmensweite Eingaben und Strategien zu überwachen, wodurch Störungen des Personals verringert werden.

Die KI wächst mit der Zeit mit der Analyse

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen funktionieren über einen bestimmten Zeitraum, abhängig von der Reife, die von den Daten und ihrer Qualität abhängt. Dies ist auf die Investition bestimmter Organisationen in die Datenbank oder den Datenspeicher zurückzuführen, die Teil des Anpassungsprozesses von Assets zur Implementierung von KI ist. Schließlich ist die Datenqualität ein direktes Maß für die Qualität der Vorhersagen.

Im Laufe der Zeit können wir uns darauf konzentrieren, Probleme beim Abrufen und Speichern genauer Daten zu lösen, damit Unternehmen den KI-Daten gerecht werden und die Versprechen der Geschäftsrevolution einhalten können. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass Input und Reife nicht immer mit einer positiven Korrelation verbunden sind. Zum Beispiel hat E-Commerce die geringste Reife, selbst bei analytischer Tiefe in allen Bereichen.

Analyse, die den Weg für die Einführung von KI ebnet

Derzeit müssen Unternehmen ein tiefes Verständnis des BI-Stacks (Business Data) haben, einschließlich der Fähigkeit, unstrukturierte und strukturierte Daten zu speichern, zu verwalten und zu verwalten. Diese Werkzeuge und Methoden bilden die Grundlage für effektive KI-Strategien. Schauen wir uns zusätzliche Möglichkeiten an, wie sich die Analyse positiv auf die Zukunft der KI auswirken kann:

1. Investitionen in Big Data-Analysen sind entscheidend für den Erfolg der Integration unstrukturierter und strukturierter Daten sowie älterer Datenquellen wie ERP- und CRM-Systeme.

2. Die Investition in eine Big-Data-Architektur oder -Strategie stärkt die BI-Technologie durch Speichern, Abrufen, Modellieren, Erkennen, Visualisieren, maschinelles Lernen und Analysieren.

3. Unternehmen sollten auch damit beginnen, Tools zu untersuchen, mit denen Endbenutzer und das Unternehmen selbst Daten visualisieren und visualisieren können.

4. Durch die Erstellung unternehmensweiter Unternehmensverwaltungssysteme können Unternehmen robuste Plattformen für Big Data erstellen, nicht nur für beschreibende Analysen. Dies kann maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Berichts- und Implementierungsmethoden für Vorhersage- und Verschreibungsanalysen umfassen.

5. Die BI-Plattform auf Unternehmensebene kann die KI mithilfe von Algorithmen, Best Practices und Lösungen beschleunigen. Tatsächlich hilft die umfassende Analyseerfahrung des Unternehmens dabei, KI und ML effektiver zu nutzen.

Unternehmen befinden sich jetzt in einem Ökosystem, das zunehmend Datata Analytics benötigt. AI. Was ist der ML-Unterschied? Geschäftserfolg. Letztendlich geht es immer darum, die richtigen Tools für die richtige Job.key-Analyse auszuwählen und Entscheidungen zu treffen, die wichtige technologische Implikationen beinhalten. Es ist jedoch wichtig, den Unterschied zwischen AI, MLand und seinem Vorgänger in seiner Eskalation zu verstehen

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