Analisi dei dati. AI. Qual è la differenza ML?

Analisi dei dati. AI. Qual è la differenza ML? - Blog di Jay Nair

Oggi ci sono tecnologie trasformative nel mondo con il successo e la coerenza delle promesse di cambiare o cambiare l'ecosistema. L'industria l'ha trasformato e i primi ad adottare, mentre altri sono desiderosi di capire meglio come adattare o adattare le tecnologie emergenti in modo efficace e senza intoppi alle loro organizzazioni.

L'intelligenza artificiale tra loro è lungi dall'essere un nuovo concetto. La tecnologia è con noi da qualche tempo, ma le cose sono cambiate. Consideriamo le opzioni per i servizi basati su cloud, l'applicazione dell'IA in diverse importanti funzioni organizzative e il potere computazionale.

In effetti, si prevede che l'impatto dell'intelligenza artificiale su diversi settori cresca molto rapidamente e si prevede che entro il 2025 raggiungerà il miliardo elevato. L'intelligenza artificiale o l'intelligenza artificiale è una violazione, ma le organizzazioni continuano a lottare con la trasformazione digitale basata sui dati. Qual è il problema e come può essere risolto?

Il punto è che le aziende stanno incorporando soluzioni di intelligenza artificiale nei loro portafogli aziendali, ma stanno affrontando problemi come prezzo, privacy, sicurezza, integrazione e persino forme di regolamentazione. Ma l'analitica può svolgere un ruolo nell'accelerare la diffusione dell'intelligenza artificiale nelle imprese. Dopotutto, le aziende che distribuiscono analisi hanno il doppio delle probabilità di essere acquisite dal senior management rispetto all'IA.

Mentre molti vedono l'IA come parte della grande rivoluzione digitale, gli analisti la vedono come parte dell'evoluzione che porterà alla corretta attuazione dell'IA. Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico sono addestrati in modo più efficace in database di grandi dimensioni. Allo stesso modo, in un'organizzazione che è analiticamente consapevole, è chiaro che l'IA è uno sviluppo naturale di integrazione e preparazione dei dati, condivisione dei dati e così via.

L'intelligenza artificiale è, in un certo senso, la giusta transizione per le organizzazioni con sistemi di analisi maturi. Gli studi dimostrano che i leader tecnologici globali che hanno maggiore successo nell'adottare tecnologie basate sull'intelligenza artificiale spesso incorporano strategie di informazione nelle loro funzioni principali: API, interfacce e altro ancora.

La politica sugli standard dei dati aziendali è un modo per semplificare le pratiche di analisi e apprendimento automatico. Inoltre, le suddette politiche sui dati aiutano a identificare le parti interessate e a monitorare input e strategie a livello aziendale, riducendo così l'interruzione del personale.

L'intelligenza artificiale cresce nel tempo con l'analisi

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico funzionano per un periodo di tempo a seconda della maturità, che dipende dai dati e dalla loro qualità. Ciò è dovuto all'investimento di organizzazioni specifiche nel database o nella memorizzazione dei dati, che fa parte del processo di adattamento delle risorse per implementare l'IA. Dopotutto, la qualità dei dati è una misura diretta della qualità delle previsioni.

Nel tempo, possiamo concentrarci sulla risoluzione di problemi con l'ottenimento e l'archiviazione di dati precisi in modo che le aziende possano essere all'altezza dei dati di intelligenza artificiale e mantenere le promesse della rivoluzione aziendale. Tuttavia, è importante capire che input e maturità non sono sempre associati a una correlazione positiva. Ad esempio, l'e-commerce ha la maturità minima, anche con profondità analitica in tutte le aree.

Analisi che apre la strada all'adozione dell'IA

Al momento, le organizzazioni devono avere una conoscenza approfondita dello stack di dati aziendali (BI), inclusa la capacità di archiviare, gestire e gestire dati non strutturati e strutturati. Questi strumenti e metodi sono alla base di efficaci strategie di IA. Vediamo altri modi in cui l'analisi può avere un impatto positivo sul futuro dell'IA:

1. Investire nell'analisi dei big data è fondamentale per il successo dell'integrazione di dati non strutturati e strutturati, insieme a fonti di dati più vecchie come i sistemi ERP e CRM.

2. Investire in un'architettura o strategia di big data rafforza la tecnologia BI da archiviazione, recupero, modellizzazione, scoperta, visualizzazione, apprendimento automatico e analisi.

3. Le organizzazioni dovrebbero anche iniziare a esplorare strumenti che consentano la visualizzazione e la visualizzazione dei dati da parte degli utenti finali e dell'azienda stessa.

4. La creazione di sistemi di gestione aziendale a livello aziendale consente alle aziende di creare solide piattaforme per big data, non solo analisi descrittive. Ciò può includere l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale, i report di analisi predittiva e di prescrizione e le metodologie di implementazione.

5. La piattaforma BI a livello aziendale può accelerare l'intelligenza artificiale utilizzando algoritmi, best practice e soluzioni. In effetti, l'esperienza di analisi approfondita dell'organizzazione aiuta a sfruttare AI e ML in modo più efficace.

Ora, le organizzazioni si trovano in un ecosistema che ha sempre più bisogno di Datata Analytics. AI. Qual è la differenza ML? successo aziendale. In definitiva, si tratta sempre di scegliere gli strumenti giusti per il lavoro giusto. Analisi chiave, prendere decisioni che includano importanti implicazioni tecnologiche. Ma è importante capire la differenza tra AI, MLand e il suo predecessore nella sua escalation

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