Wie maschinelles Lernen mit Business Intelligence erfolgreich war
Veröffentlicht: 2017-06-16Maschinelles Lernen hat der BI, die seit den 1990er Jahren beliebt ist, einen neuen Schub gegeben
Business Intelligence ist eines der ältesten Konzepte in der Datenverarbeitung . Obwohl es erstmals 1865 von Richard Millar Devens in der Cyclopadia of Commercial and Business Anecdotes geprägt wurde, ist das Mining von Transaktionsdaten für geschäftliche Erkenntnisse seit den 90er Jahren beliebt. Heutzutage sind Business-Intelligence-Tools Systeme, die es Unternehmen ermöglichen, Unternehmensdaten zu sammeln, zu speichern, darauf zuzugreifen und zu analysieren, um eine effiziente Entscheidungsfindung und strategische vorausschauende Intelligenz für die Planung zu ermöglichen. Unternehmen können auch Vorhersagemodelle nutzen, um Muster in Transaktions- und historischen Daten zu erkennen, um Risiken zu identifizieren und das günstige Potenzial verschiedener Aspekte des maschinellen Lernens zu nutzen.
Maschinelles Lernen trifft Schritt für Schritt mit Business Intelligence in Indien
In den 1990er Jahren blühte das BI-Geschäft auf, als verbesserte und leistungsstarke Grafiken auf PCs auf den Markt kamen, und es wurde im vergangenen Jahr zu einer 17-Milliarden-Dollar-Industrie . Laut dem neuesten Gartner-Bericht werden die Einnahmen aus indischer Business-Intelligence-Software (BI) im Jahr 2017 voraussichtlich 245 Millionen US-Dollar (währungsbereinigt) erreichen, was einem Wachstum von 24,4 % gegenüber den Einnahmen von 206 Millionen US-Dollar im Jahr 2016 entspricht.
Der Haupttreiber ist die zunehmende Einführung von Tools für maschinelles Lernen für eine bessere und effizientere Datenverwaltung und -analyse. Die schnelle Umstellung auf die Cloud und die Einführung hybrider Datenmodelle haben es Unternehmen ermöglicht, die Datenspeicherung zu überdenken und moderne BI-Plattformen einzuführen. Die aktuelle Zeit erfordert nun die Weiterentwicklung traditioneller Methoden für bessere Ergebnisse und reibungslosere Markteinführungsstrategien durch die Einführung innovativer Technologien.
Veränderliche Trends in der Business Intelligence in Indien
Der Bereich Unternehmenssoftware erlebt scheinbare Veränderungen sowohl bei der Hardware als auch bei der Software. Die Business-Intelligence-Community in Indien erkennt jetzt das Potenzial der immensen Verbreitung von Datenbeständen ihrer Organisation und damit den Bedarf an der richtigen Technologie, um datengesteuerte Erkenntnisse durch Analysen zu extrahieren, um faktengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies ist nicht nur ein Umbruch in den traditionellen Business-Intelligence-Lösungen für Unternehmen, sondern markiert auch ganz entscheidend die Ära der datengesteuerten intelligenten Business-Intelligence-Lösungen.
Soziale Medien neu denken
Bis vor kurzem war BI hauptsächlich auf interne Daten beschränkt, da es keinen einfachen und effizienten Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen gab. Gegenwärtig ermöglichen Consumer-Intelligence-Plattformen der nächsten Generation Unternehmen, soziale Daten neu zu interpretieren, und das geht über die traditionellen Grenzen des sozialen Zuhörens und Messens hinaus.
Social-Media-Plattformen wie Twitter, Instagram und Facebook sind im Wesentlichen eine Fundgrube für unstrukturierte Daten. Tools wie maschinelles Lernen und prädiktive KI-Analysen helfen dabei, Linguistik, Marktstimmung und Markenforschung zu verstehen. Halbstrukturierte Datentypen wie URLs, Retweets und Hashtags schaffen Rahmenbedingungen für strukturierte Informationen, um intelligente Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Ermöglicht durch Suchmaschinenkonstrukte wie Hadoop, hat der Hype um Big Data endlich die Möglichkeit eingeholt, Freiformdaten zu strukturieren, zu speichern und zu indexieren.
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Streben Sie nach maschinellen Lernfähigkeiten
Ein kürzlich erschienener Bericht der in Bengaluru ansässigen Analyseschule Jigzaw Academy besagt, dass IT-Analytik, Big Data und maschinelles Lernen beruflich „zukunftssicher“ sind. An der Start-up-Front entschied sich Google, dieses Jahr im Rahmen seines Accelerator-Programms sechs weitere indische Start-ups in den Bereichen KI und maschinelles Lernen zu betreuen . Es ist bemerkenswert, dass Indien das drittgrößte Cluster von KI-Startups weltweit ist. Außerdem haben multinationale Unternehmen wie Google, Microsoft und Intel mehrere Anwendungen für maschinelles Lernen auf den Markt gebracht, um eine Reihe branchenspezifischer Herausforderungen in Indien zu lösen und zu verbessern.
Indische IT-Unternehmen wie Infosys, TCS und Wipro haben ihr Spiel mit Automatisierungs- und KI-Plattformen intensiviert. Diese sparen nicht nur Zeit, sondern ermöglichen auch schnellere Entscheidungszyklen, senken Kosten und steigern den Umsatz erheblich. Maschinelles Lernen bietet Studenten der Ingenieurwissenschaften Möglichkeiten, sich Karrieren jenseits von Softwaredienstleistungen vorzustellen, und ermöglicht ihnen, eine starke Forschungsmentalität anzunehmen, die Marktlücken durch kritische BI schließt.
E-Commerce-Branche und Einführung von Cloud-TPUs
In den letzten 5 Jahren wurden im E-Commerce-Bereich weltweit über 2.000 Geschäfte im Wert von 30 Mrd. USD getätigt. Der indische E-Commerce-Bereich scheint sich jetzt zu entwickeln und zu reifen und einen Nischenbereich für anspruchsvolle Analysen zu schaffen. Etwa 50 Unternehmen wurden in den letzten zwei Jahren in diesem Bereich gefördert .
Diese Unternehmen haben jetzt Strategien, um den Marktanteil zu erweitern, indem sie das Kundenverhalten durch Analysen vorhersagen. Investoren konzentrieren sich auf Unternehmen, die KI und maschinelles Lernen in einer Vielzahl von Anwendungen einsetzen und aufschlussreiche Anwendungsfälle generieren. Zuvor war KI im Mainstream-E-Commerce-Bereich noch nie so gut verstanden worden.
Diese Verschiebung ist auf die Einführung von Cloud Tensor Processing Units (TPUs) der zweiten Generation durch Google zurückzuführen, die zuvor dazu dienten, Inferenzen schnell auszuführen, und die die Branche nun auf die nächste Stufe des maschinellen Lernens katapultiert haben und eine überlegene Rechenleistung bringen bis hin zum Training von Modellen des maschinellen Lernens (ML). Google verwendet TPUs jetzt in allem, von der Steigerung der Nutzung in seinen Rechenzentren bis hin zum Vorschlagen von automatischen Antworten in Gmail. Diese TPUs kombinieren Cloud-Infrastruktur mit Business Intelligence (BI) und führen „Berechnungen durch maschinelles Lernen und sonst nichts“ durch.
Cloud-TPUs zusammen mit dem TensorFlow-Entwickler-Toolkit, einem Open-Source-ML-System, das von Google für die Durchführung von Forschungen in ML und tiefen neuronalen Netzen entwickelt wurde, ermöglichen es Unternehmen jetzt, Algorithmen und Anwendungen für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Geräten und Anwendungsfällen zu entwickeln. Dies hat ein erstaunliches Potenzial für die nächste Phase der E-Commerce-Branche.
Fazit: Plädoyer für datengesteuerte Erkenntnisse
Das ständig wachsende digitale Universum schafft eine riesige Anhäufung unstrukturierter Datenquellen, die organisatorische Herausforderungen darstellen. BI steht einer großen Anzahl von Unternehmen zur Verfügung, die Daten sammeln oder auslagern, um Behelfslösungen der Branche in ihr betriebliches Datenschema zu integrieren. Wir können jetzt überwachen und beobachten, was Kunden und Partner über Marken und ihre Konkurrenten sagen, und es dann anhand von Verkaufsmustern skalieren. Mehrdimensionale BI-Analysen und Was-wäre-wenn-Abfragen sind jetzt nur noch wenige Minuten von der genauen Beantwortung entfernt. Dies öffnet Türen für innovatives Denken und für die Verbreitung von Unternehmen durch maschinelles Lernen.