機械学習はビジネス インテリジェンスでどのように進歩したか
公開: 2017-06-16機械学習は、1990 年代から普及してきた BI に新たな後押しを与えました
ビジネス インテリジェンスは、データ処理における最も古い概念の 1 つです。 1865 年に Richard Millar Devens が商事およびビジネスの逸話のサイクロパディアで最初に造語したものですが、ビジネスの洞察を得るために取引データをマイニングすることは 90 年代から人気がありました。 今日、ビジネス インテリジェンス ツールは、企業がエンタープライズ データを収集、保存、アクセス、および分析して、効率的な意思決定と計画のための戦略的予測インテリジェンスを可能にするシステムです。 企業は、リスクを特定し、機械学習のさまざまな側面の好機を活用するために、予測モデルを活用して、トランザクションおよび履歴データのパターンを検出することもできます。
機械学習は、インドのビジネス インテリジェンスで大きな進歩を遂げています
1990 年代、 PC の改良された強力なグラフィックスが市場に参入したことで BI ビジネスが栄え、昨年は 170 億ドル規模の産業になりました。 Gartner の最新レポートによると、インドのビジネス インテリジェンス (BI) ソフトウェアの収益は、2017 年には 2 億 4,500 万ドル (恒常通貨換算) に達すると予測されており、2016 年の収益 2 億 600 万ドルから 24.4% の成長を遂げています。
主な推進力は、より優れた効率的なデータ管理と分析のための機械学習ツールの採用の増加です。 クラウドへの急速な移行とハイブリッド データ モデルの採用により、企業はデータ ストレージを再考し、最新の BI プラットフォームを導入できるようになりました。 現在の時代は、革新的な技術の採用を通じて、より良い結果とよりスムーズな市場投入戦略のために、従来の方法の進化を求めています。
インドにおけるビジネス インテリジェンスのトレンドの変化
エンタープライズ ソフトウェアの分野では、ハードウェアとソフトウェアの両方に変化が見られます。 インドのビジネス インテリジェンス コミュニティは現在、組織の膨大なデータ資産の急増の可能性を認識しており、事実に基づいたビジネス上の意思決定を行うために、分析を通じてデータ主導の洞察を抽出する適切なテクノロジの必要性を認識しています。 これは、従来のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ソリューションの混乱であるだけでなく、データ駆動型のスマート ビジネス インテリジェンス ソリューションの時代を決定的に示しています。
ソーシャル メディアの再考
最近まで、複数のソースからのデータに効率的かつシームレスに簡単にアクセスできないため、BI は主に内部データに制限されていました。 現在、次世代の消費者インテリジェンス プラットフォームにより、企業はソーシャル データを再考することができ、それはソーシャル リスニングと測定の従来の範囲を超えています。
Twitter、Instagram、Facebook などのソーシャル メディア プラットフォームは、本質的に非構造化データの宝庫です。 機械学習や予測 AI 分析などのツールは、言語学、市場感情、ブランド調査を理解するのに役立ちます。 URL、リツイート、ハッシュタグなどの半構造化データタイプは、構造化された情報のフレームワークを作成して、インテリジェントなビジネス上の意思決定を促進します。 Hadoop などの検索エンジン構造によって可能になったビッグ データの誇大広告は、自由形式データの構造化、保存、およびインデックス作成の可能性についに追いつきました。
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機械学習スキルへのプッシュ
バンガロールを拠点とする分析学校ジグゾー アカデミーによる最近のレポートによると、IT 分析、ビッグデータ、および機械学習のスキルは、キャリアに関して「将来を保証する」ものです。 スタートアップの最前線では、 Google は今年、アクセラレーター プログラムの一環として、AI と機械学習の分野でさらに 6 つのインドのスタートアップを指導することを選択しました。 インドが世界で 3 番目に大きい AI スタートアップのクラスターであることは注目に値します。 また、Google、Microsoft、Intel などの多国籍企業は、インドの業界固有の多くの課題を解決および強化するために、いくつかの機械学習アプリケーションを立ち上げました。
Infosys、TCS、Wipro などのインドの IT 企業は、自動化と AI プラットフォームでゲームを強化しています。 これらは時間を節約するだけでなく、より迅速な意思決定サイクルを可能にし、コストを削減し、収益を大幅に増加させます。 機械学習は、工学部の学生がソフトウェア サービス以外のキャリアを想像し、重要な BI を通じて市場のギャップを解決する強力な研究マインドセットを採用できるようにする機会を提供しています。
e コマース業界と Cloud TPU の採用
過去 5 年間で、2,000 件以上、300 億ドルに相当する取引が、e コマース分野で世界中で行われました。 インドの e コマース スペースは現在、進化し、成熟しているように見え、高度な分析のニッチな分野を生み出しています。 過去 2 年間で、これまでに約 50 社がこの分野で資金提供を受けています。
これらの企業は現在、分析を通じて顧客の行動を予測することで市場シェアを拡大する戦略を持っています。 投資家は、多数のアプリケーションで AI と機械学習を活用し、洞察に満ちたユース ケースを生み出している企業に注目しています。 それ以前は、主流の e コマース スペースで AI が十分に理解されたことはありませんでした。
この変化は、Google が第 2 世代のクラウド テンソル プロセッシング ユニット (TPU) を立ち上げたことに起因する可能性があります。これは、以前は推論を迅速に実行するという目的を果たしていましたが、現在では業界を次のレベルの機械学習に駆り立て、優れた計算パフォーマンスをもたらしています。機械学習 (ML) モデルのトレーニングに。 Google は現在、データ センターでの使用の増強から、Gmail での自動返信の提案まで、あらゆることに TPU を使用しています。 クラウド インフラストラクチャとビジネス インテリジェンス (BI) を組み合わせることで、これらの TPU は「機械学習の計算のみ」を実行します。
Cloud TPU と TensorFlow デベロッパー ツールキット（Google が ML とディープ ニューラル ネットワークの研究を行うために設計したオープンソースの ML システム）を組み合わせることで、企業はさまざまなデバイスやユースケース向けの機械学習アルゴリズムとアプリケーションを開発できるようになりました。 これは、e コマース業界の次の段階に向けて驚くべき可能性を秘めています。
結論: データドリブンのインサイトを主張する
拡大し続けるデジタル ユニバースは、構造化されていないデータ ソースの大規模なクラスターを作成し、組織の課題を提示します。 BI は、データを収集したり、データをアウトソーシングして、業界の一時的なものを運用データ スキームに融合させたりする多くの企業で利用できるようになっています。 顧客とパートナーがブランドとその競合他社について何を言っているかを監視および観察し、それを販売パターンに合わせてスケーリングできるようになりました。 多次元 BI 分析と what-if クエリは、正確な回答が得られるまであと数分です。 これにより、機械学習による革新的な思考とビジネスの拡大への扉が開かれます。