Cómo el aprendizaje automático ha alcanzado su ritmo con la inteligencia empresarial
Publicado: 2017-06-16El aprendizaje automático ha dado un nuevo impulso a BI, que ha sido popular desde la década de 1990
Business Intelligence es uno de los conceptos más antiguos en el procesamiento de datos . Aunque fue acuñado por primera vez por Richard Millar Devens en 1865 en Cyclopadia of Commercial and Business Anecdotes, la extracción de datos transaccionales para obtener información comercial ha sido popular desde los años 90. Hoy en día, las herramientas de Business Intelligence son sistemas que permiten a las empresas recopilar, almacenar, acceder y analizar datos empresariales para permitir una toma de decisiones eficiente e inteligencia estratégica predictiva para la planificación. Las empresas también pueden aprovechar los modelos predictivos para ayudar a detectar patrones en datos transaccionales e históricos para identificar riesgos y aprovechar el potencial oportuno de diferentes aspectos del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático avanza a pasos agigantados con la inteligencia empresarial en la India
En la década de 1990, el negocio de BI floreció cuando los gráficos mejorados y potentes en las PC ingresaron al mercado y se convirtió en una industria de $ 17 mil millones el año pasado . Según el último informe de Gartner, se prevé que los ingresos por software de inteligencia empresarial (BI) de la India alcancen los 245 millones de dólares (en moneda constante) en 2017, un crecimiento del 24,4 % con respecto a los ingresos de 2016 de 206 millones de dólares.
El factor clave es la mayor adopción de herramientas de aprendizaje automático para una mejor y más eficiente gestión y análisis de datos. El rápido cambio a la nube y la adopción de modelos de datos híbridos han permitido a las empresas repensar el almacenamiento de datos e introducir plataformas de BI modernas. Los tiempos actuales han requerido la evolución de los métodos tradicionales para obtener mejores resultados y estrategias de comercialización más fluidas mediante la adopción de tecnologías innovadoras.
Tendencias cambiantes en inteligencia empresarial en la India
El espacio del software empresarial está presenciando cambios aparentes tanto en el hardware como en el software. La comunidad de inteligencia empresarial en India ahora se está dando cuenta del potencial de la inmensa proliferación de activos de datos de su organización y, por lo tanto, de la necesidad de la tecnología adecuada para extraer información basada en datos a través de análisis para tomar decisiones comerciales basadas en hechos. Esto no es solo una disrupción en las soluciones de inteligencia de negocios empresariales tradicionales, sino que también marca de manera bastante crítica la era de las soluciones de inteligencia de negocios inteligentes impulsadas por datos.
Reimaginar las redes sociales
Hasta hace poco, BI se restringía principalmente a datos internos debido a la falta de fácil acceso a datos de múltiples fuentes de manera eficiente y sin problemas. En la actualidad, las plataformas de inteligencia del consumidor de próxima generación están permitiendo a las empresas reinventar los datos sociales y eso va más allá de los límites tradicionales de escucha y medición social.
Las plataformas de redes sociales como Twitter, Instagram y Facebook son esencialmente un tesoro de datos no estructurados. Herramientas como el aprendizaje automático y el análisis predictivo de IA ayudan a dar sentido a la lingüística, el sentimiento del mercado y la investigación de marca. Los tipos de datos semiestructurados como URL, retweets y hashtags están creando marcos para información estructurada para impulsar decisiones comerciales inteligentes. Gracias a construcciones de motores de búsqueda como Hadoop, la exageración de Big Data finalmente se ha puesto al día con la posibilidad de estructurar, almacenar e indexar datos de forma libre.
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Empuje hacia las habilidades de aprendizaje automático
Un informe reciente de la escuela de análisis Jigzaw Academy, con sede en Bangalore, dice que el análisis de TI, los grandes datos y las habilidades de aprendizaje automático son "a prueba de futuro" para la carrera. En el frente de las empresas emergentes, Google eligió asesorar a seis nuevas empresas indias más en IA y aprendizaje automático este año como parte de su programa acelerador . Es de destacar que India es el tercer grupo más grande de nuevas empresas de IA en el mundo. Además, empresas multinacionales como Google, Microsoft e Intel han lanzado varias aplicaciones de aprendizaje automático para resolver y mejorar una serie de desafíos específicos de la industria en la India.
Las empresas indias de TI como Infosys, TCS y Wipro han mejorado su juego con plataformas de automatización e IA. Estos no solo ahorran tiempo, sino que también permiten ciclos de decisión más rápidos, reducen costos y aumentan sustancialmente los ingresos. El aprendizaje automático brinda oportunidades a los estudiantes de ingeniería para imaginar carreras más allá de los servicios de software y les permite adoptar una sólida mentalidad de investigación que resuelve las brechas del mercado a través de BI crítico.
Industria del comercio electrónico y adopción de TPU en la nube
Se han realizado más de 2000 acuerdos, por un monto de $ 30 mil millones, a nivel mundial en el espacio de comercio electrónico en los últimos 5 años. El espacio de comercio electrónico indio ahora parece estar evolucionando y madurando, creando un área de nicho de análisis sofisticado. Alrededor de 50 empresas hasta ahora han recibido financiamiento en este espacio durante los últimos dos años .
Estas empresas ahora tienen estrategias para expandir la participación de mercado al predecir el comportamiento del cliente a través de análisis. Los inversores se centran en las empresas que aprovechan la IA y el aprendizaje automático en multitud de aplicaciones y generan casos de uso perspicaces. Antes de esto, la IA nunca fue tan bien entendida en el espacio de comercio electrónico convencional.
Este cambio se puede atribuir al lanzamiento de Google de las unidades de procesamiento de tensor (TPU) en la nube de segunda generación, que anteriormente cumplían el propósito de realizar inferencias rápidamente, y ahora han llevado a la industria al siguiente nivel de aprendizaje automático, brindando un rendimiento computacional superior. al entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML). Google ahora usa TPU en todo, desde aumentar el uso en sus centros de datos hasta sugerir respuestas automáticas en Gmail. Al combinar la infraestructura de la nube con la inteligencia comercial (BI), estas TPU realizan "computación de aprendizaje automático y nada más".
Cloud TPU junto con el kit de herramientas para desarrolladores de TensorFlow, un sistema de ML de código abierto diseñado por Google para realizar investigaciones en ML y redes neuronales profundas, ahora permite a las empresas desarrollar algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático para una amplia variedad de dispositivos y casos de uso. Esto tiene un potencial increíble para la próxima fase de la industria del comercio electrónico.
Conclusión: defensa de las perspectivas basadas en datos
El universo digital en constante expansión crea un grupo masivo de fuentes de datos no estructurados, lo que presenta desafíos organizacionales. BI está disponible para una gran cantidad de empresas comerciales que recopilan datos o los subcontratan para combinar improvisaciones de la industria en su esquema de datos operativos. Ahora podemos monitorear y observar lo que dicen los clientes y socios sobre las marcas y sus competidores, y luego escalarlo contra los patrones de ventas. El análisis de BI multidimensional y las consultas hipotéticas ahora están a minutos de ser respondidas con precisión. Esto abre puertas para el pensamiento innovador y para la proliferación de negocios a través del aprendizaje automático.