Come l'apprendimento automatico ha fatto il suo passo con la business intelligence
Pubblicato: 2017-06-16L'apprendimento automatico ha dato un nuovo impulso alla BI, che è stata popolare dagli anni '90
La Business Intelligence è uno dei concetti più antichi nell'elaborazione dei dati . Sebbene sia stato coniato per la prima volta da Richard Millar Devens nel 1865 nella Cyclopadia of Commercial and Business Aneddotes, l'estrazione di dati transazionali per approfondimenti aziendali è stata popolare sin dagli anni '90. Oggi, gli strumenti di Business Intelligence sono sistemi che consentono alle aziende di raccogliere, archiviare, accedere e analizzare i dati aziendali per consentire processi decisionali efficienti e intelligence predittiva strategica per la pianificazione. Le aziende possono anche sfruttare i modelli predittivi per aiutare a rilevare i modelli nei dati transazionali e storici al fine di identificare i rischi e sfruttare il potenziale opportuno dei diversi aspetti dell'apprendimento automatico.
L'apprendimento automatico fa passi da gigante con la business intelligence in India
Negli anni '90, il business della BI è fiorito quando è entrata nel mercato una grafica migliorata e potente su PC, che l'anno scorso è diventata un'industria da 17 miliardi di dollari . Secondo l'ultimo rapporto di Gartner, si prevede che le entrate del software di business intelligence (BI) indiano raggiungeranno $ 245 milioni (in valuta costante) nel 2017, una crescita del 24,4% rispetto alle entrate del 2016 di $ 206 milioni.
Il fattore chiave è la maggiore adozione di strumenti di apprendimento automatico per una migliore ed efficiente gestione e analisi dei dati. Il rapido passaggio al cloud e l'adozione di modelli di dati ibridi hanno consentito alle aziende di ripensare lo storage dei dati e introdurre moderne piattaforme di BI. I tempi attuali hanno ora richiesto l'evoluzione dei metodi tradizionali per ottenere risultati migliori e strategie più agevoli per l'immissione sul mercato attraverso l'adozione di tecnologie innovative.
Tendenze mutevoli nella business intelligence in India
Lo spazio software aziendale sta assistendo ad apparenti cambiamenti sia nell'hardware che nel software. La comunità di business intelligence in India si sta ora rendendo conto del potenziale dell'immensa proliferazione di risorse di dati della propria organizzazione e, quindi, della necessità della tecnologia giusta per estrarre informazioni basate sui dati attraverso l'analisi per prendere decisioni aziendali basate sui fatti. Questa non è solo un'interruzione nelle tradizionali soluzioni di business intelligence aziendale, ma segna anche in modo piuttosto critico l'era delle soluzioni di business intelligence intelligenti basate sui dati.
Reimmaginare i social media
Fino a poco tempo, la BI era per lo più limitata ai dati interni a causa della mancanza di un facile accesso ai dati da più origini in modo efficiente e senza interruzioni. Al momento, le piattaforme di consumer intelligence di nuova generazione consentono alle aziende di reimmaginare i dati social e questo va oltre i tradizionali confini dell'ascolto e della misurazione sociale.
Le piattaforme di social media come Twitter, Instagram e Facebook sono essenzialmente un tesoro di dati non strutturati. Strumenti come l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva dell'IA aiutano a dare un senso alla linguistica, al sentimento di mercato e alla ricerca sul marchio. I tipi di dati semi-strutturati come URL, retweet e hashtag stanno creando framework per informazioni strutturate per guidare decisioni aziendali intelligenti. Reso possibile da costrutti di motori di ricerca come Hadoop, il clamore di Big Data ha finalmente raggiunto la possibilità di strutturare, archiviare e indicizzare dati in formato libero.
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Spingi verso le competenze di apprendimento automatico
Un recente rapporto della Jigzaw Academy, scuola di analisi con sede a Bangalore, afferma che l'analisi IT, i big data e le capacità di apprendimento automatico sono "a prova di futuro" per la carriera. Sul fronte delle start-up, quest'anno Google ha scelto di fare da mentore ad altre sei startup indiane nell'ambito dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico come parte del loro programma di accelerazione . È interessante notare che l'India è il terzo cluster più grande di startup di intelligenza artificiale al mondo. Inoltre, aziende multinazionali come Google, Microsoft e Intel hanno lanciato diverse applicazioni di apprendimento automatico per risolvere e migliorare una serie di sfide specifiche del settore in India.
Le aziende IT indiane come Infosys, TCS e Wipro hanno intensificato il loro gioco con l'automazione e le piattaforme di intelligenza artificiale. Questi non solo fanno risparmiare tempo, ma consentono anche cicli decisionali più rapidi, tagliano i costi e aumentano notevolmente i ricavi. L'apprendimento automatico offre agli studenti di ingegneria l'opportunità di immaginare carriere oltre i servizi software e consente loro di adottare una forte mentalità di ricerca che risolva le lacune del mercato attraverso la BI critica.
Industria dell'e-commerce e adozione di TPU cloud
Negli ultimi 5 anni sono state effettuate oltre 2.000 offerte, per un importo di 30 miliardi di dollari, a livello globale nel settore dell'e-commerce. Lo spazio dell'e-commerce indiano ora sembra evolversi e maturare, creando un'area di nicchia di analisi sofisticate. Circa 50 aziende finora hanno ricevuto finanziamenti in questo spazio negli ultimi due anni .
Queste aziende ora hanno strategie per espandere la quota di mercato prevedendo il comportamento dei clienti attraverso l'analisi. Gli investitori si concentrano sulle aziende che sfruttano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico in una moltitudine di applicazioni e generano casi d'uso approfonditi. Prima di questo, l'IA non era mai stata compresa così bene nello spazio dell'e-commerce tradizionale.
Questo cambiamento può essere attribuito al lancio da parte di Google delle unità di elaborazione del tensore del cloud di seconda generazione (TPU), che in precedenza servivano allo scopo di eseguire rapidamente inferenze e ora hanno spinto il settore al livello successivo di apprendimento automatico, portando prestazioni di calcolo superiori alla formazione di modelli di machine learning (ML). Google ora utilizza le TPU in tutto, dall'aumento dell'utilizzo nei suoi data center, al suggerimento di risposte automatiche in Gmail. Combinando l'infrastruttura cloud con la business intelligence (BI), queste TPU eseguono "calcolo di apprendimento automatico e nient'altro".
Le Cloud TPU insieme al toolkit per sviluppatori TensorFlow, un sistema ML open source progettato da Google per condurre ricerche su ML e reti neurali profonde, ora consentono alle aziende di sviluppare algoritmi e applicazioni di apprendimento automatico per un'ampia varietà di dispositivi e casi d'uso. Questo ha un potenziale straordinario per la prossima fase del settore dell'e-commerce.
Conclusione: creare il caso per approfondimenti basati sui dati
L'universo digitale in continua espansione crea un enorme cluster di origini dati non strutturate, che presenta sfide organizzative. La BI sta diventando disponibile per un gran numero di aziende che raccolgono dati o li esternalizzano per fondere improvvisazioni del settore nel loro schema di dati operativi. Ora possiamo monitorare e osservare ciò che clienti e partner dicono sui marchi e i loro concorrenti, quindi ridimensionarlo rispetto ai modelli di vendita. L'analisi BI multidimensionale e le query what-if sono ora a pochi minuti dall'ottenere una risposta accurata. Questo apre le porte al pensiero innovativo e alla proliferazione del business attraverso l'apprendimento automatico.