แมชชีนเลิร์นนิงก้าวย่างอย่างก้าวกระโดดด้วยระบบธุรกิจอัจฉริยะ
เผยแพร่แล้ว: 2017-06-16แมชชีนเลิร์นนิงช่วยเพิ่มพลังให้กับ BI ซึ่งได้รับความนิยมตั้งแต่ทศวรรษ 1990
Business Intelligence เป็นหนึ่งในแนวคิดที่เก่าแก่ที่สุดในการประมวลผลข้อมูล แม้ว่าจะได้รับการประกาศเกียรติคุณครั้งแรกโดย Richard Millar Devens ในปี 1865 ใน Cyclopadia of Commercial and Business Anecdotes การขุดข้อมูลธุรกรรมสำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจก็ได้รับความนิยมตั้งแต่ช่วงทศวรรษที่ 1990 ปัจจุบัน เครื่องมือ Business Intelligence เป็นระบบที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรวบรวม จัดเก็บ เข้าถึง และวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและคาดการณ์เชิงกลยุทธ์สำหรับการวางแผน ธุรกิจยังสามารถใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อช่วยตรวจจับรูปแบบในข้อมูลการทำธุรกรรมและข้อมูลในอดีต เพื่อระบุความเสี่ยงและใช้ประโยชน์จากศักยภาพที่เป็นไปได้ของแง่มุมต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิงได้รับความนิยมอย่างก้าวกระโดดด้วยระบบธุรกิจอัจฉริยะในอินเดีย
ในปี 1990 ธุรกิจ BI เจริญรุ่งเรืองเมื่อกราฟิกที่ได้รับการปรับปรุงและทรงพลังบนพีซีเข้าสู่ตลาด และกลายเป็นอุตสาหกรรมมูลค่า 17 พันล้านดอลลาร์ในปีที่ แล้ว ตามรายงานล่าสุดของ Gartner รายได้จากซอฟต์แวร์ Business Intelligence (BI) ของอินเดียคาดว่าจะสูงถึง 245 ล้านเหรียญสหรัฐ (ในสกุลเงินคงที่) ในปี 2560 ซึ่งเพิ่มขึ้น 24.4% จากรายรับในปี 2559 ที่ 206 ล้านเหรียญสหรัฐ
ปัจจัยขับเคลื่อนหลักคือการปรับใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่เพิ่มขึ้นเพื่อการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วสู่ระบบคลาวด์และการนำโมเดลข้อมูลแบบไฮบริดมาใช้ ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถคิดใหม่เกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลและแนะนำแพลตฟอร์ม BI ที่ทันสมัย ยุคปัจจุบันได้เรียกร้องให้มีวิวัฒนาการของวิธีการดั้งเดิมเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดที่ราบรื่นยิ่งขึ้นผ่านการใช้เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่
แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงในระบบธุรกิจอัจฉริยะในอินเดีย
พื้นที่ซอฟต์แวร์ขององค์กรกำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงทั้งในด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ชุมชนข่าวกรองธุรกิจในอินเดียกำลังตระหนักถึงศักยภาพของการขยายสินทรัพย์ข้อมูลอย่างมหาศาลขององค์กร และด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นต้องมีเทคโนโลยีที่เหมาะสมในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลผ่านการวิเคราะห์เพื่อตัดสินใจทางธุรกิจตามข้อเท็จจริง นี่ไม่ใช่แค่การหยุดชะงักในโซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะขององค์กรแบบดั้งเดิมเท่านั้น แต่ยังถือเป็นช่วงวิกฤตของยุคของโซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
พลิกโฉมโซเชียลมีเดีย
จนถึงเมื่อเร็ว ๆ นี้ BI มักถูกจำกัดไว้เฉพาะข้อมูลภายในเนื่องจากขาดการเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและราบรื่น ในปัจจุบัน แพลตฟอร์มข่าวกรองผู้บริโภคยุคใหม่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจินตนาการข้อมูลทางสังคมใหม่ได้ และนั่นก็ก้าวข้ามขอบเขตของการฟังและการวัดผลทางสังคมแบบเดิมๆ
แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Twitter, Instagram และ Facebook โดยพื้นฐานแล้วเป็นขุมทรัพย์ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เครื่องมือต่างๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ AI เชิงคาดการณ์ช่วยให้เข้าใจภาษาศาสตร์ ทัศนคติของตลาด และการวิจัยแบรนด์ ประเภทข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น URL รีทวีต และแฮชแท็ก กำลังสร้างเฟรมเวิร์กสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาด ทำได้โดยโครงสร้างเครื่องมือค้นหาเช่น Hadoop โฆษณาของ Big Data ในที่สุดก็ทันกับความเป็นไปได้ในการจัดโครงสร้าง จัดเก็บและจัดทำดัชนีข้อมูลรูปแบบอิสระ
แนะนำสำหรับคุณ:
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
แพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัล Logicserve ระดมทุน INR 80 Cr รีแบรนด์เป็น LS Dig...
ผลักดันสู่ทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง
รายงานล่าสุดโดย Jigzaw Academy โรงเรียนวิเคราะห์ในเบงกาลูรูกล่าวว่าการวิเคราะห์ไอที บิ๊กดาต้า และทักษะการเรียนรู้ของเครื่องนั้น 'พิสูจน์ได้ในอนาคต' ในอาชีพการงาน ในด้านการเริ่มต้นใช้งาน Google เลือกที่จะให้คำปรึกษาแก่สตาร์ทอัพอินเดียอีก 6 รายในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องในปีนี้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมเร่งความเร็วของพวกเขา เป็นที่น่าสังเกตว่าอินเดียเป็นกลุ่มสตาร์ทอัพ AI ที่ใหญ่เป็นอันดับสามของโลก นอกจากนี้ บริษัทข้ามชาติเช่น Google, Microsoft และ Intel ได้เปิดตัวแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องหลายตัวเพื่อแก้ไขและปรับปรุงความท้าทายเฉพาะอุตสาหกรรมจำนวนหนึ่งในอินเดีย
บริษัทไอทีของอินเดียอย่าง Infosys, TCS และ Wipro ได้ยกระดับเกมของตนด้วยระบบอัตโนมัติและแพลตฟอร์ม AI สิ่งเหล่านี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้วงจรการตัดสินใจเร็วขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้อย่างมาก แมชชีนเลิร์นนิงเปิดโอกาสให้นักศึกษาวิศวกรรมศาสตร์ได้จินตนาการถึงอาชีพนอกเหนือจากบริการซอฟต์แวร์ และช่วยให้พวกเขานำแนวคิดการวิจัยที่เข้มแข็งมาปรับใช้เพื่อแก้ไขช่องว่างของตลาดผ่าน BI ที่สำคัญ
อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซและการนำ Cloud TPUs มาใช้
กว่า 2,000 ดีล มูลค่า 30 พันล้านดอลลาร์ ถูกทำขึ้นทั่วโลกในด้านอีคอมเมิร์ซในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ขณะนี้พื้นที่อีคอมเมิร์ซของอินเดียดูเหมือนจะมีการพัฒนาและเติบโต สร้างพื้นที่เฉพาะของการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน บริษัทประมาณ 50 แห่งได้รับเงินทุนในพื้นที่นี้ในช่วงสองปีที่ผ่านมา
ขณะนี้บริษัทเหล่านี้มีกลยุทธ์ในการขยายส่วนแบ่งการตลาดโดยการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าผ่านการวิเคราะห์ นักลงทุนให้ความสำคัญกับบริษัทต่างๆ ที่ใช้ประโยชน์จาก AI และการเรียนรู้ของเครื่องผ่านแอปพลิเคชันต่างๆ มากมาย และสร้างกรณีการใช้งานที่ชาญฉลาด ก่อนหน้านี้ AI ไม่เคยเป็นที่เข้าใจกันเป็นอย่างดีในวงการอีคอมเมิร์ซกระแสหลัก
การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเกิดจากการเปิดตัวหน่วยประมวลผล Cloud tensor (TPUs) รุ่นที่สองของ Google ซึ่งก่อนหน้านี้มีจุดประสงค์เพื่อดำเนินการอนุมานอย่างรวดเร็ว และขณะนี้ได้ทำให้อุตสาหกรรมก้าวไปสู่การเรียนรู้ด้วยเครื่องในระดับถัดไป นำมาซึ่งประสิทธิภาพการประมวลผลที่เหนือกว่า สู่การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ตอนนี้ Google ใช้ TPU ในทุกสิ่งตั้งแต่การเพิ่มการใช้งานในศูนย์ข้อมูล ไปจนถึงการแนะนำการตอบกลับอัตโนมัติใน Gmail เมื่อรวมโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เข้ากับข่าวกรองธุรกิจ (BI) TPU เหล่านี้ทำ "การคำนวณด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่องและไม่มีอะไรอื่น"
Cloud TPUs พร้อมด้วยชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา TensorFlow ซึ่งเป็นระบบ ML แบบโอเพนซอร์สที่ออกแบบโดย Google สำหรับดำเนินการวิจัยใน ML และเครือข่ายนิวรัลเชิงลึก ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถพัฒนาอัลกอริธึมและแอปพลิเคชันสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอุปกรณ์และกรณีการใช้งานที่หลากหลาย สิ่งนี้มีศักยภาพที่น่าทึ่งสำหรับขั้นตอนต่อไปของอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ
บทสรุป: การสร้างกรณีศึกษาสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
จักรวาลดิจิทัลที่ขยายตัวขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เกิดคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ของแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งนำเสนอความท้าทายขององค์กร BI กำลังพร้อมใช้งานสำหรับองค์กรธุรกิจจำนวนมากที่รวบรวมข้อมูลหรือเอาต์ซอร์ซเพื่อผสมผสานอุตสาหกรรมชั่วคราวเข้ากับแผนข้อมูลการดำเนินงาน ตอนนี้เราสามารถติดตามและสังเกตสิ่งที่ลูกค้าและคู่ค้าพูดถึงแบรนด์และคู่แข่งของพวกเขา จากนั้นปรับขนาดให้เข้ากับรูปแบบการขาย การวิเคราะห์ BI แบบหลายมิติและการสืบค้นแบบ What-if นั้นอยู่ห่างจากคำตอบที่ถูกต้องเพียงไม่กี่นาที สิ่งนี้เปิดประตูสู่ความคิดสร้างสรรค์และการขยายธุรกิจผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง