Analitik 2.0: Yapay Zeka, İş Zekasını ve Veri İçgörülerini Nasıl Dönüştürüyor?
İş zekası ve analitiği son on yılda çok yol kat etti. Büyük verinin ve gelişmiş yapay zeka algoritmalarının yükselişiyle birlikte analiz araçları artık daha akıllı karar almayı teşvik edecek benzeri görülmemiş bilgiler sunabiliyor. Gelişmiş analitiklerin bu yeni çağına Analytics 2.0 adı veriliyor.
Analytics 2.0 çözümleri, verilerden daha derin içgörüler elde etmek için makine öğreniminin ve doğal dil işlemenin gücünden yararlanır. Veri hazırlamayı otomatikleştirebilir, gizli korelasyonları bulabilir ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için tahmine dayalı modeller oluşturabilirler. Sonuç olarak, kuruluşlar geçmişe bakıştan öngörüye geçebilir ve daha akıllıca çalışabilir. Bu makalede, Analytics 2.0'ın temel yetenekleri ve işletmelerin bu araçları gerçek zamanlı olarak veriye dayalı kararlar almak için nasıl kullanabileceği incelenecektir.
Otomatik Veri Düzenleme
Geçmişte analistler zamanlarının çoğunu farklı kaynaklardan veri toplayıp analize hazır hale getirmekle geçirirlerdi. Veri düzenleme, veri tanımlama, temizleme, normalleştirme, dönüştürme ve entegrasyon gibi görevlerden oluşur. Bu manuel işlem yorucu ve zaman alıcıdır.
Alteryx ve Trifacta gibi Analytics 2.0 çözümleriyle, bu veri düzenleme görevleri basit sürükle ve bırak arayüzleriyle otomatikleştirilebilir. Kullanıcıların Python veya R gibi programlama dillerini bilmesine gerek yoktur. Platformlar, veri türlerini öğrenmek, anormallikleri tespit etmek ve sorunları düzeltmek için makine öğrenimini kullanır. Bu, veri hazırlığı için harcanan süreyi %80'den sadece %10-20'ye düşürür.
Otomatik veri düzenleme, kuruluş genelindeki verilerin birleşik bir görünümünü sağlar. Veri hazırlama sürecindeki aksaklıkları ortadan kaldırarak daha hızlı analiz yinelemesi sağlar. Analistler sıkıcı işler yerine yüksek değerli analizlere odaklanabilirler.
İçgörüler için Doğal Dil Oluşturma
Geleneksel iş zekası araçları, içgörüler için veri görselleştirmeleri ve gösterge tabloları oluşturabilir. Ancak sonuçların yorumlanması ve eşlik eden anlatıların oluşturulması önemli ölçüde manuel çaba gerektirir.
Narrative Science gibi Analytics 2.0 platformları, anlatı raporlamasını otomatikleştirmek için doğal dil oluşturmayı (NLG) kullanır. Kullanıcılar, verilerde bulunan önemli eğilimleri, korelasyonları ve tahminleri açıklayan önceden yazılmış özetlere ulaşabilirler. NLG, veri modellerini insanların okuyabileceği metne çevirmek için dil kurallarını ve yapay zekayı kullanıyor.
NLG, manuel analiz ve raporlama ihtiyacını ortadan kaldırarak içgörüleri daha hızlı sunar. Otomatik olarak oluşturulan anlatılar tutarlıdır, hatasızdır ve insan önyargısını ortadan kaldırır. Analitik uzmanlığı olmayan kullanıcılar, içgörüleri kolayca anlayabilir ve veriye dayalı kararları daha hızlı alabilir.
Konuşma Analitiği
Analytics 2.0, sohbet robotlarını ve sanal asistanları kullanan konuşma arayüzleri aracılığıyla içgörüler sunar. Kullanıcılar, sorguları doğal dilde yazarak veya konuşarak analitik soruların yanıtlarını alabilirler.
DüşünceSpot ve IBM Watson Analytics gibi satıcılar sesle desteklenen analitik platformları sağlıyor. Kullanıcılar, verileri derinlemesine incelemek için sorular sorabilir ve ek sorgularla takip edebilir. Sanal asistan bağlamı ve kullanıcının amacını anlar.
Konuşmaya dayalı analiz, verileri keşfetmeyi sezgisel hale getirir. Sıradan kullanıcılar ve şirket yöneticileri, derinlemesine analitik uzmanlığa ihtiyaç duymadan içgörülere erişebilir. Konuşmaya dayalı UX, kuruluş genelinde analitiği demokratikleştirir.
Artırılmış Analitik
Geleneksel iş zekası araçları tamamen manuel analize dayanır. Bu, insanların kendi başlarına üretebilecekleri içgörüleri sınırlar. Artırılmış analitik, makinelerin ve insanların güçlü yönlerini birleştirir.
SAP Analytics Cloud gibi platformlar, içgörü oluşturmayı otomatikleştirmek için ML algoritmalarını kullanır. Algoritmalar, insanlar tarafından gözden kaçırılan korelasyonları, kalıpları ve eğilimleri tespit etmek için büyük veri kümelerini bağımsız olarak analiz eder. Kullanıcılar içgörüler konusunda avantajlı bir başlangıç elde eder.
Ancak insanlar sistemi geçersiz kılabilir ve makine tarafından oluşturulan içgörüleri doğrulayabilir. Bu, makinelerin hızını insan gözetimiyle birleştirir. Artırılmış analitik çözümleri, geniş ölçekte güvenilir bilgiler sunar.
Sürekli Zeka
Geleneksel analitik, geçmişe dair öngörü sağlamak için geçmiş verilere odaklanır. Ancak geçmiş performans gelecekteki sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmeyebilir. Sürekli zeka, öngörü sağlamak için gerçek zamanlı veri akışlarını kullanır.
Striim gibi Analytics 2.0 araçları, IoT sensörleri ve tıklama akışları gibi akışlı veri kaynaklarıyla entegre olur. Anormallikleri tespit etmek ve uyarılar oluşturmak için gerçek zamanlı veriler geldiğinde otomatikleştirilmiş modelleri çalıştırırlar. Kullanıcılar ortaya çıkan trendler ve değişiklikler hakkında anında bilgi edinir.
Bu, organizasyonları statik, toplu raporlamadan her zaman açık analitiklere kaydırır. Sürekli zeka, kullanıcıların fırsatları veya tehditleri tespit etmesine ve rekabet avantajı için hızla yanıt vermesine yardımcı olur.
Akıllı Analytics
Betimleyici analiz, olup bitenlere yanıt verir. Teşhis analitiği bir şeyin neden olduğunu yanıtlar. Tahmine dayalı analiz, gelecekte neler olabileceğine yanıt vermek için makine öğrenimini kullanır.
Analytics 2.0 çözümleri, tahmine dayalı modelleri eğitmek için büyük geçmiş veri kümelerini kullanabilir. Bu modeller gelecekteki olasılıkları ve sonuçları tahmin etmek için karmaşık veri modellerini öğrenir. Kullanıcılar gelecekteki talebi tahmin edebilir, ekipman arızalarını önleyebilir ve riski azaltabilir.
Örneğin, tahmine dayalı bakım, ekipmanı izlemek ve arızalar meydana gelmeden önce bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için sensörleri kullanır. Tahmine dayalı analitik, veriye dayalı karar almayı bir sonraki seviyeye yükseltir.
Normatif Analitik
Analitiklerin en ileri aşaması kuralcı analitiktir. Kullanıcılar için en iyi eylem planını önerir. Sistem, geçmiş verilerden optimal karar kurallarını ve kısıtlamalarını öğrenir.
Kullanıcılar bir karar noktasına geldiğinde, kuralcı analitik tüm seçenekleri inceler ve sonuçları tahmin eder. İstenilen iş sonucuna yol açacak kararı belirler. Örneğin bir tedarik zinciri platformu en uygun envanter politikalarını belirleyebilir.
Kuralcı analitik, veriye dayalı karar otomasyonunu mümkün kılar. Kullanıcılar karmaşık kararlarda tahmin yürütmeyi ortadan kaldırabilir. Veri içgörülerine dayanarak sürekli olarak daha iyi kararlar alabilirler.
Açıklanabilir AI
Analytics 2.0 araçları, derin öğrenme sinir ağları gibi gelişmiş makine öğrenimi modellerini kullanır. Bu modeller son derece doğru bilgiler sağlayan karmaşık kara kutulardır. Ancak iç işleyişi kolayca açıklanamaz.
Açıklanabilirlik eksikliği, yapay zeka destekli analitiğin benimsenmesini engelleyebilir. Açıklanabilir yapay zeka teknikleri, modellerin içgörülere nasıl ulaştığının anlaşılmasına yardımcı olur. Satıcılar, model yorumlanabilirlik özelliklerini Analytics 2.0 çözümlerine dahil ediyor.
Açıklanabilir yapay zeka ile kullanıcılar model önerilerini mantıksal olarak doğrulayabilir. Bu, yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülere olan güveni artırır. Konunun uzmanları modelleri daha da hassaslaştırabilir.
Analitiklerin Demokratikleştirilmesi
Tarihsel olarak analiz becerileri çok azdı. Veri analistleri, paydaşların yorumlamakta zorlandığı raporlar hazırladı. Analitik 2.0 nihayet analitiği kitleler için demokratikleştiriyor.
Modern analiz platformları kolay sürükle ve bırak arayüzlerine sahiptir. Otomatik içgörü oluşturma aynı zamanda teknik beceri ihtiyacını da azaltır. Konuşma analitiği sayesinde teknik bilgisi olmayan kullanıcılar bile doğal dil aracılığıyla içgörülere erişebilir.
Analitik artık veri bilimcileriyle sınırlı değil. Kuruluş genelindeki bilgi çalışanları, derinlemesine analitik uzmanlığa gerek kalmadan üretkenliği ve karar almayı geliştirmek için verilerden yararlanabilir.
Modellerin Operasyonelleştirilmesi
Veri analistleri geleneksel olarak R ve Python gibi istatistiksel programlarda modeller oluşturur. Modeller içgörüler üretir ancak iş iş akışlarından ayrı kalır.
Analytics 2.0 çözümleriyle bu modeller operasyonel hale getirilip uygulamalara entegre edilebiliyor. Örneğin, bakım siparişlerini otomatik olarak önermek için fabrika katında bir tahmine dayalı bakım modeli devreye alınabilir.
Operasyonelleştirme, kuruluşların analitik modellerden elde edilen içgörülere göre gerçek zamanlı olarak harekete geçmesine olanak tanır. Modeller otomatik kararları yönlendiriyor ve geri bildirim döngüleri aracılığıyla iş süreçlerini sürekli olarak optimize ediyor.
Bulut Tabanlı Analitik
Geleneksel analiz platformları, pahalı ve esnek olmayan şirket içi altyapıya ihtiyaç duyuyordu. Bulut tabanlı analitik, donanım yatırımı gerektirmeden esnek, ölçeklenebilir bir alternatif sağlar.
Google BigQuery ve Amazon QuickSight gibi önde gelen platformlar, tümüyle yönetilen bulut analiz hizmetleridir. İşletmeler küçük başlayabilir ve ihtiyaçlar arttıkça sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilir. Bulut aynı zamanda altyapı bakımı ve yükseltmeleri de perde arkasında yönetir.
Çoklu kiralama desteğiyle bulut analitiği, dağıtılmış ekipler arasında kolay işbirliğine olanak tanır. Kullanıcılar veri yönetimini sağlarken bulutta modeller geliştirebilir ve kontrol panellerini paylaşabilir. Bulut aynı zamanda dünya çapındaki herhangi bir cihazdan analitiklere erişime olanak sağlar.
Veri Goruntuleme
Ham veriler tek başına çok az bilgi sağlar. Gelişmiş görselleştirme, içgörüleri ortaya çıkarmak için verileri etkileşimli tablolara, grafiklere ve haritalara dönüştürür. Analytics 2.0 platformları güçlü görselleştirme yetenekleri içerir.
Bunlar, temel grafiklerin ötesinde ısı haritaları, huni analizi ve coğrafi haritalar gibi özel görseller sağlar. Kullanıcılar ilgi çekici görseller aracılığıyla verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları vurgulayabilir. Detaylara inmeler daha derin araştırma sağlar.
Akıllı görselleştirme, veri yapısına göre doğru grafik türlerini otomatik olarak önerir. Analitik uzmanlığı olmayan kullanıcılar, sürükle ve bırak kolaylığı sayesinde anlamlı görselleştirmeler oluşturabilir. Foto-gerçekçi görseller, içgörüleri daha sezgisel hale getirir.
Analitik Hızlandırıcılar
Talep tahmini, müşteri segmentasyonu ve envanter optimizasyonu gibi bazı analitik kullanım durumları karmaşık modelleme gerektirir. Sıfırdan model geliştirmek önemli miktarda zaman ve kaynak gerektirir.
Analitik 2.0 çözümleri, yaygın kullanım durumları için önceden oluşturulmuş analitik hızlandırıcılar sağlar. Bunlar, iş sorununa göre uyarlanmış gömülü tahmin algoritmalarını içerir.
Analitik hızlandırıcılar, kuruluşların kanıtlanmış modellerle daha hızlı çalışmaya başlamasını sağlar. Veri bilimcileri sıfırdan modeller oluşturmak yerine hızlandırıcıları başlangıç noktası olarak da kullanabilirler. Analitik uygulama süresi büyük ölçüde azalır.
İşbirlikçi Analitik
Geleneksel olarak analitik izole bir çaba olmuştur. Bireyler veya ekipler silolar halinde modeller geliştirerek parçalanmış içgörülere yol açar. İşbirliği, verilerin ve keşiflerin daha iyi paylaşılmasını sağlar.
Analytics 2.0 platformları, paylaşılabilir iş akışları ve kontrol panelleriyle işbirliğini teşvik eder. Yorumlar ve Ek Açıklamalar, öngörüler etrafında tartışmalara olanak tanır. ACL'ler hassas verilere erişimi kontrol eder.
İşbirlikçi analitik, siloları ortadan kaldırır ve kuruluşların kolektif veri bilgisinden yararlanmasına olanak tanır. Modeller, bütünsel bir görünüm için departmanlar arasındaki öngörüleri birleştirir. Demokratikleşme etkiyi artırıyor.
Gömülü Analitik
Analitiklerin kararları etkilemesi için iş iş akışlarına derinlemesine entegre edilmesi gerekir. Ancak kullanıcıların sıklıkla ayrı analiz uygulamaları ve operasyonel sistemler arasında geçiş yapması gerekiyor.
Modern platformlar, analitiklerin API'ler ve mikro hizmetler aracılığıyla uygulamalara yerel olarak yerleştirilmesine olanak tanır. İçgörüler, iş akışı sırasında gerçek zamanlı olarak sorunsuz bir şekilde ortaya çıkar.
Gömülü analitik, akıllı üretim, tahmine dayalı bakım, gerçek zamanlı kişiselleştirme ve daha fazlası gibi veriye dayalı süreçleri destekler. Analitiklerin operasyonel hale getirilmesi yatırım getirisini hızlandırır.
Sonuç
Analitik, basit iş zekası ve raporlamadan önemli ölçüde gelişmiştir. Yapay zeka destekli Analytics 2.0 çözümlerinin ortaya çıkışı, otomatik içgörü keşfi, NLP destekli anlatılar, konuşma analitiği ve kuralcı öneriler gibi oyunun kurallarını değiştiren yeteneklerin kilidini açar. Kuruluşlar, stratejik planlamayı ve veriye dayalı karar almayı geliştirmek için verilerden daha derin içgörüler elde edebilir. Analytics 2.0 çözümleri, kuruluş genelindeki kullanıcılar için güçlü analitiklere erişimi demokratikleştirerek yaygın veri odaklı kültürlere olanak tanır. Yapay zeka ve makine öğrenimi olgunlaşmaya devam ettikçe analizler daha da akıllı hale gelecek. Analytics 2.0 dalgasını kullanan şirketler, akıllı, öngörüye dayalı kararlarla sürdürülebilir rekabet avantajı elde edecek.
Maine DMV'de Sürüş İzni Testi için Randevu Alın
Rhode Island Eczane Teknisyeni Sertifikası
Grand Prix Subaru Servis Randevusu
Columbus Havaalanı Uzun Süreli Park Maliyeti
Utah İş Arama Dışişleri Bakanı
Michigan Eğitim Bakanlığı Kimlik Bilgisi Arama
Detroit Havaalanında Kısa Süreli Otopark
Oklahoma İnşaat Endüstrisi Kurulu Lisansı Araması
Connecticut Eczacı Lisansı Doğrulaması
DBPR Yüklenicileri Lisans Arama
Grip Aşısı İçin Rite Aid Randevusu
Arkansas Dışişleri Bakanı Varlık Arama (AR SOS)
New York Dışişleri Bakanı Corporation Araması
Kuzey Carolina Ücretsiz Ehliyet Numarası Arama
New Mexico Üretici Lisansı Arama
Tennessee Müteahhitler Kurulu Lisans Doğrulaması
Oklahoma Masaj Terapisti Lisansı
Otopark Ücretleri MCI Havaalanı
Diş Hekimliği Kurulu Lisans Arama Teksas
Anchorage Hayat Sigortası Ruhsat Sorgulama
DPS Texas'ta Yol Testi için Randevu Alın
Indiana Sigorta Departmanı Telefon Numarası
New York Mesleki Terapi Lisansı
TÜM EYALETLER DİZİNİNDEKİ HERHANGİ BİR LİSANSIN DOĞRULANMASI
New Hampshire Sigorta Departmanı Lisans Arama
Quests Las Vegas için Randevu Alın
Öğretmen Sertifikasyon Doğrulaması RI
ACL Laboratuvarları Randevu Programla
Güney Karolina Eczacı Ruhsatının Yenilenmesi
Kurul Sertifikalı Diş Hekimi Arama Ohio
Ma Diş Hekimi Lisansı Dişhekimliği Kurulu Doğrulaması
DEVLET LİSANS DOĞRULAMA, ARAMA VEYA ARAMA
ARC Laboratuvar Randevusu Alın
Teksas Eyaleti Hemşirelik Lisansı Doğrulaması
WSFB (Washington Çiftlik Bürosu)
Indiana Eyaleti Tıp Kurulu Lisansı Arama
Eczane Lisansı Aramasında Massachusetts Kayıt Kurulu
Hawaii Ehliyet Adres Değişikliği
BASİT BİR TIKLAMAYLA HERHANGİ BİR RANDEVU PLANLAYIN
Araçlar USPS Pasaport Randevusu
DEVLET LİSANS DOĞRULAMA, ARAMA VEYA ARAMA
Güney Carolina Ceza İnfaz Kurumu Telefon Numarası
Hillsborough County DMV Çevrimiçi Randevu
Arkansas DMV'de Ehliyet Yenileme İçin Randevu Alın
Florida Eyaleti Gelir Bakanlığı
Tennessee DMV Telefon Numarası
Kayıp Unvan Indiana'ya Başvurun
Porto Riko Ehliyet Nasıl Alınır?