Может ли машинное обучение обеспечить ваше конкурентное преимущество?

Динамика бизнеса развивается с каждой секундой. Нет сомнений в том, что конкуренция в сегодняшнем деловом мире намного более острая, чем десять лет назад. Компании борются за любые преимущества.

Цифровизация и внедрение машинного обучения в повседневные бизнес-процессы вызвали заметный структурный сдвиг за последнее десятилетие. Алгоритмы постоянно улучшаются и развиваются.

Каждая идея, полностью изменившая нашу жизнь, изначально вызывала критику. Принятие всегда сопровождается скептицизмом, и только когда идея становится реальностью, мейнстрим принимает ее по-настоящему. Сначала интеграция данных, визуализация данных и аналитика данных ничем не отличались.

См. также: Как начать внедрять машинное обучение на предприятии

Включение структур данных в бизнес-процессы для получения ценных выводов - практика не нова. Однако методы постоянно совершенствовались. Первоначально такие данные были доступны только правительству, которое использовало их для разработки оборонных стратегий. Вы когда-нибудь слышали об Enigma?

В наши дни постоянное развитие и улучшение структур данных, наряду с внедрением облачных платформ с открытым исходным кодом, сделали возможным доступ к данным для всех. Коммерциализация данных свела к минимуму общественную критику и скептицизм.

Теперь компании понимают, что данные - это знания, а знания - сила. Данные, вероятно, являются самым важным активом, которым владеет компания. Компании делают все возможное, чтобы получить больше информации, улучшить процессы анализа данных и защитить эти данные от потенциальной кражи. Это потому, что почти все о бизнесе можно раскрыть, обработав правильные данные.

Невозможно получить максимальную выгоду от интеграции данных без включения правильной структуры данных. В основе организации, управляемой данными, лежат четыре столпа. Любой организации становится все труднее процветать, если в ней отсутствуют какие-либо из следующих функций.

Четыре ключевых элемента

Вот четыре ключевых элемента комплексной системы управления данными:

• Гибридное управление данными
• Единое управление
• Наука о данных и машинное обучение
• Аналитика и визуализация данных

Гибридное управление данными относится к доступности и многократному использованию данных. Первым шагом для внедрения структуры, управляемой данными, в вашу организацию является обеспечение доступности данных. Затем вы привлекаете к работе все подразделения компании. Первичная структура данных объединяет все отдельные отделы компании и оптимизирует поток информации между этими отделами.

Если есть разрыв в коммуникации между отделами, это будет препятствовать потоку информации. Неправильное управление коммуникациями приведет к хаосу и хаосу вместо повышения эффективности деловых операций.

Первоначально строгие правила и нормы регулировали данные и ограничивали доступ людей к ним. Новая форма управления данными делает данные доступными, но также обеспечивает безопасность и защиту. Вы можете узнать больше о новом законе Европейского союза об Общем регламенте защиты данных (GDPR) и унифицированном управлении данными здесь, в сессии Роба Томаса, посвященной GDPR.

Два других аспекта управления данными связаны с инженерией данных. Электронная таблица, полная цифр, бесполезна, если она не может быть адаптирована для вывода некоторых полезных сведений о бизнес-операциях. Это требует аналитических навыков, чтобы отфильтровать не относящуюся к делу информацию. Существуют различные технологии визуализации, которые позволяют людям легко и просто обрабатывать и понимать данные.

Хотите узнать больше по теме? Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы присоединиться ко мне на прямой трансляции с Хилари Мейсон, Дез Бланчфилд, Робом Томасом, Кейт Сильвертон, Сетом Добрином и Марком Альтшуллером.

Следите за мной в Twitter и LinkedIn, чтобы получать больше интересных новостей о машинном обучении и интеграции данных.