Yapay zeka – makine öğrenmesi – analitik bir arada
Gelinen noktada tüm sektörlerde her ölçekte şirketin ürettiği ve iş süreçlerinde kullandığı veri miktarı ve bu verinin karmaşıklığı öyle büyük bir artış içinde ki insanların tek başlarına bunların üstesinden gelebilmesi ziyadesiyle zor. Bu gerçek karşısında şirketler yeni yapay zeka dalgasını benimseyerek, veri yükünün üstesinden gelebiliyor ve iş süreçlerini geliştirebiliyor. Bu yönüyle artırılmış analitik de alışkanlıkları yeniden tanımlıyor ve iş zekası platformlarının desteğiyle iş dünyası da veriyi daha hızlı analiz edebiliyor, operasyonlarını optimize edebiliyor ve kurumsal veri ekiplerini daha verimli hale getirebiliyor.
Veri analitiğinde yapay zeka (AI) ve veri analitiğinde inovatif yaklaşımların buluşması artırılmış analitik kavramını beraberinde getiriyor. Veri analitiğinde akıllı uygulamalar, birkaç tıklama ile karar alma süreçlerine hız ve doğru bir temel üzerinde ilerleme imkanı sunuyor. Artırılmış gerçeklik destekli analitik, bu yönüyle analitik, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme gibi teknolojileri buluştururken, veri yönetim süreçlerinin otomatize edilmesini ve analitiğin zorlu başlıklarının desteklenmesini içeriyor. Genel beklenti; kurumsal hayatta AI kullanımının daha da artması ve bunun da akan veri ve analitik altyapılarda artışı beraberinde getirmesi. Bu yönüyle AI şirket bütününde veriye erişimde eşitlik ve demokrasiyi desteklerken, veri profesyonellerinin rutin iş yükünü de hafifletme gücüne sahip.
Raporlama ve analizde dinamizm hakim
Yapay zekanın analitiği nasıl geliştirdiğine baktığımızda, otomasyon sayesinde iş süreçlerini daha etkili ve verimli hale getirmesi öne çıkıyor. Analitiğe erişim imkanı pahalı bir işlem olmaktan uzaklaşırken, yapay zeka sayesinde otomatize bir yapıya bürünüyor. Yapay zekanın analitikteki gücünü ortaya koyan bazı örnekleri de paylaşmak gerek. Makine öğenmesi algoritmları sayesinde yapay zeka sistemleri veriyi otomatik olarak analiz edebiliyor ve veri yığının içinde gizli trendleri ve yaklaşımları daha iyi karar alma süreçlerinde kullanabilmeleri için şirket çalışanlarına destek oluyor. Yapay zeka rapor oluşturulmasını otomatize bir hale getiriken, doğal dil işleme yapısını kullanarak verinin anlaşılabilirliğini destekliyor. Doğal dil sorgulama yapısını da kullanan yapay zeka, şirket içinde herkesin veri içinde aradığı yanıtlara kolayca ulaşabilmesini mümkün kılıyor. Bu da şirket içindeki veri çalışanlarının işini önemli ölçüde hafifletiyor ve tüm çalışanlar için veriye hızlı erişimi sunuyor. Bu arada yapay zekanın veri analitiğini otomatize ederek, bu şekilde beklenti ve değeri daha hızlı biçimde ortaya koyarak iş zekasını modernize ediyor, gelişen ihiyaçlara yanıt veren bir çerçeveyle buluşturuyor.
Geleneksel iş zekası mimarisi, sahip olduğu veriler içinden statik analitik raporlar oraya koyah kural tabanlı programları kullanırken, artırılmış analitik ise makine öğrenmesi ve doğal diy işleme gibi yapay zeka tekniklerihi buluşturuyor. Bu da veri analitiğini ve görselleşirmeyi otomatize etme imkanı sağlıyor. Makine öğrenmesi veriden öğreni ve böyyece veriler arasında trendleri ve bağları tanımlar. Doğal dil işleme makihe öğrenmesi verisiden pratik veanlaşılabilir beklentileri ortaya koymaya odaklanıyor. Makine öğrenmei tüm insightları derive ediyor ve doğal dil işleme dde bu insightları insanların okuyabileceği formata dönüştürüyor. Artırılmış analitik kullanıcılardan query alabilir ve görsel ve metin formunda yanıtlar generate edebilir. Tüm bu süreç de veriden beklentilerin alınması demek ve tüm bu sürecin otomaztize olması, teknik olmayan kullanıcıların da veriyi anlamlandırması ve beklentileri tanımlamasını kolaylaştırır.
Algoritmalar işbaşında
İş zekası gelişmiş iş kararları alınabilmesini kolaylaştırırken, veri toplama ve işleme yetkinliği sayesinde yatırım geri dönüşünü ve performansı da artırıyor. Bu yönüyle güçlü bir iş zekası iç ve dış kaynaklardan önemli verileri toplar ve buradan hayata geçirilebilecek beklentileri ortaya koyar. Artırlımış analitik bu yönüyle iş zekasını geliştirmekle kalmaz ve birçok kurumsal faydayı da beraberinde getirir. Öncelikle veri hazırlama sürecini hızlandırır. Çünkü veri analistleri zamanlarının önemli bir bölümünü verileri toplayıp tekilleştirmek ve temizlemekle geçirir. Artırılmış analitik ise bu sıkıntılı süreci otomatize ederek analistlerin üstünden alır ve veri işleme süreci ile analiz için kullanışlı olabilecek değerli verileri ortaya koyar. Ayrıca içgörü oluşturulasını otomatize eder. Sonuçta veri bir kez hazırlanıp işleme alınmaya hazır olduğunda, artırılmış analitik de makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak analizleri otomatize ederek, içgörülerin hızlı biçimde oluşturulmasını sağlar. Geleneksel yöntemlerle bunun günler sürebileceği gerçeğini göz önüne alınınca, artırılmış analitik yetkinliğinin hızlı sonuç verme gücünün önemi de anlaşılıyor.
