जैसा कि हम 2019 में हैं, समझाने योग्य एआई से लेकर प्राकृतिक भाषा में डेटा एनालिटिक्स को मानवीय बनाने तक, यहां बिजनेस एनालिटिक्स इंटेलिजेंस में शीर्ष रुझानों पर एक नज़र है।
व्यापार विश्लेषिकी खुफिया भविष्यवाणी 1: प्रचार के बाद, व्याख्या योग्य एआई का विकास
एआई निर्णय लेने की प्रक्रिया को हल करके मानवीय समझ को बढ़ाने का वादा करता है। हालाँकि, जैसे-जैसे अधिक से अधिक कंपनियां डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए AI और मशीन लर्निंग पर भरोसा करती हैं, हम मॉडल-संचालित अनुशंसाओं की विश्वसनीयता के बारे में मानवीय संदेह में वृद्धि देख रहे हैं। कई मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर निष्कर्ष और अनुशंसाओं के पीछे तर्क या एल्गोरिदम को देखने का स्पष्ट तरीका प्रदान नहीं करते हैं। पारदर्शिता की यह आवश्यकता 2019 में समझाने योग्य AI के विकास को बढ़ावा देगी। यदि आप व्यक्तियों से सवाल कर सकते हैं, तो मशीन सीखने के निर्णय लेने के समान विकल्प क्यों नहीं है?
कंपनी के नेता सूचना विज्ञान समूहों पर उन मॉडलों का उपयोग करने के लिए अधिक दबाव डालेंगे जो अधिक व्याख्यात्मक हैं और यह दिखाएंगे कि संस्करण कैसे इकट्ठे किए जाते हैं। सबसे मजबूत प्रभाव पैदा करने के लिए एआई पर भरोसा करने की आवश्यकता है, और लोगों को उनके डेटा को समझने में सहायता करने के लिए उत्पन्न निर्णय भी समझदार, सरल और सवालों के जवाब देने वाले होने चाहिए।
बिजनेस एनालिटिक्स इंटेलिजेंस प्रेडिक्शन 2: प्राकृतिक भाषा डेटा एनालिटिक्स का मानवीकरण करती है
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कंप्यूटर को भाषा का अर्थ समझने में मदद करता है। बीआई वेंडर प्राकृतिक भाषा को अपने प्लेटफॉर्म में एकीकृत करेंगे, जिससे विज़ुअलाइज़ेशन में एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस उपलब्ध होगा। ठीक उसी अवधि में, विश्लेषणात्मक बातचीत को प्रोत्साहित करने के लिए प्राकृतिक भाषा विकसित हो रही है - एक व्यक्ति के रूप में परिभाषित किया गया है जो अपने डेटा के बारे में सिस्टम के साथ बातचीत कर रहा है। सिस्टम संवाद के भीतर संदर्भ का लाभ उठाता है ताकि एक प्रश्न के पीछे उपयोगकर्ता के इरादे को समझ सके और संवाद को आगे बढ़ाए, जिससे एक प्राकृतिक, संवादी अनुभव बन सके। इसका मतलब है कि हर बार जब किसी व्यक्ति के पास अपने डेटा का अनुवर्ती प्रश्न होता है, तो उन्हें गहराई से खुदाई करने या अस्पष्टता की व्याख्या करने के लिए प्रश्न को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं होती है। लोगों द्वारा जानकारी के प्रश्न पूछने के तरीके में प्राकृतिक भाषा एक प्रतिमान परिवर्तन होने जा रही है। जब लोग विज़ुअलाइज़ेशन के साथ बातचीत कर सकते हैं क्योंकि वे एक व्यक्ति होंगे, तो यह सभी कौशल सेटों के अधिक व्यक्तियों को उनकी जानकारी के बारे में गहन प्रश्न पूछने देता है। जैसे-जैसे बीआई उद्योग में प्राकृतिक भाषा का विकास होता है, यह एनालिटिक्स अपनाने में आने वाली बाधाओं को दूर करने वाला है और कार्यालयों को सूचना, स्व-उपचार सर्जरी में बदलने में भी सहायता करता है।
बिजनेस एनालिटिक्स इंटेलिजेंस प्रेडिक्शन 3: एक्शनेबल एनालिटिक्स डेटा को सही जगह पर रखता है
डेटा कर्मचारियों को अपनी जानकारी प्राप्त करने और कार्रवाई करने की आवश्यकता होगी - सभी समान कार्यप्रवाह में। 2019 में, अधिक व्यवसायों से डेटा एनालिटिक्स का ठीक उसी स्थान पर उपयोग करने की अपेक्षा करें, जहां इसकी आवश्यकता है, न कि अलगाव में। जिस तरह से बीआई प्लेटफॉर्म विक्रेता मोबाइल एनालिटिक्स, एम्बेडेड एनालिटिक्स, डैश एक्सटेंशन और एपीआई जैसी क्षमताओं की पेशकश कर रहे हैं, उससे संगठन वास्तव में लाभ उठाएंगे। एंबेडेड एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि और डेटा रखता है जहां लोग पहले से ही काम कर रहे हैं ताकि उन्हें किसी अन्य साझा या एप्लिकेशन सर्वर पर नेविगेट न करना पड़े, जबकि डैश एक्सटेंशन सीधे डैशबोर्ड में अतिरिक्त सिस्टम तक पहुंच को आकर्षित करते हैं। और मोबाइल एनालिटिक्स विशेषता में पुरुषों और महिलाओं के हाथों में जानकारी रखता है। ये सुधार समान रूप से शक्तिशाली हैं क्योंकि वे संदर्भ में अंतर्निहित जानकारी का उपयोग करके नए दर्शकों को सक्षम करके विभिन्न व्यावसायिक समूहों और कार्यक्षेत्रों की जरूरतों को पूरा करते हैं।
बिजनेस एनालिटिक्स इंटेलिजेंस प्रेडिक्शन 4: एंटरप्राइजेज एनालिटिक्स के बारे में होशियार हो जाते हैं
व्यावसायिक खुफिया पहलों में अक्सर एक अच्छी तरह से परिभाषित शुरुआत और समाप्ति तिथि होती है और उपयोगकर्ताओं के लिए इन्हें रोल आउट करने के बाद इन्हें "पूर्ण" माना जाना असामान्य नहीं है। लेकिन केवल व्यावसायिक खुफिया विकल्पों तक पहुंच प्रदान करना गोद लेने के समान नहीं है। मुख्य डेटा अधिकारी, मुख्य रूप से, इस बात से अनजान हैं कि कैसे बीआई अपनाना आधुनिकीकरण की दिशा में एक सामरिक परिवर्तन में भूमिका निभाता है क्योंकि वास्तविक मूल्य आपके द्वारा नियोजित विकल्प से नहीं मापा जाता है, लेकिन एक कार्यबल व्यवसाय को प्रभावित करने के लिए उपाय का उपयोग कैसे करता है। यह आधार कि हर किसी को बीआई प्लेटफॉर्म से केवल इसलिए मूल्य मिल रहा है क्योंकि उनके पास इसकी पहुंच है, वास्तव में एनालिटिक्स के साथ-साथ वास्तविक प्रगति में अवरोधक हो सकता है।
बीआई प्लेटफॉर्म पर इन-हाउस कर्मचारियों के इन आंतरिक समुदायों के साथ, संगठन विश्लेषणात्मक कर्तव्यों को सौंपना शुरू कर सकते हैं और नए उपयोगकर्ता चैंपियन बना सकते हैं। यह अंततः रखरखाव और रिपोर्टिंग के लिए भारी भारोत्तोलन को कम कर सकता है, जो परंपरागत रूप से आईटी के लिए आरक्षित है। अधिक आंतरिक चैंपियन उभरने लगेंगे, विषय वस्तु विशेषज्ञों के रूप में व्यवहार करेंगे जो सर्वोत्तम प्रथाओं का सामाजिककरण करते हैं और लोगों को जानकारी परिभाषाओं पर संरेखित करते हैं। अनिवार्य रूप से, इन सभी आंदोलनों से बीआई सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने वाले और उससे अधिक लोगों को लाभ मिलेगा। और सबसे बढ़कर, आपका कार्यबल अधिक कुशल और आपका व्यवसाय अधिक प्रतिस्पर्धी बन जाएगा।
बिजनेस एनालिटिक्स इंटेलिजेंस प्रेडिक्शन 5: त्वरित क्लाउड डेटा माइग्रेशन समकालीन बीआई अपनाने को बढ़ावा देता है
अपनी सूचना योजना का आधुनिकीकरण करते समय, आपको यह सोचना होगा कि जानकारी कहाँ सहेजी गई है। कई व्यवसायों के लिए, इसका मतलब है कि स्वामित्व की कम समग्र लागत पर अतिरिक्त बहुमुखी प्रतिभा और मापनीयता के कारण डेटा को क्लाउड पर ले जाने पर विचार करना। क्लाउड अद्वितीय सूचना प्रकारों को पकड़ना और शामिल करना भी आसान बनाता है। क्लाउड में जाने से चपलता में वृद्धि होती है और साथ ही यह उन संभावनाओं को फिर से बताता है जो आप बीआई और एनालिटिक्स का उपयोग करके कर सकते हैं। आधुनिकीकरण की अवधारणा स्पष्ट रूप से अनुसरण करती है। सूचना गुरुत्वाकर्षण के विचार से पता चलता है कि एप्लिकेशन और सेवाएं सभी उस दिशा से खींची जाती हैं जहां डेटा रहता है। इसलिए जैसे-जैसे सूचना तीव्र गति से क्लाउड में जाती है, एनालिटिक्स स्वाभाविक रूप से अनुसरण करेगा। यह नेताओं को पारंपरिक से आधुनिक बीआई में बदलने का कारण बन रहा है, यह आकलन करते हुए कि क्या उनका पसंदीदा बीआई प्लेटफॉर्म पूर्ण-क्लाउड एनालिटिक्स में स्थानांतरण का समर्थन करेगा। हर संगठन इस कदम के लिए तैयार नहीं है, लेकिन उनमें से बहुत से क्लाउड के लाभों के साथ-साथ विविध डेटा स्रोतों का अधिकतम लाभ उठाने के लिए हाइब्रिड समाधानों के साथ प्रयोग कर रहे हैं।