Роль искусственного интеллекта и обучения macnine в бизнес-аналитике

В этой статье исследуется, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) меняют способы использования данных предприятиями. В мире, где данные очень важны, многие компании используют искусственный интеллект и ML, чтобы максимально эффективно использовать свои данные. В этом исследовании рассматривается, как искусственный интеллект и ML используются в бизнес-аналитике (BI), которая заключается в сборе и анализе данных, помогающих компаниям принимать разумные решения. Сначала мы рассмотрим старый способ работы с BI и то, как он не мог справиться с огромным объемом данных, которыми мы располагаем сегодня. Затем мы видим, как искусственный интеллект и ML используются для решения этой проблемы. Эти технологии помогают автоматически обрабатывать данные, прогнозировать будущие тенденции и находить важную информацию в больших массивах данных. Мы также ознакомимся с некоторыми реальными примерами из разных отраслей, чтобы увидеть, как искусственный интеллект и ML помогают компаниям принимать более эффективные решения. Эти примеры показывают, как компании могут получать более точные данные, быстрее принимать решения и лучше прогнозировать ситуацию, используя искусственный интеллект и ML в своей BI. Мы также говорим о некоторых проблемах и вещах, о которых нам нужно подумать при использовании искусственного интеллекта и ML в BI, например, о том, чтобы убедиться, что мы используем эти технологии ответственно и справедливо. Подводя итог, это исследование показывает, что искусственный интеллект и ML – это не просто инструменты, они меняют то, как мы работаем с BI. Используя эти технологии, компании могут лучше анализировать свои данные, оставаться конкурентоспособными и вывести свою бизнес-аналитику на новый уровень. 

1. Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144.

2. Ward, J. S., & Barker, A. (2013). Undefined by data: A survey of big data definitions. arXiv preprint arXiv:1309.5821.

3. Gartner. (2020). Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. Retrieved from [Gartner Research Database].

4. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209.

5. Kimball, R., Ross, M., Becker, B., Mundy, J., Thornthwaite, W., & Adamson, C. (2013). The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence. Wiley.

6. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.

7. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2017). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business Press.

8. Janssen, M., Wimmer, M. A., & Deljoo, A. (2015). Policy practice and digital science: Integrating complex systems, social simulation, and public administration in policy research. Public Administration, 93(4), 956-972.

9. Eckerson, W. (2020). The BI elephant in the room: Practical tips for becoming a data-driven organization. TDWI Best Practices Report.

10. Marr, B. (2015). Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance. John Wiley & Sons.