Жасанды интеллект пен машинаны оқытудың бизнес-аналитикадағы рөлі

Бұл мақалада жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту (ML) кәсіпорындардың деректерді пайдалану тәсілдерін қалай өзгертетіні қарастырылады. Деректер өте маңызды әлемде көптеген компаниялар өз деректерін тиімді пайдалану үшін жасанды интеллект пен ML пайдаланады. Бұл зерттеу жасанды интеллект пен ML бизнесаналитикада (BI) қалай қолданылатынын қарастырады, ол компанияларға ақылға қонымды шешім қабылдауға көмектесетін деректерді жинау және талдаудан тұрады. Алдымен біз BI-мен жұмыс істеудің ескі әдісін және оның бүгінгі күні бізде бар деректердің үлкен көлемін қалай жеңе алмайтынын қарастырамыз. Содан кейін біз бұл мәселені шешу үшін жасанды интеллект пен ML қалай қолданылатынын көреміз. Бұл технологиялар деректерді автоматты түрде өңдеуге, болашақ тенденцияларды болжауға және үлкен деректер массивтерінде маңызды ақпаратты табуға көмектеседі. Біз сондай-ақ жасанды интеллект пен ML компанияларға жақсы шешім қабылдауға қалай көмектесетінін көру үшін әртүрлі салалардағы кейбір нақты мысалдарды қарастырамыз. Бұл мысалдар компаниялардың BI-де жасанды интеллект пен ML көмегімен дәлірек деректерді қалай алуға, тезірек шешім қабылдауға және жағдайды жақсы болжауға болатындығын көрсетеді. Біз сондай-ақ жасанды интеллект пен ML-ді BI-де пайдалану кезінде ойлануымыз керек кейбір мәселелер мен нәрселер туралы айтып отырмыз, мысалы, осы технологияларды жауапкершілікпен және әділ қолданғанымызға көз жеткізу. Қорытындылай келе, бұл зерттеу жасанды интеллект пен ML тек құрал емес екенін көрсетеді, олар біздің BI - мен жұмыс істеу тәсілімізді өзгертеді. Осы технологияларды пайдалана отырып, компаниялар өз деректерін жақсырақ талдай алады, бәсекеге қабілетті болып қала алады және бизнес аналитикасын келесі деңгейге көтере алады. 

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.