Может ли машинное обучение заменить BI?

В течение последних 20 лет компании искали закономерности в данных вручную с помощью срезов данных. Найденные шаблоны применялись для принятия бизнес-решений. Однако в последние 2 года наметилась новая тенденция: внедрение машинного обучения для поиска закономерностей в данных и использование его для интеллектуальной аналитики.

Business Intelligence (Бизнес-аналитика)

Это – пример типичной информационной панели BI для продаж (источник). На панели мониторинга представлены данные о продажах. Сверху – это продажи и прибыль с течением времени и по продукту. А внизу – продажи по продавцам и прибыль по клиентскому сегменту и товарной группе.

На основании этих данных компания может принимать такие бизнес-решения, как:

1. Увеличить или уменьшить маржинальную прибыль для определенной группы продуктов.
2. Сосредоточить маркетинговые усилия на конкретном потребительском сегменте, чтобы увеличить продажи.
3. Реструктурировать отделы продаж, чтобы повысить эффективность продаж.

Таким образом, BI помогает руководству лучше управлять бизнесом, позволяя лучше понимать текущие и прошлые бизнес-ситуации.

Машинное обучение (ML – machine learning)

Примером типичного машинного обучения является выявление мошенничества в банковской сфере. Тысячи транзакций в день (например, кредитные карты или платежи и банковские переводы) анализируются с помощью алгоритма ML, а некоторые, подозрительные, автоматически удерживаются и проверяются вручную. Дата, время, сумма, профиль клиента, получатель и тип транзакции/платежа являются «характеристиками» алгоритма нейронной сети, который оценивает каждую транзакцию. Поэтому транзакции, которые превышают некоторые определенные параметры, удерживаются.

Продолжение