Análisis de datos. AI. ¿Cuál es la diferencia de ML?

Análisis de datos. AI. ¿Cuál es la diferencia de ML? - Blog de Jay Nair

Hoy en día, existen tecnologías transformadoras en el mundo que son consistentes con la promesa de transformar o cambiar el ecosistema. La industria lo ha transformado y los primeros en adoptarlo, mientras que otros están interesados ​​en comprender mejor cómo adaptar o adaptar las tecnologías emergentes de manera efectiva y sin problemas a sus organizaciones.

La inteligencia artificial entre ellos está lejos de ser un concepto nuevo. La tecnología ha estado con nosotros durante algún tiempo, pero las cosas han cambiado. Consideramos las opciones para servicios basados ​​en la nube, la aplicación de IA en varias funciones organizacionales importantes y el poder computacional.

De hecho, se espera que el impacto de la IA en varias industrias crezca muy rápidamente, y para 2025 se espera que sea de miles de millones. La inteligencia artificial o la inteligencia artificial es una violación, pero las organizaciones continúan luchando con la transformación digital basada en datos. ¿Cuál es el problema y cómo se puede resolver?

El punto es que las empresas están incorporando soluciones de inteligencia artificial en sus carteras comerciales, pero se enfrentan a problemas como el precio, la privacidad, la seguridad, la integración e incluso formas de regulación. Pero la analítica puede desempeñar un papel en la aceleración del despliegue de IA en las empresas. Después de todo, las empresas que implementan análisis tienen el doble de probabilidades de ser adquiridas por la alta gerencia que la IA.

Si bien muchos ven la IA como parte de la gran revolución digital, los analistas la ven como parte de la evolución que puede conducir a la implementación exitosa de la IA. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático se entrenan de manera más efectiva en grandes bases de datos. Del mismo modo, en una organización que es analíticamente consciente, está claro que la IA es un desarrollo natural en la integración y preparación de datos, el intercambio de datos, etc.

La inteligencia artificial es, en cierto sentido, la transición correcta para organizaciones con sistemas analíticos maduros. Los estudios muestran que los líderes mundiales en tecnología que tienen más éxito en la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial a menudo incorporan estrategias de información en sus funciones principales: API, interfaces y más.

La política de estándares de datos empresariales es una forma de simplificar el análisis y las prácticas de aprendizaje automático. Además, las políticas de datos antes mencionadas ayudan a identificar a las partes interesadas y a monitorear las aportaciones y estrategias de toda la empresa, reduciendo así la interrupción del personal.

La IA crece con el tiempo con el análisis

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático funcionan durante un período de tiempo dependiendo de la madurez, que depende de los datos y su calidad. Esto se debe a la inversión de organizaciones específicas en la base de datos o el almacenamiento de datos, que es parte del proceso de adaptación de activos para implementar IA. Después de todo, la calidad de los datos es una medida directa de la calidad de las predicciones.

Con el tiempo, podemos centrarnos en resolver problemas con la obtención y el almacenamiento de datos precisos para que las empresas puedan cumplir con los datos de IA y cumplir con las promesas de la revolución empresarial. Sin embargo, es importante comprender que la entrada y la madurez no siempre están asociadas con una correlación positiva. Por ejemplo, el comercio electrónico tiene la menor madurez, incluso con profundidad analítica en todas las áreas.

Análisis que allana el camino para la adopción de IA

En la actualidad, las organizaciones necesitan tener una comprensión profunda de la pila de datos comerciales (BI), incluida la capacidad de almacenar, administrar y administrar datos no estructurados y estructurados. Estas herramientas y métodos son la base de estrategias efectivas de IA. Veamos formas adicionales en que el análisis puede impactar positivamente el futuro de la IA:

1. Invertir en análisis de big data es fundamental para el éxito de la integración de datos estructurados y no estructurados, junto con fuentes de datos más antiguas, como los sistemas ERP y CRM.

2. Invertir en una arquitectura o estrategia de big data fortalece la tecnología de BI desde el almacenamiento, recuperación, modelado, descubrimiento, visualización, aprendizaje automático y análisis.

3. Las organizaciones también deberían comenzar a explorar herramientas que permitan la visualización y visualización de datos por parte de los usuarios finales y del negocio mismo.

4. La creación de sistemas de gestión empresarial para toda la empresa permite a las empresas crear plataformas robustas para grandes datos, no solo análisis descriptivos. Esto puede incluir aprendizaje automático, inteligencia artificial, informes predictivos y análisis de prescripciones y metodologías de implementación.

5. La plataforma de BI de nivel empresarial puede acelerar la IA utilizando algoritmos, mejores prácticas y soluciones. De hecho, la profunda experiencia analítica de la organización ayuda a aprovechar la IA y el aprendizaje automático de manera más efectiva.

Ahora, las organizaciones se encuentran en un ecosistema que necesita cada vez más Datata Analytics. AI. ¿Cuál es la diferencia de ML? Éxito empresarial. En definitiva, siempre se trata de elegir las herramientas adecuadas para el trabajo correcto. Análisis clave, tomar decisiones que incluyan importantes implicaciones tecnológicas. Pero es importante comprender la diferencia entre AI, MLand y su predecesor en su escalada.

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