Точность и актуальность прогнозов, основанных на машинном обучении, в значительной степени зависят от качества и своевременности данных, поступающих в модели, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии Couchbase.

В эпоху генеративного ИИ (GenAI), когда машины создают контент с близкой к человеческой креативностью, легко очароваться потенциалом этой технологии. Однако, даже увлекаясь, важно не упускать из виду основу практического влияния ИИ на бизнес: традиционное машинное обучение.

В то время как GenAI привлекает внимание благодаря своей способности генерировать новые изображения, тексты и идеи, предприятия зависят от прогностических выводов, полученных с помощью MО и подкрепленных данными, поступающими в режиме реального времени, для принятия обоснованных стратегических решений.

Основа бизнес-аналитики: машинное обучение

Истинная ценность ИИ для бизнеса заключается не только в генерировании и обобщении контента, но и в его способности создавать действенные идеи, особенно те, которые получены с помощью MО-моделей, подпитываемых данными реального времени. Это различие очень важно. Поскольку компании стремятся использовать ИИ, они должны сосредоточиться на интеграции МО в свои операции и процессы принятия решений, где его влияние на производительность, эффективность и конкурентоспособность можно будет непосредственно измерить и реализовать.

По своей сути MО — это обучение на основе прошлого для предсказания будущего. Оно заставляет компьютеры действовать без явного программирования, предоставляя им огромное количество данных, чтобы они могли учиться на основе закономерностей и делать прогнозы.

Эти возможности жизненно важны для компаний, которые стремятся ориентироваться в сложностях современных рынков. От прогнозирования спроса и оптимизации цепочек поставок до персонализации обслуживания клиентов и предсказания рыночных тенденций — MО предоставляет аналитическую мощь, необходимую для стратегического планирования и операционной эффективности.

Необходимое слияние: данные реального времени и исторические данные

Точность и актуальность прогнозов на основе MО в значительной степени зависят от качества и своевременности данных, поступающих в модели. Истинная сила MО в бизнес-контексте заключается в его способности использовать как исторические данные, так и данные реального времени. Исторические данные обеспечивают богатый информационный фон, позволяющий выявить долгосрочные тенденции и закономерности. Данные, поступающие в режиме реального времени, обеспечивают работу алгоритмов MО с самой актуальной информацией. Интеграция данных реального времени в модели MО помогает сделать прогнозные выводы контекстуальными и гиперперсонализированными для конечного пользователя на данный момент, предоставляя ценную информацию для принятия стратегических решений.

Спрос на надежные и унифицированные платформы данных

Чтобы использовать весь потенциал объединения данных реального времени и исторических данных, компаниям требуется платформа данных, способная управлять огромными объемами структурированных и неструктурированных данных. Эта платформа должна быть способна обрабатывать данные в масштабе, с высокой производительностью и низкой задержкой, чтобы предоставлять ключевые бизнес-инсайты. Для этого необходима архитектура, которая устраняет изолированность данных и зависимость от нескольких хранилищ данных и тем самым снижает сложность и накладные расходы.

Унифицированная платформа данных рационализирует интеграцию данных реального времени и исторических данных, обеспечивая упрощенный подход, который повышает доступность и качество аналитики. Разрушая барьеры между различными типами данных и их источниками, компании могут получить целостное представление об операциях, поведении клиентов и рыночных возможностях. Такая комплексная информация необходима для принятия обоснованных решений, способствующих росту, эффективности и инновациям.

Использование комбинации данных реального времени и исторических данных на единой платформе дает компаниям конкурентное преимущество. Это позволяет им оперативно реагировать на изменения рынка, точно прогнозировать потребности клиентов и оптимизировать работу для достижения максимальной эффективности. Кроме того, благодаря снижению сложности и накладных расходов, связанных с управлением разрозненными системами данных, компании могут направить больше ресурсов на инновации и стратегические инициативы.

Путь вперед

В условиях роста интереса к GenAI компаниям необходимо понимать ценность и потенциал предиктивного ИИ, достигаемые за счет интеграции данных реального времени и исторических данных. Такой подход является стратегическим императивом для предприятий в условиях экономики, основанной на данных. Чтобы решения на базе ИИ были успешными, компании должны использовать спектр возможностей GenAI и MО в сочетании с надежной платформой данных. Это позволит превратить данные в стратегический актив, что приведет к принятию проницательных решений.

В будущем симбиотическая связь между инсайтами реального времени, историческим контекстом и технологиями ИИ поможет организациям справиться со сложностями новых передовых технологий.