למידת מכונה – הרווח כולו שלך

//למידת מכונה – הרווח כולו שלך

למידת מכונה – הרווח כולו שלך

ניתוח מידע מהיר יותר, ייעול תהליכים, ביצועים טובים יותר; בכירים מתעשיות שונות מגלים לכתב העת פורבס כיצד מסייעת למידת מכונה להחלטות עסקיות טובות יותר.

היום כבר ברור שכל חברה שרוצה לשרוד בעידן הדיגיטלי חייבת לדעת מהי למידת מכונה .  באמצעות טכנולוגיה זו חברות מכל התחומים יכולות למצות את המידע הרב הטמון בתהליכים עסקיים ולשפר את תובנות הבינה העסקית – באופן שישפר את תהליכי העבודה ויוביל לקבלת החלטות טובה יותר.

לפניכם מספר דרכים יצירתיות לשילוב BI – בינה עסקית עם למידת מכונה בארגונים, כך על פי בכירים מתעשיות שושנות שהתראיינו לאחרונה בכתב העת הכלכלי פורבס.

1. להשתמש בהונאה לטובה

“אחת הדרכים הייחודיות לשלב BI – בינה עסקית ולמידת מכונה היא זיהוי הונאות. כאשר מאתרים את ההונאה, כלומר את השינוי ממצב “נורמלי”, עלינו לנתח את הנתונים ולהזין אותם בחזרה אל מערכת ה- BI – בינה עסקית.  האלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לסייע לארגונים בשיפור התהליכים ובשינוי מדיניות”. (מריה קלמנס, שירותי רשת וניהול)

2. שיפור תובנות פיננסיות

“שילוב בין למידת מכונה ובינה מלאכותית בתחום הפיננסים מובילה לאוטומציה של עדכונים וליצירת מידע איכותי יותר. בכל פעם שבה מתבצעת כניסה ידנית למערכת, גדל הסיכון לשגיאה.  שימוש בטכנולוגיות למידת מכונה מאפשר לארגונים קטנים ובינוניים ולאלו שמשרתים אותם, מידע מדויק יותר ובזמינות טובה יותר.  עם התקדמות הטכנולוגיה, מידע זה הופך גם לקל יותר לשיתוף עם בעלי המניות”.   ( ניק צ’נדי, PayPie).

3. ניטור תהליכי עבודה בזמן אמת

“פלטפורמת ה- BI – בינה עסקית בשיתוף עם למידת מכונה יכולה לשפר פלאים את ביצועי העובדים, להגדיל את התפוקה והמחויבות שלהם.  באמצעות איסוף מידע וניתוח טרהביטים של נתונים ממקורות רבים, מנהלים יכולים לזהות עובדים בעלי ביצועים גבוהים בזמן אמת וללמוד כיצד הם מבצעים את המשימות, על מנת לשפר את תהליכי העבודה בארגון כולו”. (מיכאל רינגמן, Telus International).

4. שילוב טכנולוגיות למקסום התוצאה

“בינה מלאכותית (ולמידת מכונה בפרט) ממקסמת את מלוא הפוטנציאל שלה בשימוש משולב עם טכנולוגיות אחרות. אנחנו רואים זאת במעבר לאוטומציה חכמה – במקום להשתמשש בפלטפורמה רובוטית אחת למשימה שגרתית כגון חישוב מידע, העבירו את המידע לאלגוריתם למידת מכונה שלומדת את התהליך ויכולה להציע את אופן הפעולה

היעיל ביותר”. (מתיו ליברמן, PWC).

 

5. אפליקציות יעילות יותר

בעולם של יותר ויותר אפליקציות מונעות נתונים, ניתן להשתמש בתוכנות המבוססות בינה מלאכותית (ולמידת מכונה), כדי לעקוב אחר ביצועי האפליקציה בצורה מפורטת. בצורה זו ניתן לבחון מיידית את היסטוריית השימוש וללמוד כיצד היישום מגיב לתנאים בתרחישי ייצור בעולם האמיתי”. (אשוק רדי, CA Technologies).

6. חיזוי באמצעות ניתוח אנליטי

“כבר היום בתעשיות שונות אנחנו משתמשים בכלי BI – בינה עסקית כדי לזהות דפוסים וטרנדים. שילוב עם למידת מכונה הוא עליית מדרגה במובן זה שאפליקציות יכולות עכשיו לתת המלצות להגדלת היעילות בייצור, בניהול שרשרת האספקה ובסופו של דבר הגדלת הרווחים”. (נרש סוני, Tsunami ARVR).

7. איתור מקורות מידע חכמים

“למידת מכונה מאפשרת לארגונים לקבל את הנתונים בהתבסס על חוכמת ההמונים. קמעונאים המתבססים למשל על היסטוריית רכישות, יכולים להיעזר בלמידת מכונה כדי לזהות מקורות מידע איכותיים שנתנו מענה טוב בעבר, או לזקק באופן אוטומטי את המידע המתקבל בהתאם לניסיון של מקבלי ההחלטות שניתחו אותו בעבר.  המשמעות היא חיסכון בזמן – כשדרוש לנו פחות זמן כדי לגלות את המידע האיכותי, יש לנו יותר זמן לנתח אותו”. (פרנקוס אג’נסטסט, Tableau Software).

By | 2019-02-27T10:03:38+00:00 פברואר 12th, 2019|כללי|0 Comments

About the Author:

Leave A Comment