Postanite podatkovno gnani
Kakovost podatkov in informacij še kako vpliva na odločanje v različnih panogah. Področje podatkovne znanosti se spopada z novimi izzivi in priložnostmi ne le glede zbiranja in analize podatkov, temveč tudi razumevanja in rabe pri poslovnih uporabnikih.
Če menite, da so podatki v zadnjem desetletju dobili novo dimenzijo, pomislite na to, kaj nas še(le) čaka. V prihodnjih letih strokovnjaki na področju podatkovnih znanosti pričakujejo velik napredek, celo preskok na področjih, kot so umetna inteligenca (UI), strojno učenje in kvantno računalništvo. Te tehnologije bodo spremenile način obdelave in uporabe podatkov, zato je nujno, da podatkovni znanstveniki ostajajo v koraku s časom. Pa ne le podatkovni znanstveniki, tudi vsi drugi zaposleni, ki imajo opravka s podatki in sprejemanjem za poslovanje pomembnih odločitev.
Za plačilo lahko uporabite plačilno kartico ali PayPal ali Google Pay:
Najprej se morate prijaviti.
V kolikor še nimate svoje prijave, se lahko registrirate.
Kakovost podatkov in informacij še kako vpliva na odločanje v različnih panogah. Področje podatkovne znanosti se spopada z novimi izzivi in priložnostmi ne le glede zbiranja in analize podatkov, temveč tudi razumevanja in rabe pri poslovnih uporabnikih.
Če menite, da so podatki v zadnjem desetletju dobili novo dimenzijo, pomislite na to, kaj nas še(le) čaka. V prihodnjih letih strokovnjaki na področju podatkovnih znanosti pričakujejo velik napredek, celo preskok na področjih, kot so umetna inteligenca (UI), strojno učenje in kvantno računalništvo. Te tehnologije bodo spremenile način obdelave in uporabe podatkov, zato je nujno, da podatkovni znanstveniki ostajajo v koraku s časom. Pa ne le podatkovni znanstveniki, tudi vsi drugi zaposleni, ki imajo opravka s podatki in sprejemanjem za poslovanje pomembnih odločitev.
Kar zadeva področje poslovnega obveščanja in sprejemanja odločitev, so se klasične tabele in preglednice (do)končno umaknile uporabnim in prepričljivim vizualizacijam podatkov ter interaktivnim poslovnim nadzornim ploščam. Vzpon samopostrežne analitike je demokratiziral verigo programskih rešitev za obdelavo podatkov. Napredna analitika nenadoma ni več namenjena le analitikom. Podjetja se ne sprašujejo več, ali potrebujejo večji dostop do analitike ter poslovne inteligence, temveč predvsem to, katera rešitev BI je najboljša za njihove potrebe.
Prav tako se podjetja ne sprašujejo več, ali vizualizacije izboljšajo analize, temveč, kakšen je najboljši način za pripovedovanje posameznih podatkovnih zgodb, zlasti ob pomoči sodobne programske opreme. Lahko bi dejali, da končno odkrivajo podatke in njihovo vrednost. Ugotavljajo, koliko so dejansko vredni čisti, pravočasni in varni podatki v kombinaciji s preprosto in z učinkovito predstavitvijo.
Ko se podatkov dotakne umetna inteligenca
Algoritmi umetne inteligence in tehnologije strojnega učenja spreminjajo način interakcije uporabnikov z analitiko in upravljanjem podatkov. Po Gartnerjevi raziskavi o podatkih in analitiki smo zadnja leta priče korenitemu zasuku: zgodovinski podatki niso več glavno gonilo odločanja, saj so, posebej v času po pandemiji, zaradi močno spremenjenih poslovnih razmer, vse manj relevantni. Vedno več podjetij se zato odloča za drzno možnost: rešitev z umetno inteligenco sploh ne hranijo/učijo s starimi podatki. Te zato delajo z manjšimi nabori podatkov in bolj prilagodljivim strojnim učenjem.
Velik izziv podjetjem pri obdelavi podatkov predstavljajo omejitve. Pa ne tehnične, temveč regulatorne, kot so skrb za zasebnost podatkov, etična pravila ipd. Nihče si ne želi ponovitve zgodbe nezakonitega zbiranja podatkov o uporabnikih in škandala Facebook/Cambridge Analytica. Posel vendarle potrebuje odgovorno rabo umetne inteligence in analitike. Seveda pa zaskrbljenost ostaja. Število aplikacij, ki temeljijo na umetni inteligenci, je postalo tako veliko, da niti številni strokovnjaki v svetu IT ne vedo, kako jih uporabljati ali razlagati. To pušča odprta vrata za kršitve in tudi kazni, ki lahko bistveno vplivajo tako na podjetja kot na stranke.
Letos zato upravičeno pričakujemo porast rabe kratic in izrazov, kot je razložljiva umetna inteligenca (XAI). To je nastajajoče področje, katerega cilj je uporaba posebnih postopkov in metod, ki ljudem omogočajo razumevanje rezultatov in izidov, ustvarjenih z algoritmi strojnega učenja in umetne inteligence. Končni cilj je jasen: zagotoviti zaupanje in preglednost teh sistemov ter tako ljudem omogočiti nadzor nad njimi.
Do leta 2030 bodo sintetični podatki v modelih umetne inteligence popolnoma zasenčili resnične podatke.
Sintetični podatki
Med najzanimivejšimi trendi iz sveta poslovne inteligence so t. i. sintetični podatki. Gartner jih opredeljuje kot umetne podatke, ustvarjene z uporabo tehnike vzorčenja podatkov iz realnega sveta ali z ustvarjanjem simulacijskih scenarijev, v katerih modeli in procesi medsebojno vplivajo na ustvarjanje popolnoma novih podatkov, ki niso neposredno vzeti iz dejanskega okolja. Povedano z drugimi besedami: gre za »lažne« podatke, ki jih ustvarijo generativni modeli umetne inteligence, ko posnemajo podatke iz resničnega sveta, vendar iz njih odstranijo vse osebne podatke.
Sintetične podatke je mogoče uporabiti za dopolnjevanje podatkov iz realnega okolja in preizkušanje različnih scenarijev, tudi če za ta scenarij v realnem naboru podatkov ni dokazov, kar odpira vrata ustvarjalnosti in inovacijam. Nenazadnje so sintetični podatki tudi odlično orodje za zaščito občutljivih podatkov in zagotavljanje skladnosti z zakoni in s pravili glede zasebnosti.
Ta inovativni pristop ima številne prednosti. Glavna je možnost ustvarjanja neomejenih količin »označenih« podatkov na zahtevo, ne da bi bilo treba čakati, da se ustvarijo v realnosti. Ta ogromna količina informacij se lahko uporablja za usposabljanje modelov umetne inteligence in strojnega učenja. Še več, Gartner je celo napovedal, da bodo do leta 2030 sintetični podatki v modelih umetne inteligence popolnoma zasenčili resnične podatke.
Čistokrvna poslovna analitika
Raba analitike v poslu doživlja korenit zasuk. Podjetja se od statičnih, pasivnih poročil o stvareh, ki so se že zgodile, premikajo k proaktivni analitiki z nadzornimi ploščami, ki jim pomagajo videti, kaj se v podjetju in njegovih sistemih dogaja vsaki hip. Te rešitve ključne zaposlene tudi opozarjajo, če nekaj ni tako, kot bi moralo biti. Algoritmi umetne inteligence, ki temeljijo na naprednejših nevronskih mrežah, v praksi zagotavljajo visoko stopnjo natančnosti pri odkrivanju anomalij, saj se učijo iz preteklih trendov in vzorcev.
Umetna inteligenca je zelo dobrodošla tudi v rešitvah poslovnega obveščanja (BI), saj močno poveča zmožnost/globino vpogledov v podatke. V bistvu lahko samodejno analizira želen nabor podatkov, izvede izračune in uporabniku vrne analizo – rasti, trendov, prognoze, vrednosti, korelacij, in/ali anomalij, pač tisto, kar potrebuje. Zelo iskana funkcija v sodobnih rešitvah s področja poslovne analitike pa je možnost priprave analiz na osnovi scenarijev tipa »kaj/če«. Ta funkcija prinaša izjemne prihranke časa, saj bo naloge, ki jih navadno opravi podatkovni znanstvenik, izvedlo orodje in tako poslovnim uporabnikom omogočilo dostop do visokokakovostnih vpogledov in boljše razumevanje informacij, tudi če nimajo naprednih znanj s področja IT ter analitike.
Programski poslovni asistenti
Velike prihranke časa omogoča tudi raba digitalnih pomočnikov z umetno inteligenco, ki pospešeno vstopajo na delovna mesta. Analitična orodja so vse pogosteje opremljena s funkcijami umetne inteligence, ki uporabnikom omogočajo komunikacijo s programsko opremo v preprostem jeziku – uporabnik vnese (prek tipkovnice ali pa kar z glasom) vprašanje ali zahtevo, umetna inteligenca pa ustvari najboljši mogoči odgovor glede na podatke, do katerih lahko dostopa.
Tudi povpraševanje po programski opremi za spletno analizo podatkov v realnem času se zadnja leta močno povečuje. Toda podjetja želijo iti še dlje in odgovor bi lahko bila »prilagodljiva« umetna inteligenca. Kot navaja Gartner, sistemi prilagodljive umetne inteligence podpirajo model odločanja, ki je osredotočen na hitrejše sprejemanje odločitev, hkrati pa ostajajo prilagodljivi, kar omogoča hitrejše iskanje rešitev ob pojavu morebitnih težav. Ti sistemi so danes za podjetja zelo zanimivi, saj se lahko učijo iz vedenjskih vzorcev in se prilagajajo spremembam v realnem svetu, kar poslovnim uporabnikom omogoča lažje sprejemanje hitrih in boljših odločitev.
Poslovna okolja širom sveta pospešeno osvaja tudi generativna umetna inteligenca, še ena tehnologija, ki je v zadnjih nekaj letih povzročila pravcato revolucijo med uporabniki. Sistemom umetne inteligence namreč omogoča, da na podlagi vhodnih podatkov, ki jih je ustvaril človek, ustvarijo besedilo, slike, zvok in druge vrste vsebin. Zgolj orodje ChatGPT je leta 2023 očaralo poslovno javnost s svojo sposobnostjo ustvarjanja dobro napisanih besedil na podlagi kratkega vnosa/navodil. ChatGPT pa se je, tako kot številne inovacije, povezane z umetno inteligenco, hitro znašel pod drobnogledom, saj njegova neetična raba lahko vodi v ustvarjanje pristranskosti, lažnih novic, kršitve avtorskih pravic ipd. Seveda je tehnologija uporabna tudi v obratni smeri. Podjetja lahko ob pomoči generativne umetne inteligence predvidijo vse vrste goljufij ali napadov ter ustvarijo simulacije tveganja in preizkusijo strategije v namišljenem scenariju in tako znatno zmanjšajo poslovna tveganja.
S poslovnega vidika je uporaba tehnologij, kot sta prilagodljiva in generativna umetna inteligenca, zaposlenim olajšala več procesov, vključno z zbiranjem, s čiščenjem in z analizo podatkov, ki jih je mogoče avtomatizirati in prilagoditi potrebam podjetja. A pravi preskok prinašajo t. i. programski agenti, ki znajo še marsikaj več. Agenti z umetno inteligenco je oznaka za sisteme in modele, ki lahko delujejo avtonomno, da bi dosegli cilje, ne da bi potrebovali stalno človeško vodenje. To je pomemben premik od obstoječih modelov umetne inteligence, ki temeljijo na pravilih in ne morejo delovati samostojno. Umetna inteligenca v obliki programskih agentov je programirana za doseganje posameznega cilja in deluje »v imenu človeka« za dosego tega cilja. Tehnologija izkorišča ustvarjalne zmožnosti generativne UI, vendar se ne osredotoča na ustvarjanje vsebine, temveč na sprejemanje odločitev. Njena priljubljenost v podjetjih bo v prihodnje le še naraščala, saj ta tehnologija izboljša sodelovanje med človekom in strojem zaradi nadgrajenega sklepanja in predvsem naprednih zmožnosti samostojnega izvajanja najrazličnejših nalog.
Na dinamičnem področju podatkovne analitike smo torej še naprej priče revolucionarnemu napredku. Ponudniki vsi po vrsti uporabljajo napredne algoritme in umetno inteligenco za zagotavljanje vpogleda v obsežne podatkovne nize v realnem času s hitrostjo brez primere. In res, tehnologija lahko prepozna vzorce, trende in korelacije, ki so bili prej človeškemu očesu in umu neopazni. Če jih le znamo izkoristiti. Dobrodošli v svetu podatkovne analitike.
