Статьи / Может ли машинное обучение заменить BI?
30.07.2018 г., перевод статьи Vincent Rainardi
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:
- Увеличить или уменьшить маржинальную прибыль для определенной группы продуктов.
- Сосредоточить маркетинговые усилия на конкретном потребительском сегменте, чтобы увеличить продажи.
- 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.
В этом случае ML заменяет BI. Система машинного обучения автоматически выполняет действия для приостановки транзакции и ставит ее в очередь на ручную проверку. После этого специалист проверяет транзакцию. Если она действительно инициирована клиентом – она выполняется, в противном случае – блокируется. BI не позволяет реализовать этот функционал. Для этого нам нужно использовать ML.
Можно ли с помощью ML повысить показатели продаж? Нет, нельзя. ML построен для анализа текущей ситуации. Он не может предположить, что мы должны сосредоточить наши маркетинговые усилия на корпоративных подарках, а не на кружках или стаканах. Есть много информации, которая не включена в данные, и именно эта информация позволяет бизнес-пользователям превосходить любые алгоритмы ML.
Может ли ML заменить BI?
Так может ли ML заменить BI? В определенных областях и не в полном объеме – возможно. Как я писал в моей книге: в Business Intelligence можно выделить 3 области: отчетность, аналитику и интеллектуальный анализ данных. Область интеллектуального анализа данных может быть заменена ML. Но отчетность и аналитика – нет.