Як аналітика Big Data використовує машинне навчання
28.10.2020
Цей інструмент знадобиться на кожному кроці роботи з великими даними, дозволяючи бізнесу глибше вивчати споживачів, передбачати їхню поведінку, пропонувати кращі продукти та послуги.
Big data стоять за успіхом багатьох великих IT-компаній, і дедалі більше організацій намагаються їх збирати та зберігати. Однак ефективна аналітика великих даних, яка могла б допомогти отримати з них користь, — непростий виклик. Саме тут машинне навчання може стати в пригоді, пише Forbes. Колумніст видання розповідає, як за допомогою цього інструменту бізнес може розкрити потенціал Big Data.
Знайти порядок у хаосі
Big data — надзвичайно великі набори структурованих і неструктурованих даних, які неможливо опрацювати традиційними методами. Аналітика великих даних покликана знаходити приховані зв’язки та тренди. Data science, зокрема машинне навчання, може пришвидшити цей процес за допомогою алгоритмів для прийняття рішень, пише автор. Цей інструмент дозволяє категоризувати дані, вишукувати в них патерни і перетворювати їх на підбірку корисних для бізнесу інсайтів.
Знадобиться майже будь-де
Алгоритми машинного навчання можна використати на всіх етапах роботи з великими даними: розмітка, сегментація, дата-аналітика, моделювання можливих сценаріїв. Фахівець наводить кілька прикладів їхнього застосування у бізнес-аналізі:
• Сегментація аудиторії. Машинне навчання допоможе зазирнути глибше в голови потенційних споживачів, інтерпретуючи та прогнозуючи їхню поведінку за допомогою алгоритмів. Медіа та індустрія розваг використовують цей інструмент для вивчення уподобань своєї аудиторії та таргетування контенту.
• Дослідження споживачів. Моделювання поведінки користувачів покликане зрозуміти їхній спосіб мислення, патерни поведінки. Facebook, Twitter, Google покладаються на власні алгоритми, щоб вивчати юзерів та робити їм релевантні пропозиції.
• Персоналізовані рекомендації. Компанії прагнуть завоювати прихильність своїх клієнтів, підлаштовуючись під їхні потреби. Аналітика великих даних за допомогою технологій машинного навчання — один з найкращих інструментів для генерування рекомендацій, зазначає автор колонки. Вона поєднує контекст та прогнози поведінки юзера, щоб зробити його користувацький досвід максимально задовільним. Приміром, Netflix використовує алгоритми машинного навчання, щоб пропонувати глядачам той контент, який (вірогідно) їм найбільше сподобається.
• Прогнозування трендів. Системи машинного навчання, які використовують цілі мережі комп’ютерів, здатні постійно “опановувати” щось нове, удосконалюючи свої аналітичні можливості. Таким чином вони опрацьовують дані про минуле, щоб впливати на майбутнє. Виробник кондиціонерів за допомогою алгоритмів машинного навчання може передбачити попит на свою продукцію наступного сезону і відповідно спланувати свою роботу.
• Допомога у прийнятті рішень. Аналіз часових рядів — чудовий інструмент для аналітики даних, який дозволяє бізнесу бачити поточні тенденції та екстраполювати їх на майбутнє, вказує експерт. Підприємства, особливо зі сфери роздрібної торгівлі, можуть використовувати цей метод аналізу разом з алгоритмами машинного навчання, щоб робити доволі точні прогнози.
• Дослідження патернів. Аналітика великих даних з використанням машинного навчання допоможе, приміром, лікарям виявляти захворювання на ранніх стадіях. Крім того, вона стане у пригоді для покращення догляду за пацієнтами на основі аналізу їх історії хвороби. Це може позитивно відобразитися на діагностиці та медичних дослідженнях, вважає фахівець.
Як вбудувати інструменти машинного навчання у свій бізнес?
Це значний крок, який вимагає глибинних змін: перегляду робочих процесів, збору, зберігання та аналітики даних. Експерт рекомендує впроваджувати нові технології покроково. Для початку слід розробити стратегію використання машинного навчання чи штучного інтелекту, яка б відповідала бізнес-цілям. По-друге, слід пам’ятати, що для таких інструментів потрібні якісні дані — правильні люди та правильна інформація мають велике значення. Врешті-решт, час теж є важливим ресурсом — діяти потрібно швидко.
Обсяг даних з часом зростає, а отже їхній збір та обробка стають мало не подвигом Геракла. Зібрати дані — лише половина роботи, важливо отримати з них інформацію для формування максимально ефективної бізнес-стратегії. Дописувач Forbes переконаний: впровадження машинного навчання для аналітики великих даних є обов’язковим кроком для тих, хто хоче повноцінно працювати з Big data.
