Kan machine learning uw concurrentievoordeel veiligstellen?

De bedrijfsdynamiek evolueert met elke seconde die voorbijgaat. Het lijdt geen twijfel dat de concurrentie in de zakenwereld van vandaag veel intenser is dan tien jaar geleden. Bedrijven vechten om eventuele voordelen vast te houden.

Digitalisering en de introductie van machine learning in de dagelijkse bedrijfsprocessen hebben het afgelopen decennium een ​​prominente structurele verschuiving teweeggebracht. De algoritmen zijn voortdurend verbeterd en ontwikkeld.

Elk idee dat ons leven volledig heeft veranderd, stuitte aanvankelijk op kritiek. Acceptatie wordt altijd gevolgd door scepsis, en alleen wanneer het idee werkelijkheid wordt, accepteert de mainstream het echt. Aanvankelijk waren gegevensintegratie, gegevensvisualisatie en gegevensanalyse niet anders.

Zie ook: Hoe u machine learning kunt integreren in ondernemingen

Het opnemen van datastructuren in bedrijfsprocessen om tot een waardevolle conclusie te komen is geen nieuwe praktijk. De methoden zijn echter voortdurend verbeterd. Aanvankelijk waren dergelijke gegevens alleen beschikbaar voor de overheid, waar ze het gebruikten om defensiestrategieën te maken. Ooit gehoord van Enigma?

In de moderne tijd hebben continue ontwikkeling en verbetering van datastructuren, samen met de introductie van open source cloudgebaseerde platforms, het voor iedereen mogelijk gemaakt om toegang te krijgen tot data. De commercialisering van data heeft publieke kritiek en scepsis geminimaliseerd.

Bedrijven beseffen nu dat data kennis is en kennis macht. Gegevens zijn waarschijnlijk het belangrijkste bezit van een bedrijf. Bedrijven doen er alles aan om meer informatie te verkrijgen, de processen van data-analyse te verbeteren en die data te beschermen tegen mogelijke diefstal. Dit komt omdat bijna alles over een bedrijf kan worden onthuld door de juiste gegevens te verwerken.

Het is onmogelijk om maximaal voordeel te halen uit data-integratie zonder de juiste soort datastructuur in te bouwen. Het fundament van een datagedreven organisatie rust op vier pijlers. Het wordt voor elke organisatie steeds moeilijker om te gedijen als een van de volgende functies ontbreekt.

Vier sleutelelementen

Dit zijn de vier belangrijkste elementen van een uitgebreid gegevensbeheersysteem:

• Hybride gegevensbeheer
• Eengemaakt bestuur
• Datawetenschap en machine learning
• Gegevensanalyse en visualisatie

Hybride datamanagement verwijst naar de toegankelijkheid en het herhaald gebruik van de data. De eerste stap voor het inbouwen van een datagedreven structuur in uw organisatie is ervoor te zorgen dat de data beschikbaar is. Vervolgens breng je alle afdelingen binnen het bedrijf aan boord. De primaire gegevensstructuur verenigt alle afzonderlijke afdelingen in een bedrijf en stroomlijnt de informatiestroom tussen die afdelingen.

Als er een communicatiekloof tussen de afdelingen is, belemmert dat de informatiestroom. Mismanagement van communicatie zal leiden tot chaos en ravage in plaats van de efficiëntie van de bedrijfsvoering te vergroten.

Aanvankelijk waren strikte regels en voorschriften van toepassing op gegevens en beperkten mensen de toegang tot gegevens. De nieuwe vorm van data governance maakt data toegankelijk, maar zorgt ook voor veiligheid en bescherming. U kunt hier in de AVG-sessie van Rob Thomas meer te weten komen over de nieuwe wet op de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie en uniform gegevensbeheer.

De andere twee aspecten van datamanagement hebben betrekking op data-engineering. Een spreadsheet vol cijfers heeft geen zin als er geen bruikbare inzichten uit de bedrijfsvoering uit kunnen worden afgeleid. Dit vereist analytische vaardigheden om irrelevante informatie eruit te filteren. Er zijn verschillende visualisatietechnologieën die het voor mensen mogelijk en gemakkelijker maken om gegevens te verwerken en te begrijpen.

Meer weten over het onderwerp? Schrijf je nu in om deel te nemen aan de live sessie met Hilary Mason, Dez Blanchfield, Rob Thomas, Kate Silverton, Seth Dobrin en Marc Altshuller.

Volg mij op Twitter en LinkedIn voor meer interessante updates over machine learning en data-integratie.