Om du redan har en investering i Business Intelligence (BI) i företaget, kan en integration mellan dessa två göra det mycket lättare att dra nytta av potentialen till fullo.
3 fördelar med att integrera machine learning med ett BI-verktyg
1. Automatiserad Data Pipeline
Företagets BI-lösning har ofta redan en ETL-körning som tar hand om insamling och transformering av data från flera datakällor. Detta flöde kan användas för att generera nya datauppsättningar för användning i prediktionsmodeller utan att en Data Scientist måste manuellt ange och anpassa data till modellen.
Prognosen i sig kan också anges som en del av nedladdningen och göras tillgänglig via dashboards.
2. Bra visualiseringar och interaktivitet
BI-verktyg lyser särskilt starkt i ett fält: datavisualisering. Bra visualiseringar hjälper till att göra modellernas resultat lättare att tolka och ger bättre möjligheter att fatta beslut på grundval av data.
BI-verktyg har också en styrka genom att du aktivt kan filtrera i datauppsättningen och välja ut de delar av data som du vill ha insikt i. Genom att använda slider eller inmatningsfält kan du ändra variabler som används i modellen och göra det möjligt för ”Business-användare” för att göra What-if-analyser och känslighetsanalyser enkla och interaktiva.
3. Inbyggd åtkomstkontroll och styrning
Vem ska ha möjlighet att använda dessa modeller? Vem har tillgång till vilken data? Kanske vill du använda samma modell i olika regioner, men att användare inte ska ha tillgång till mer än sin egen region? Alla moderna BI-plattformar erbjuder en lösning på dessa frågor, just med hjälp av åtkomstkontroll. Dessutom kommer du att kunna få en översikt över vem som faktiskt använder modellen genom inbyggd governance.
Om ditt företag behöver hjälp för att komma ut ur ”forskningsstadiet”, kan Visma bWise och Visma Consulting assistera som en erfaren medhjälpare för att skapa så mycket värde som möjligt med era investeringar i Data Science. Kontakta oss för att veta mer.
Kostnadsfri guide: 5 steg för bättre data management
Företag använder idag mycket tid på att hitta, förbereda och organisera stora mängder data så att de kan användas för analys. Vad kan företag göra för att minska den här tiden som används på att hitta och förbereda data?
