Synliggjør Data Science-satsningen ved hjelp av BI-verktøy

Data Science and Business Intelligence

En av de største utfordringene med å ta i bruk maskinlæring, er å komme seg fra «forskningsstadiet» til et nivå hvor det fungerer som en reell beslutningsstøtte. Det å kunne formidle modellresultater og automatisere prosessen med å predikere på nye data, er viktig for at en Data Scientist sitt arbeid skal kunne gi verdi til så stor del av organisasjonen som mulig. 

Har man allerede en satsning på Business Intelligence (BI) i selskapet, kan en integrasjon mellom disse to gjøre det mye enklere å få utnyttet potensialet til det fulle. 

3 fordeler med å integrere maskinlæring med et BI-Verktøy

1. Automatisert Data Pipeline

Bedriftens BI-løsning har gjerne allerede et ETL-løp som tar seg av innhenting og transformasjon av data fra flere datakilder. Dette løpet kan utnyttes til å generere nye datasett til bruk av prediksjonsmodeller uten at en Data Scientist manuelt må inn og tilpasse data til modellen.

Selve prediksjonen kan også legges inn som en del av innlastingen, og bli tilgjengeliggjort gjennom dashboards.

Hvordan benytte maskinlæring i dine business intelligence og analytics prosjekter? Last ned vår guide her.

2. Gode visualiseringer og interaktivitet

Business Intelligence verktøy skinner spesielt mye på et felt: visualisering av data. Gode visualiseringer bidrar til å gjøre modellenes resultater lettere å tolke og gir bedre mulighet for å ta beslutninger på grunnlag av data.

BI-verktøy har også en styrke ved at man kan aktivt filtrere i datasettet og plukke ut de delene av data som man ønsker innsikt i. Ved å bruke slidere eller inputfelt så kan man endre på variabler som brukes i modellen, og gjøre det mulig for “Business-users” å gjøre What-if analyser og sensitivitetsanalyser enkelt og interaktivt.

 3. Innebygd tilgangskontroll og governance

Hvem skal ha mulighet til å bruke disse modellene? Hvem har tilgang til hvilke data? Kanskje man ønsker å bruke samme modell på tvers av regioner, men at brukerne ikke skal ha tilgang til mer enn sin egen region? Alle moderne BI-plattformer tilbyr en løsning på disse spørsmålene, nettopp ved hjelp av tilgangskontroll. I tillegg vil man kunne få oversikt over hvem som faktisk tar modellen i bruk gjennom innebygd governance.

Om deres bedrift trenger hjelp til å komme ut av “forskningsstadiet”, kan Visma bWise og Visma Consulting bistå som en erfaren medhjelper for å skape så mye verdi som mulig med deres satsning på Data Science. Ta kontakt med oss for å vite mer. 

Vil du lære mer om hvordan bruke maskinlæring i business intelligence-prosjekter?

Last ned vår gratis guide

6