Dirbtinio intelekto taikymas

Šiuolaikiniame technologijų pasaulyje, įprastas analitikos sistemas vis dažniau pakeičia analitikos įrankiai, pasižymintys dirbtiniu intelektu (AI).

Kiekviena įmonė ar organizacija, norėdama analizuoti duomenis, pirmiausia juos turi turėti. Šiam tikslui įsigyja informacinč sistemą, kurioje duomenis kaupia. Dažnas atvejis - vienos informacinės sistemos nepakanka. Skirtingus duomenis (pvz. pardavimų, klientų, personalo, finansinius) nusprendžiama kaupti skirtingose informacinėse sistemose. Išsamiam ir greitam duomenų analizavimui, būtina duomenis turėti vienoje vietoje - duomenų saugykloje (duomenų sandėlyje) ar duomenų kubuose.

Tobulėjant analitikos sistemoms, vartotojui nebepakanka gauti atsakymus čia ir dabar". Duomenų analitikai nori pasitikėjimo, kad duomenis analizuoja tinkama kryptimi, nieko nepraleidžia. Iš analitikos sistemos laukia patarimų, perspėjimų, kur turėtų atkreipti dėmesį. Štai kodėl analitikos sistemos pereina prie dirbtinio intelekto (AI) taikymo.

Dirvtinį intelektą (AI) turinčios analitikos sistemos paremtos psichologijos, neurologijos, matematikos, logikos, komunikacijos teorijos, lingvistikos mokslų duomenimis. Žinios sudėtos į dirbtinį intelektą (AI),leidžia analitikos įrankiui mąstyti". Veiklos analitikas su kompiuteriu bendrauja kaip su žmogumi esančiu kambaryje. Analizuodamas duomenis - analitikas gali užduoti klausimą ir sulaukti atsakymo. Dirbtinį intelektą (AI) turinčios analitikos sistemos, atlikdamos tą patį veiksmą, gali elgtis visiškai kitaip, priklausomai nuo prieš tai atliktų analitiko veiksmų, nes įdiegtas kompiuterio mokymasis (ML), t.y. programų kūrimo būdas, kai sukurta sistema prisitaiko prie duomenų.