מה זה למידת מכונה ואיך היא משפיעה על דאטה ובינה עסקית?

חדשנות טכנולוגית מניעה את העולם, והנוף העסקי מושפע ממנה ללא הרף. אחד הפיתוחים המשמעותיים ביותר של השנים האחרונות הוא למידת מכונה – באנגלית: Machine Learning או ML בקיצור.

למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית – AI – וסובבת סביב הרעיון שמערכות יכולות ללמוד, להסתגל ולהתפתח באמצעות נתונים, מבלי להיות מתוכנתות בצורה מפורשת. היכולת הדינמית הזו לא רק מאפשרת למכונות לנפות כמויות עצומות של מידע, אלא גם סוללת את הדרך לניתוחים מתוחכמים יותר, חיזוי תוצאות וחידוד אלגוריתמים המבוססים על לולאות משוב.

בשילוב עם כריית מידע מסוגי שונים של מאגרי נתונים מתקדמים, ועם כלים של בינה עסקים בעלי יכולות עוצמתיות, המשמעות עבור תעשיות שונות אדירה.

על ידי ניצול הדפוסים והתובנות העמוקות החבויים בתוך מערכי נתונים עצומים, עסקים יכולים לייעל את התפעול שלהם, לזהות הזדמנויות חדשות ולטפח תרבות של קבלת החלטות מונעת נתונים.

העולם של למידת מכונה אינו רק התקדמות טכנולוגית, אלא שינוי מהותי באופן שבו אנו מבינים, מפרשים ומנצלים את הפוטנציאל של נתונים.

הקשר בין למידת מכונה לבינה מלאכותית (AI)

בינה מלאכותית מדוברת כבר שנים רבות, אך לאחרונה חלה פריצת דרך משמעותית, עם ההפצה המסיבית של כלי AI בחינם ובתשלום לשימושים שונים, עסקיים ופרטיים.

המטרה של בינה מלאכותית היא ליצור מחשבים ומכונות, שמסוגלים לחקות שיכולות לחקות או לשכפל אינטליגנציה אנושית במשימות שונות. התחום כולל ספקטרום רחב של כלים, וביניהם נמצאת גם ML.

במילים פשוטות, בינה מלאכותית מאפשרת למכונות לפעול בצורה חכמה, ולמידת מכונה מציידת אותן בכלים ללמוד, להסתגל ולהשתפר באופן אוטונומי. למעשה, ML דוחפת את הגבולות של מה ש-AI יכולה להשיג.

מייצור ועד מכירות: ההשפעה והיכולות של ML עבור העסק שלכם

למידת מכונה, ובינה מלאכותית בכלל, משנות את הפעילות העסקית מקצה לקצה, לא בהיבט ספציפי אלא כמעט בכל זווית שניתן לדמיין.

ניתן להדגים את הערך של Machine Learning באמצעות היכולות של Qlik AutoML – כלי עוצמתי המיועד לצוותי ניתוח ואנליזה, המבוסס על למידת מכונה אוטומטית. AutoML מקל על יצירת מודלים של למידת מכונה על ידי זיהוי מניעים מרכזיים בנתונים, בחירת האלגוריתמים הטובים ביותר ודירוג מודלים על סמך ביצועים.

משתמשים יכולים לכוונן מודלים, לפרוס אותם ולבצע תחזיות מדויקות. הכלי המתוחכם מסייע בניתוח ותכנון תרחישים, תוך תמיכה במגוון use cases, ולמעשה מגשר עבור משתמשים את הפער בין מודלים מורכבים של למידת מכונה וניתוח נתונים נגיש

הנה סקירה של האופן בו הכלי תורם לייצור, שרשרת אספקה, פיננסים, שיווק, משאבי אנוש, IT ומכירות.

ייצור

• תחזוקה חזויה: חיזוי תקלות בציוד ותזמון תחזוקה למניעת השבתות, עבור ייצור רציף והפחתת עלויות תיקון.
• בקרת איכות: זיהוי דפוסים וגורמים מרכזיים המשפיעים על איכות המוצרים, כדי לבצע התאמות פרואקטיביות ולהפחית פגמים.
• ניהול מלאי: חיזוי מלאי למניעת מצבים של מחסור או עודף מלאי, להבטחת זמינות של חומרים בזמן הדרוש.

שרשרת אספקה

• ביצועים: זיהוי ומניעת צווארי בקבוק בשרשרת האספקה, לשיפור היעילות והעמידה בזמנים.
• אופטימיזציה של תחבורה: בחירת המסלולים הטובים ביותר למשלוחים, להפחתת עלויות ושיפור יעילות מערך האספקה.

פיננסים

• השקעות: הערכה של השקעות עבר לניבוי החזר על השקעה עתידית, למכן קבלת החלטות טובות יותר.
• ניהול הוצאות: ניבוי הוצאות עתידיות וזיהוי הזדמנויות לחיסכון בעלויות.
• ניהול סיכונים: חיזוי סיכונים פוטנציאליים לגבי מוצרים או תהליכים, המאפשר למניעה פרואקטיבית.

שיווק

• תחזיות ביקוש/הכנסות:ניבוי של ביקוש והכנסות עתידיים על מנת להקצות משאבים בצורה יעילה ולמקסם רווחים.
• ערך חיי לקוח: עדיפות ללקוחות בעלי ערך גבוה ועיצוב תוכניות אפקטיביות ליצירת Engagement.
• קמפיינים מותאמים: הגדלת שיעורי המעורבות ושביעות הרצון באמצעות קמפיינים שיווקיים עם הצעת ערך בהתאמה אישית.

משאבי אנוש

• שימור עובדים: זיהוי עובדים שנמצאים בסיכון לעזיבה ויישום אסטרטגיות לשימורם.
• שביעות רצון בחברה: חיזוי בעיות פוטנציאליות בקרב העובדים ושיפור סביבת העבודה.
• גיוס: אפיון מועמדים וניבוי ההתאמה הטובה ביותר לתפקידים, לשיפור יעילות הגיוס.
• שימוש בתוכנות/רישוי: אופטימיזציה של עלויות רישוי, על ידי הפחתת הוצאות מיותרות תוך עמידה בדרישות.
• ביצועי תשתית: ניבוי ומניעת בעיות בתשתית ה-IT, לקבלת הביצועים הגבוהים ביותר.

מכירות

• תחזיות ניצחון/הפסד: ניבוי הזדמנויות למכירה עם סיכויי סגירה, הבנת המניעים המרכזיים להצלחת עסקאות לשיפור שיעורי הסגירה ועלייה בהכנסות.
• שימור לקוחות: זיהוי לקוחות שעשויים לנטוש והוצאה לפועל של אסטרטגיות ממוקדות לשימורם וחיזוק הנאמנות למותג.
• איתור לקוחות פוטנציאליים: טירגוט (Targeting) של לקוחות עם סיכויים גבוהים להצטרף, לשיפור שיעורי ההמרה.

היכולות המקיפות של Qlik AutoML מאפשרות לעסקים לקבל החלטות מבוססות נתונים, לשפר ולייעל את כל היבטי הפעילות והביצועים.

אילו סוגי למידת מכונה קיימים?

כיאה לתחום כל כך מורכב, יש יותר מגישה אחת לביצוע למידת מכונה. למעשה, קיימים מספר מודלים שונים, שכל אחד מהם מותאם לאתגרים מסוימים ומשימות ספציפיות. כדי שתבינו את ההבדלים בין שיטות ML שונות, נציג לכם את שלוש העיקריות: למידה מונחית, למידה בלתי מונחית ולמידת חיזוק.

• למידה מונחית (supervised learning): במסגרת גישה זו, האלגוריתם מאומן בקפידה על מערך נתונים מסומן. המשמעות היא שמערך הנתונים מכיל דוגמאות עם התשובות הנכונות, אשר מספקות לאלגוריתם הדרכה ברורה לגבי התוצאות הצפויות. אתם יכולים לחשוב על כך כעל מורה שמנחה תלמיד בתרגילים שונים, ומשאירה את הפתרונות בהישג יד לעיון. ברגע שהמודל הזה מאומן מספיק, הוא יכול לבצע מעבר משלב מההכשרה ולהתחיל לבצע תחזיות או חקר לגבי נתונים חדשים, שהוא לא ראה בעבר. כוחה של למידה מונחית טמונה ביכולתה לחזות תוצאות על סמך נתוני עבר. המודל אומץ באופן נרחב בתרחישים שבהם זמינים נתונים היסטוריים, וחשוב לנסות לחזות אירועים עתידיים, כגון תחזיות לשוק המניות, דירוג אשראי או אבחנות רפואיות.
• למידה בלתי מונחית (unsupervised learning): בסוג זה של למידת מכונה, האלגוריתם מקבל נתונים ללא הוראות מפורשות מה לעשות איתם. בהיעדר מידע נוסף, האלגוריתם יוצא למסע להבחין בתבניות, מבנים ויחסים בתוך הנתונים לבדו. הטכניקות העיקריות כאן כוללות אשכולות ואסוציאציות. המטרה של אשכולות היא לקבץ נתונים על סמך קווי דמיון מובנים, וליצור תת-קבוצות שחולקות תכונות משותפות. זו יכולת חשובה מאוד לפילוח שוק או פרופילים של לקוחות. אסוציאציות, לעומת זאת, עוסקות במציאת כללים המתארים חלקים גדולים מהנתונים, כמו שיוך פריטים הנרכשים לעתים קרובות יחד בקמעונאות. למידה ללא פיקוח חיונית במיוחד עבור תהליכים של כריית נתונים או כשרוצים לחשוף מבנים נסתרים בתוך מאגרי נתונים עצומים.
• למידת חיזוק (reinforcement learning): למידת חיזוק פועלת על בסיס של משוב. באמצעות תהליך מתמשך של ניסוי וטעייה, המודל לומד לקבל רצף של החלטות, תמיד במטרה למקסם את התגמול. תארו לעצמכם משחק וידאו, שבו דמות לומדת לנווט במבוכים. כל מהלך נכון עוזר לצבור נקודות (תגמולים), בעוד פניות שגויות או צעדים מוטעים מובילים לעונשים. עם הזמן, הדמות לומדת את הדרך האופטימלית כדי למקסם את הניקוד שלה. למידת חיזוק דומה לכך, והיא אינסטרומנטלית בתחומים שבהם החלטות מתפתחות לאורך זמן, והסביבה עשויה להיות בלתי צפויה או להשתנות באופן דינמי. האופי האדפטיבי של המודל מתאים לכלי בינה עסקית כי הוא מאפשר להם להסתגל לתנאי השוק המשתנים.

למידת מכונה ואוטומציה

למידת מכונה מבוססת על מינוף כמויות עצומות של נתונים כדי לבצע תחזיות, סיווגים ושלל חישובים אחרים. ככל שנפח הנתונים גדל באופן אקספוננציאלי, השיטות המסורתיות לעיבוד הנתונים הופכות להיות פחות מתאימות.

כאן נכנס הקשר הקריטי בין למידת מכונה לאוטומציה.

למידת מכונה אוטומטית, המוכרת כ-AutoML מייעלת את תהליך למידת המכונה, ולמעשה מנגישה את היכולות למשתמשי קצה. האוטומציה מפשטת משימות מורכבות כמו עיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות ובחירת אלגוריתמים. תהליך זה לא רק מפשט את המשימות, אלא גם מצמצם משמעותית את זמני הפיתוח והעלויות. תהליכים אוטומטיים מבטלים את ההיבטים החוזרים ונשנים וגוזלי הזמן של Data Science, ובכך מאפשרים לצוותים להתמקד בפתרון בעיות ברמה גבוהה יותר ובחדשנות. באופן מסורתי, חקר מאגרי נתונים, ביצוע כריית נתונים או שימוש בכלי בינה עסקית דרשו מיומנויות מיוחדות, אשר היו מוגבלות לרוב למפתחי BI ומדעני נתונים. עם זאת, בזכות האוטומציה של למידת מכונה, יכולות עוצמתיות אלו הופכות זמינות לקהל רחב יותר, כולל אנליסטים ומשתמשים עסקיים. גם ללא מומחיות מעמיקה ב-AI או ML, הם יכולים לבצע שאילתות וניתוחים מורכבים, ולהפוך נתונים גולמיים לתובנות ניתנות לפעולה. השינוי הזה הוא מהפכני. עסקים יכולים לנצל מאגר רחב יותר של יכולות וכלים. ואנליסטים בפרט יכולים להניע חדשנות, לקבל החלטות מושכלות ולספק תובנות שפעם היו מעבר להישג ידם.

כיצד משתמשים בלמידת מכונה ב-Qlik?

השילוב של למידת מכונה עם כלים של כריית נתונים ושל בינה עסקית מודגם היטב בגישה החדשנית של Qlik לניתוח נתונים. הפלטפורמות של Qlik משתמשות ב-ML כדי לשפר את יכולות הדמיית הנתונים והניתוח שלהן, ולהעניק יותר ערך בזמן יותר קצר.

בפלטפורמה שלנו תמצאו שורה של יכולות ML ו-AI מובנות:

• AutoML: כאמור, הכלי המרכזי הזה מפשט את יצירתם, אימונם והפצתם של מודלים, ומאפשר גם לאנשים מחוץ למעגל ה-Data Science להשתמש בעוצמות של ML.
• אנליטיקה חזויה: שימוש בנתונים היסטוריים ועכשוויים כדי לנבא תוצאות עתידיות, על מנת לצפות מגמות ולקבל החלטות מושכלות.
• עיבוד שפה טבעית (NLP): מאפשר למשתמשים לתקשר עם הנתונים באמצעות שאילתות בשפה טבעית, מפשט את חקר הנתונים והפקת התובנות. Insight Advisor שמסייע לגבש מסקנות מועילות.
• יצירת שפה טבעית (NLG): ייצור אוטומטי של הסברים ונרטיבים מתוך נתונים, כדי להקל על הבנת נתונים מורכבים.
• הפקת תובנות אוטומטית: ויזואליזציות ותובנות אוטומטיות, כולל דירוגים, מגמות ותחזיות, על בסיס הנתונים.
• ניתוח גורמים מרכזיים: זיהוי וניתוח של הגורמים המרכזיים המשפיעים על תוצאות ספציפיות בנתונים, כולל תובנות עמוקות לגבי מה משפיע על הביצועים.
• ניתוח "מה אם": מאפשר למשתמשים לדמות תרחישים שונים ולהעריך תוצאות פוטנציאליות על בסיס שינויים במשתנים מרכזיים.
• Generative AI: משתמש ב-AI ליצירת תובנות משמעותיות ממקורות נתונים בלתי מובנים, מרחיב את תחום הניתוח מעבר לאי פעם.
• שילוב מדעי נתונים: אינטגרציה חלקה של מודלים חישוביים ו-AI מיצרנים חיצוניים בתוך יישומי Qlik, לשיפור היכולות האנליטיות.
• אנליטיקה בזמן אמת: חישובים מיידיים וחקר נתונים בזמן אמת, במטרה לקבל החלטות מדויקות בזמן הנכון.
• Explainable AI: תובנות לגבי ההיגיון מאחורי תוצאות הניתוחים, אשר מספקות שקיפות בנוגע לאופן שבו מודלים חישוביים מספקים תחזיות ובונות אמון בתפוקות ה-AI.

יכולות ה-ML של Qlik נועדו להנגיש את כל הכלים המתקדמים ביותר למשתמשים, ולאפשר לעובדים ברמות מיומנות שונות להשתמש בנתונים לקבלת החלטות אסטרטגיות.

אם אתם מעוניינים לנצל את המקסימום שלמידת מכונה מסוגלת לתת, פנו אלינו. זה הזמן להשאיר את הכלים המיושנים מאחור, לקבל החלטות מונעות נתונים ולהתקדם לשלב הבאה של בינה עסקית בעסק שלכם.