Dijital dönüşüm, kuruluşların veri kullanımını en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olmak için pek çok teknolojiyi beraberinde getirdi. Bilgiden değer elde etmenin üç güçlü yolu Yapay Zeka (AI), Büyük Veri Analitiği ve İş Zekasıdır (BI). Birçok açıdan birbiriyle örtüşse de bu teknolojiler tamamen farklı kapsamlara ve dolayısıyla farklı dağıtım stratejilerine sahiptir. Bu ayrımın anlaşılması, bir işletmenin kendi özel ihtiyaçları için doğru seçimi yapmasına yardımcı olacaktır.

Temel Bilgileri Anlamak

Yapay Zeka (YZ), aksi takdirde insan zekası gerektirecek görevleri yerine getirmek üzere oluşturulmuş bilgisayar sistemleri olarak tanımlanabilir. Bu tür sistemler veri girişinden öğrenir ve insan davranışına benzer faaliyetler gerçekleştirmek için öğrenilen bilgileri takip ederek hareket eder. YZ makine öğrenimi, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme tekniklerini içerir. YZ sistemleri son zamanlarda kalıpları tanımak, tahminlerde bulunmak ve hatta programlanmadan karar vermek için geliştirilmiştir.

Büyük Veri Analitiği, genellikle petabayt ve hatta eksabayt mertebesinde çok yüksek hacimli verilerle karakterize edilir. Gizli kalıplar, pazardaki eğilimler, müşteri tercihleri ve diğer içgörüler, çok büyük ve çeşitli bilgi veri kümelerinin bu analizinden elde edilir. İşleme, geleneksel veri işleme uygulamalarıyla ele alınamayan yapılandırılmış verileri ve yapılandırılmamış verileri de içerir.

İş Zekası (BI), iş operasyonlarının geçmiş, mevcut ve gelecek yönlerine odaklanan analitiği tanımlar. BI araçları, ham verileri bir kuruluşta analiz için yararlı bilgilere dönüştürür. Bu çözümler, kuruluşların geçmişte neler olduğunu anlamalarına ve mevcut performans metriklerini izlemelerine yardımcı olacak raporlama, gösterge tabloları ve veri görselleştirme yöntemlerini vurgulamıştır.

Yaklaşımdaki Temel Farklılıklar

Teknolojiler, amaçları ve metodolojileri bakımından büyük farklılıklar göstermektedir. Yapay zeka, büyük bir veri yelpazesine ve bunların manipülasyonuna odaklanır; çünkü veri, yapay zekanın açıkça programlanmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için öğrendiği her şeydir. Büyük Veri Analitiği devasa veri kümelerinden kalıplar ve korelasyonlar bulurken, iş zekası geçmiş performans ve mevcut durumla ilgili yapılandırılmış verileri raporlara dönüştürür.

Ele aldıkları sorular da farklıdır. Yapay zeka, “Ne olacak?” ve “Hangi eylemler yapılmalı?” gibi geleceğe ilişkin sorular üzerinde çalışır. Büyük Veri Analitiği, karmaşık veri kümeleri içinde yatan gizli kalıplar ve ilişkilerle ilgili sorularla ilgilenir. İş Zekası ise “Ne oldu?” gibi geriye dönük sorulara ve “Şu anda nasıl performans gösteriyoruz?” gibi izleme sorularına yanıt verir.

Zamana bağlı yönelimleri de büyük ölçüde farklıdır. Yapay Zeka, esas olarak gelecekle ilişkilendirilen ve geçmişte gözlemlenen kalıplara dayalı eylemleri tahmin eden veya öneren bir teknolojidir. Büyük Veri Analitiği ise tam tersine, mevcut kalıpları ve geleceğe yönelik potansiyel eğilimleri belirlemek için mevcut veriler üzerinde çalışır. İş Zekası, adının anlamına sadık kalarak esas olarak geçmişe ve mevcut duruma iner; taktiksel kararlar hakkında ilgili bilgiler sağlamak için üretilen geçmiş verilere ve mevcut ölçümlere bakar.

Teknoloji Uygulama Karşılaştırması

Bu teknolojiler, başarılı uygulamaları için farklı beceriler ve araçlar gerektirmektedir. Yapay Zeka uygulamaları ise PyTorch veya TensorFlow gibi özel çerçeveler kullanmış ve veri bilimi bilgisi, sinir ağları konusunda yeterlilik ve Python gibi programlama dilleri gerektirmiştir. 

Büyük Veri Analitiği veri ambarı, istatistiksel analiz ve dağıtık bilgi işlem becerileri gerektirir. Kullanılan platform Hadoop ya da Spark olmasına göre değişir. İş zekası çözümleri normalde Tableau veya Power BI gibi araçlara baskı yapar ve SQL bilgisi ve veri görselleştirme yetkinlikleri olan bir profesyonel isterler.

Uygulamadaki karmaşıklık seviyesi teknolojilere göre büyük ölçüde değişmektedir. Yapay zeka en yüksek uygulama karmaşıklığına sahiptir ve anlamlı bir şekilde kullanılabilmesi için son derece uzmanlaşmış teknik beceriler ve yüksek hesaplama kaynakları gerektirir. 

Büyük Veri Analitiği ise işlediği verilerin hacmine ve çeşitliliğine bağlı olarak orta ila yüksek sıralarda yer almaktadır. İş zekası, iş kullanıcısının düşük teknik destekle kullanabileceği anahtar teslim çözümlerin çoğu mevcut olduğundan, en düşük göreceli karmaşıklık derecesine sahiptir.

İş Uygulamaları

Bunlar, farklı alanlardaki belirli iş ihtiyaçlarını karşılayan özel teknolojilerdir. Otomatik müşteri hizmetleri sohbet robotları ve üretimde öngörücü bakım, kişiselleştirme ürün önerileri ve finansal hizmetler dolandırıcılık tespiti gibi yapay zeka uygulamaları, uygulamanın karmaşık görevleri otomatikleştirmede ve tahminler gerçekleştirmede en iyi çalıştığı örneklerdir.

Büyük Veri Analitiği, sosyal medya aracılığıyla müşteri duygu analizi, sensör verilerinden yararlanarak tedarik zinciri optimizasyonu, trafik modellerinin gerçek zamanlı analizi ve hasta verilerini kullanarak sağlık hizmeti sonuç tahmini için iyi çalışır. Bu tür kullanım durumları, farklı ve çeşitli nitelikteki devasa veri kümelerini işleme yeteneğinden yararlanır.

İş Zekası uygulamalarının çoğu satış performansı panolarını, operasyonel verimlilik raporlarını, planlama ve analizi ve pazarlama kampanyalarının performansını izlemeyi kullanır. Bu çözümler, mevcut iş süreçleri ve bunların metriklerine ilişkin yapılandırılmış içgörüler sağlar.

Doğru Çözümü Seçmek

Bu teknolojiler arasından seçim yaparken çok sayıda faktör göz önünde bulundurulmalıdır. İlgili işletmenin hedefleri, uygun teknolojiyi seçmek için bir kıstas görevi görür. 

Bir kuruluş yapay zekayı otomasyon, tahmin ve kişiselleştirme alanlarında uygulayabilmelidir. Büyük Veri Analitiği, karmaşık veri kümelerinden bilinmeyen kalıpları ortaya çıkarma görevine uyacaktır. Raporlama, KPI'ların izlenmesi ve yerleşik iş metriklerinin takibi için BI en iyi seçim olacaktır.

Veri ortamı da teknoloji seçiminde rol oynar. Açıkçası, yapay zeka model eğitimi için iyi kalitede etiketlenmiş verilere ihtiyaç duyarken, Büyük Veri Analitiği anlamlı içgörüler sağlamak için bir dizi veri kaynağına ve türüne erişime ihtiyaç duyar. Operasyonel sistemlerden gelen temiz yapılandırılmış veriler, iş zekasının doğru raporlama oluşturması için en iyi temeldir.

Kaynak mevcudiyeti bir diğer önemli husustur. Yapay zeka, önemli hesaplama kaynaklarına sahip olunduğunda iyi çalışır, bu da personel bulmayı zorlaştırır; Büyük Veri Analitiği, sağlam ve keskinleştirilmiş beceri setlerine sahip veri altyapısına ihtiyaç duyar, bu da sonuçlarını yorumlayacak analistler anlamına gelir; İş Zekası, kaynaklar için düşük bir çıtaya sahiptir ve bu nedenle mevcut BT ekipleri ve altyapısı ile daha kolay uygulanır.

Yakınsama ve Gelecek Trendleri

Her üç teknoloji arasında giderek artan bir örtüşme vardır. Modern yaklaşım her üçünün bir karışımıdır. İş Zekası (BI) platformları, bir zamanlar kesinlikle YZ alanında olan tahmine dayalı analitikleri içermektedir. YZ uygulaması, daha iyi öğrenme ve ilgili performans için Büyük Veri altyapısını iyi bir şekilde kullanır. Büyük Veri platformları artık YZ dağıtımını kolaylaştırmak için yerleşik makine öğrenimine sahiptir.

En büyük değer, bu boyutlar senkronize olduğunda elde edilir. İş zekası, iş performansının gerçekleştirilmesi için platform sağlar, Büyük Veri Analitiği yeni kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır, yapay zeka ise karar verme sürecini otomatikleştirmek için bu içgörüleri kullanır. Bu üçgenleme, bir işletmenin operasyonel ve stratejik ihtiyaçlarını karşılayabilen uçtan uca bir veri ekosistemi oluşturur.

Sonuç

Veri ekosistemi yapay zeka, Büyük Veri analitiği ve iş zekası ile ilgili nüanslara sahiptir. İyi tanımlanmış iş sorunları için bile doğru teknolojileri kullanan kuruluşlar ve işletmeler, çeşitli yeteneklerine ilişkin anlayışlarını geliştirir. 

İş zekası ne olduğunu ortaya koyar, ancak büyük veri analitiği bunun neden olduğunu; yapay zeka ise bundan sonra ne olacağını söyleyecektir. Çoğu kuruluş, tek başına herhangi birine odaklanmak yerine, bu teknolojileri stratejik olarak karışık bir şekilde operasyonlarına entegre etmekten gerçekten fayda sağlar.