Tại sao phát hiện bất thường dựa trên thời gian thực, dựa trên AI là không có


Bùi Ý Đoan
8 tháng trước
Hữu ích 5 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 6189

Trong những ngày đầu tiên của dữ liệu lớn, bộ sưu tập là ưu tiên hàng đầu. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần tìm ra những cách sáng tạo để thu thập càng nhiều thông tin về khách hàng và hoạt động càng tốt.

Bây giờ mục tiêu này đã được thực hiện, một vấn đề mới đã nảy sinh. Có đủ dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, hiệu suất mạng, hoạt động kinh doanh và hơn thế nữa, tuy nhiên, từ 60 đến 73 phần trăm dữ liệu đó không bao giờ được sử dụng tốt.

Có rất nhiều số liệu và hệ thống khác nhau để theo dõi, khiến việc đánh giá các mô hình kinh doanh ngày càng khó khăn và quan trọng hơn là độ lệch.

Đây là lý do tại sao phát hiện bất thường đóng một vai trò quan trọng như vậy trong doanh nghiệp hiện đại, hiệu quả.

Sự bất thường trong kinh doanh của bạn có thể là tích cực (tăng đột biến doanh số trong mùa lễ) hoặc tiêu cực (vấn đề hiệu suất ứng dụng làm giảm năng suất và giảm doanh thu). Trong cả hai trường hợp, bạn cần một cách hiệu quả để xác định chính xác các sự cố kinh doanh gây ra thay đổi trong các mẫu dữ liệu.

Nhưng truyền thống, phát hiện dị thường bằng tay không còn đủ. Bây giờ, cách duy nhất để mở rộng chính xác các yêu cầu của một doanh nghiệp hiệu quả là nắm lấy phát hiện bất thường thời gian thực tự động .

Ngưỡng thủ công rơi ngắn để phát hiện bất thường

Nếu bạn chỉ có một số liệu kinh doanh để theo dõi, bạn có thể có được bằng các ngưỡng thủ công để phát hiện bất thường. Mặc dù vậy, tốc độ và hiệu quả sẽ chứng minh thách thức.

Với các ngưỡng thủ công trong phát hiện dị thường xuất hiện rất nhiều ẩn số chưa biết . Đây là những thách thức mà bạn chưa từng thấy sắp tới - vì vậy rõ ràng bạn không thực hiện bất kỳ biện pháp phòng ngừa nào. Trong trường hợp sự cố an ninh mạng và lỗi hiệu năng ứng dụng, thời gian là điều cốt yếu. Nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề này có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong dòng dưới cùng của bạn.

AppNexus , một công ty giúp các thương hiệu tối ưu hóa quảng cáo trực tuyến theo chương trình của họ, đã phải đối mặt với vấn đề chính xác này. Theo VP của Kỹ thuật Travis Johnson:

Chúng tôi muốn có thể tiếp cận với khách hàng của mình để hợp tác với họ để giải quyết những vấn đề này nhanh hơn. Mỗi phút đều có giá trị, mỗi phút có thể là một ấn tượng bị bỏ lỡ. Tuy nhiên, việc sàng lọc 10 tỷ giao dịch hàng ngày để thử và tìm ra những tín hiệu này là một vấn đề khó khăn đối với chúng tôi.

Đối với một công ty như AppNexus, trong đó mỗi giao dịch được xử lý bao gồm 40 số liệu được theo dõi khác nhau, ngưỡng thủ công không phải là giải pháp có thể mở rộng để phát hiện bất thường. Ngay cả với hàng trăm hoặc hàng ngàn nhà phân tích trong công việc, vẫn có khả năng cao là sự bất thường sẽ không bị phát hiện - hoặc, ít nhất, nhóm sẽ xử lý nhiều vấn đề sai.

Nhưng phát hiện bất thường thủ công không chỉ làm tăng chi phí vận hành khi được đẩy lên quy mô. Nó có thể dẫn đến mất doanh thu đáng kể.

Để bù đắp cho những hạn chế của các nhà phân tích con người và quy trình thủ công, bạn có thể giới thiệu máy học cho các quy trình phát hiện bất thường, giải phóng tiền và nhân lực theo những cách chiến lược hơn trong doanh nghiệp của bạn.

Thuật toán học máy trực tuyến Nâng cao phát hiện bất thường

Phát hiện bất thường phải đủ tinh vi để phân tích các bộ dữ liệu phức tạp nhất và xác định các thay đổi tinh tế trong các mẫu có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến doanh nghiệp của bạn.

Cách duy nhất để đáp ứng nhu cầu này, ở quy mô và trong thời gian thực, là tận dụng lợi thế của máy học. Một thuật toán học máy trực tuyến có thể tăng cường phát hiện sự bất thường đến một mức có khả năng theo kịp tốc độ kinh doanh ngày nay.

Một thuật toán học máy trực tuyến xử lý mỗi điểm dữ liệu trong một chuỗi chỉ một lần. Do không lặp đi lặp lại các điểm dữ liệu giống nhau, nên hệ thống phát hiện bất thường này có thể dễ dàng mở rộng quy mô để xử lý lượng dữ liệu kinh doanh vô tận. Với phương pháp này, thuật toán của bạn liên tục xác định việc kinh doanh của Cameron như thế nào là bình thường trước khi áp dụng các kiểm tra thống kê xác định xem mỗi điểm dữ liệu có phải là bất thường hay không.

Khi mỗi điểm dữ liệu trong chuỗi thời gian được xử lý:

  • Một mô hình được tạo ra để phù hợp với dữ liệu

  • Mô hình đó được sử dụng để dự đoán giá trị của điểm dữ liệu tiếp theo

  • Nếu điểm dữ liệu tiếp theo khác biệt đáng kể so với mô hình dự đoán, điểm dữ liệu được gắn cờ là điểm bất thường tiềm năng.

Khi phát hiện sự bất thường, thuật toán học máy trực tuyến sẽ phát hiện ra mối quan hệ giữa các số liệu và bộ lọc dẫn đến số lượng các sự cố tương quan dễ quản lý hơn.

Thực hiện phương pháp tự động này để phát hiện sự bất thường có một số lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp của bạn.

Bốn lợi ích của phát hiện bất thường thời gian thực dựa trên AI

Phát hiện bất thường có vô số trường hợp sử dụng trên toàn tổ chức của bạn. Từ các công nghệ phụ trợ hỗ trợ lực lượng lao động của bạn đến các ứng dụng nội bộ, dịch vụ hướng tới khách hàng và quy trình hoạt động, hiểu hoạt động cơ bản và nhận ra khi bạn không theo dõi là điều cần thiết cho hiệu quả doanh nghiệp.

Và khi xem xét các giải pháp phát hiện bất thường, có những lợi ích kinh doanh rõ ràng khi có trí tuệ nhân tạo dưới dạng thuật toán học máy trực tuyến:

  • Phát hiện thời gian thực thực: Tự động hóa các quy trình phụ trợ của phát hiện bất thường có nghĩa là bạn có thể nhận được thông tin chi tiết với tốc độ ngày càng nhanh hơn theo thời gian. Nhờ các thuật toán học máy trực tuyến, bạn có được thông tin chi tiết đến từng giây cho phép bạn giải quyết các bất thường ngay lập tức. Và ngay cả khi câu trả lời ngay lập tức không cần thiết, bạn sẽ có những hiểu biết cần thiết để ưu tiên các bước tiếp theo của mình.

  • Hiểu biết chính xác: Xác định chính xác các sự cố kinh doanh cụ thể gây ra sự bất thường sẽ đưa khoa học dữ liệu phức tạp ra khỏi các quy trình phát hiện truyền thống. Cơ hội được trình bày cho người dùng doanh nghiệp vượt quá mọi khả năng của con người. Tốt hơn nữa, bạn nhận được những hiểu biết sẽ không bao giờ được xác định bằng phân tích con người cấp cao hơn.

  • Khả năng mở rộng không giới hạn: Việc tạo dữ liệu sẽ không bị chậm lại bất cứ lúc nào. Các thuật toán học máy trực tuyến là cơ hội duy nhất của bạn để xử lý khối lượng lớn các số liệu và hàng ngàn (hoặc hàng triệu) điểm dữ liệu đi kèm với chúng. Nếu không có hệ thống dựa trên AI, bạn sẽ bỏ lỡ việc ra quyết định theo thời gian thực, điều cần thiết để theo kịp nhu cầu kinh doanh.

  • Tự động hóa toàn diện: Tự động hóa hoàn toàn việc phát hiện, xếp hạng và nhóm các bất thường không chỉ là một yếu tố để tăng tốc độ phản ứng của bạn. Nó cũng mở ra cánh cửa để phân tích tổ chức của bạn ở mức độ toàn diện hơn. Các giải pháp tiên tiến hơn và thuật toán học máy trực tuyến có thể xác định mối quan hệ giữa các mẫu trên các hệ thống và chức năng trong tổ chức của bạn, giúp bạn hiểu sâu hơn để tối ưu hóa doanh nghiệp.

Những lợi ích này kết hợp để tạo ra một doanh nghiệp chủ động hơn. Bất kể ngành công nghiệp, hiệu quả là tất cả về việc hạn chế các quá trình lãng phí trong khi khuếch đại các bất thường tích cực trên toàn tổ chức. Sử dụng phát hiện bất thường theo thời gian thực dựa trên AI để phân tích bộ dữ liệu cung cấp cho bạn nền tảng để tăng hiệu quả liên tục theo thời gian.

Đưa phát hiện bất thường theo thời gian thực cho toàn bộ doanh nghiệp

Phát hiện bất thường AI thời gian thực cho phép các công ty có được phản hồi chính xác về hiệu quả của các sáng kiến ​​kinh doanh. Nó giúp bạn tận dụng các cơ hội mới, khắc phục các vấn đề tốn kém và đảm bảo rằng cả tiền và nhân lực đều được sử dụng hiệu quả trong toàn tổ chức của bạn.

Nhưng phát hiện bất thường không nên dành cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu có thể nắm bắt được sự phức tạp của phụ trợ về cách thức hoạt động của nó. Với phát hiện bất thường dựa trên AI, bất kỳ người dùng doanh nghiệp nào cũng có thể tận dụng những hiểu biết có giá trị được tạo ra.

Chúng ta không thể để giá trị cảm nhận của dữ liệu lớn vượt quá khả năng của chúng ta để tận dụng tối đa dữ liệu đó. Và nó sẽ không, miễn là các số liệu kinh doanh của chúng tôi liên tục được phân tích bằng các thuật toán học máy tự động báo cáo các sự cố trong thời gian thực.

Doanh nghiệp hiệu quả là một doanh nghiệp chủ động tối ưu hóa tất cả các quy trình và tận dụng mọi hiểu biết trong tầm tay - ngay cả khi những hiểu biết đó đến từ những câu hỏi mà bạn chưa bao giờ hỏi.

Hữu ích 5 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 6189