Aprendizaje automático sin código en Power BI

            
                                                                             
            
             
    
        

Las empresas modernas funcionan con información, pero nos estamos ahogando en los datos de los sistemas de línea de negocios, las bases de datos de la empresa, los datos generados por los sistemas industriales de IoT y toda clase de datos externos. Entonces, ¿cómo podemos mantenernos al tanto de los datos que tenemos, para obtener la información comercial que necesitamos, cuando los científicos de datos buenos son raros y caros de emplear?

Herramientas modernas de análisis de datos como Tableau y Power BI hacen mucho para resolver algunos de estos problemas, con herramientas gráficas que simplifican la creación de consultas y la visualización de resultados. Sobre la base de las herramientas analíticas entregadas en Excel, Power BI de Microsoft puede funcionar en conjuntos de datos, construir y probar consultas, y viene con un conjunto personalizable de visualizaciones.

Presentando la 'IA pragmática'

Steve Guggenheimer de Microsoft, en una publicación de blog sobre el tema de lo que él llama el mundo real o la “IA pragmática”, sugiere esa información. es la base de la IA, y sin datos no hay IA. Continúa señalando que hay una necesidad de conocimiento antes de la inteligencia, lo que plantea el concepto de “BI antes de AI”. Ahí es donde entra en juego la plataforma de aplicaciones empresariales de Microsoft, centrada en su Modelo de datos comunes (CDM) y un gráfico compartido para entidades de datos empresariales.

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El Modelo de datos comunes de Microsoft (CDM) es una colección estandarizada, modular y extensible esquemas de datos. Se compone de entidades, atributos, metadatos semánticos y relaciones.

                                            Imagen: Microsoft
                                        

Sobre la base del modelo de datos de Dynamics CRM y ERP, el CDM mezcla datos horizontales, que abarcan conceptos comerciales comunes, con datos verticales específicos de la industria. Este es un enfoque que funciona bien con herramientas de análisis como Power BI, lo que le permite explorar sus datos en busca de información que se pueda usar para crear nuevos modelos de aprendizaje automático que se puedan incluir en sus aplicaciones. Con un enfoque interactivo, y el acceso a herramientas de ML preinstaladas, Power BI puede convertirse en una forma de construir modelos de ML sin tener que escribir código complejo.

VER: El poder de IoT y Big Data (Tech Pro Research)

Después de todo, no todos pueden programar en R o Python, los dos lenguajes de programación analíticos principales utilizados por la mayoría de los sistemas ML. Sin embargo, hay un concepto que tienen en común con Power BI: el uso de cuadernos compartidos para explorar datos y mostrar resultados. Las herramientas de generación de informes de Power BI se pueden comparar con las Jupyter Notebooks de data science, una caja de arena compartida donde los equipos pueden explorar datos y modificar modelos antes de usarlos en aplicaciones de mayor escala.

Dando acceso de Power BI a grandes cantidades de datos

Un sistema de inteligencia de negocios (BI) moderno típico toma datos de un lago de datos y los transmite a una herramienta de BI de autoservicio como Power BI. Sin embargo, para operaciones más sensibles, Power BI incluye una opción más flexible en sus flujos de datos . El sistema típico requiere tiempo de desarrollo, construyendo herramientas de extracción-carga-carga (ETL) para entregar el lago de datos. Con los flujos de datos, está utilizando técnicas conocidas de creación de consultas para construir entidades de datos reutilizables sin saber nada sobre las tecnologías subyacentes.

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Los flujos de datos de Power BI ayudan a las organizaciones a unificar datos de diferentes fuentes y prepararlos para el modelado. Los flujos de datos se pueden crear utilizando herramientas de autoservicio familiares y se utilizan para ingerir, transformar, integrar y enriquecer Big Data.

                                            Imagen: Microsoft
                                        

La preparación de datos de autoservicio sin tener que programar los sistemas de ETL lleva a gran parte del trabajo fuera del análisis empresarial. No hay necesidad de esperar a que los especialistas de ETL construyan y prueben un gasoducto de ETL; todo lo que necesita hacer es definir su flujo de datos y probar las entidades resultantes. Si no funciona, regresa y construye uno nuevo. También puede compartir flujos de datos construidos y probados con colegas, democratizando el desarrollo de herramientas de análisis de negocios. No necesita escribir ningún código, ya que todo se maneja con herramientas familiares de Power BI.

Las consultas a gran escala pueden aprovechar el Azure Data Explorer que ahora ofrece la integración de Power BI. Data Explorer es para trabajar con grandes cantidades de datos casi en tiempo real, por lo que puede usarlo para explorar archivos de registro u otras fuentes de grandes cantidades de datos. Por ejemplo, un análisis de Power BI de muestra de datos públicos de GitHub demuestra que se trabaja con más de mil millones de datos.

Agregando aprendizaje automático a Power BI

Microsoft ha agregado recientemente la opción de usar Servicios cognitivos de Azure en Power BI . En lugar de escribir consultas para visualizar y explorar datos, puede integrar Cognitive Services para manejar respuestas complejas utilizando sistemas de aprendizaje de máquina precreados. Al utilizar uno de los numerosos servicios de aprendizaje automático de Microsoft, puede extraer rápidamente datos relevantes de su lago de datos y de fuentes externas. Quizás esté probando Twitter en tiempo real para buscar referencias a su negocio; Al tomar esos datos y usar un modelo de análisis de sentimientos de los Servicios cognitivos de Azure, puede detectar sentimientos positivos o negativos y mostrarlos en un panel de Power BI.

VER: Descripción del trabajo: científico de datos (Tech Pro Research)

Al combinar este enfoque con los flujos de datos o el Explorador de datos de Azure, puede Cree rápidamente paneles de control inteligentes en su negocio. Mezclar BI con la IA tiene mucho sentido, ya que es donde tiene la gran cantidad de datos necesarios para entrenar a los modelos y obtener resultados significativos. El uso de herramientas como los Servicios cognitivos de Azure normalmente requiere la creación de aplicaciones y el trabajo con las API de Azure. Al integrarlo con una herramienta de análisis de negocios de escritorio, Microsoft está eliminando al desarrollador de la ecuación y poniendo sus herramientas de aprendizaje automático en manos de los usuarios de negocios.

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El siguiente paso es ir más allá de los modelos pre-entrenados y pre-construidos, y usar Power BI y sus almacenes de datos para construir y entrenar sus propios modelos de aprendizaje automático. Microsoft ha agregado un nuevo flujo de trabajo de Power BI que lo ayuda a elegir un modelo adecuado para su aplicación, antes de seleccionar los datos de capacitación y luego capacitar al modelo para manejar sus problemas comerciales específicos. El modelo resultante estará disponible a través de Azure Machine Learning y puede compartirse con colegas e integrarse en aplicaciones de escritorio o en la nube.

Las empresas pueden crear rápidamente bibliotecas de modelos de aprendizaje automático en Azure, y Power BI ofrece un método alternativo sin código para consumirlas en sus aplicaciones. Su aplicación Power BI escaneará los modelos disponibles y generará automáticamente una interfaz de usuario que le permitirá convertirlos en un componente de arrastrar y soltar en sus aplicaciones de BI. Nuevamente, no es necesario escribir ningún código, y no es necesario aportar experiencia en ciencia de datos. Si tiene acceso a un modelo, puede usarlo en sus informes o en sus paneles de control.

Microsoft ha hecho mucho para facilitar el aprendizaje automático en aplicaciones empresariales, con bibliotecas de Windows y con API RESTful. Integrarlo en Power BI lleva las cosas mucho más lejos, dejando caer el código en favor de arrastrar y soltar y los asistentes. Si queremos aprovechar al máximo la inteligencia artificial en las empresas, ponerla a disposición de los usuarios que necesitan consultar sus datos debe ser el camino a seguir. Power BI se ha convertido en una importante herramienta de negocios de escritorio; Agregar inteligencia debería hacerlo esencial.

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