Datafication & AI: Важни подробности и прозрения

Дигиталната ера превърна данните в нов клас активи, които могат да създават или разбиват корпорации, а процесът на тяхното управление се нарича datafication.

Datafication спечели милиарди долари за многобройни организации и техните основатели и също толкова разби онези, които отказаха да datafify.

В съчетание с изкуствения интелект, datafication предлага уникален инструмент за трансформиране на индустрии, прекрояване на бизнеса и взаимодействията с клиентите и увеличаване на печалбите там, където преди не е изглеждало, че нищо не съществува.

Този блог изследва синергията между datafication и AI, хвърляйки светлина върху различните възможности и бизнес иновации, които те могат да породят.

Какво е Datafication?

Datafication е процес на събиране, анализиране и използване на данни, които са генерирани от различни източници, за вземане на информирани бизнес решения. Datafication може да помогне за трансформирането на всеки бизнес, като разбие различните части от неговата дейност в количествено измерима информация, която впоследствие може да бъде проследена, наблюдавана и анализирана. Този процес естествено води до подобрения в продуктите и услугите.

Философията за данни се основава на разбирането на информацията като актив – защото една компания може лесно да спечели икономическо предимство, като използва информацията, която е на разположение. По този начин мн Безплатно намлява Freemium услугите съществуват днес благодарение на икономическите ползи от данните.

Ползите от Datafication

Има много ползи от данните за бизнес с AI, което ще доведе до подобрена ефективност, производителност и печалби за компанията. Ето някои от тези предимства.

1. Разбиране на клиентите: Анализът ще ви даде дълбока представа за вашите клиенти, тяхното поведение, желания и предпочитания. Така че данните са задължителни за всеки клиентски ориентиран бизнес.
2. Проучване на тенденциите: Анализирането на данни от вашия бизнес ще ви покаже накъде отиват нещата. Можете да откриете тенденции, да проучите тези тенденции и да откриете прозрения, които могат да позволят на бизнеса ви да се присъедини печелившо към бандата.
3. Прозрения: Провеждането на анализ на данни от време на време може да ви предостави ценна информация, която никога не сте очаквали и която може да преобрази вашия бизнес и богатство.
4. Повишаване на ефективността: Прозренията, управлявани от данни, често карат предприятията да стават по-ефективни, тъй като преминават към по-продуктивни процеси или намаляват разточителните. Това може да включва и автоматизация.
5. Намалете разходите: Прозренията и моделите от datafication могат да ви помогнат да намалите оперативните разходи, което е плюс.
6. Фокус с 80/20: Datafication може да разкрие всички неравномерни системи и използване на ресурси в една компания, като помага на организацията да пренасочи фокуса си и да повиши производителността.
7. Предсказуем анализ: Данните с изкуствен интелект могат да използват историческите данни на компанията, за да предскажат бъдещи тенденции, и такова прозрение води до по-добър фокус върху индустрията и инвестиции за по-добра възвръщаемост.

Ролята на AI в Datafication

Докато анализът на данни традиционно е ръчна работа, извършвана от анализатори, въвеждането на изкуствен интелект прави работата по-лесна и позволява на по-малките стартиращи фирми да си позволят по-високи нива на бизнес интелигентност, които иначе са били запазени за привилегированите.

По-долу са ключовите роли/предимства на AI за данните.

• Бързо извличане на интелигентност: От модели до тенденции и всички видове прозрения, AI може бързо да ги извлече от големи набори от данни – много по-бързо, отколкото всеки анализатор на човешки данни може да направи.
• Подобрено вземане на решения: Наличието на бърз и относително надежден източник на бизнес разузнаване ще позволи на всеки екип или предприятие да предприеме правилните стъпки бързо и решително.
• Повишена ефективност: AI позволява на всяка организация да извлича повече данни евтино, като по този начин повишава оперативната ефективност чрез намаляване на човешките усилия, време и енергия.
• Автоматизация на задачите: Красотата на интегрирането на AI в процеса на обработка на данни на компанията е, че пълната автоматизация става по-лесна, тъй като по-голямата част от работата вече е свършена. Всичко, от което се нуждаете, са няколко правила за определяне на условия, които трябва да задействат автоматизирани процеси, и това е всичко.

Популярни източници на данни

Данните за целите на вашата информация могат да идват от всеки източник, стига да са надеждни. Вашият идеален източник ще зависи от вашия тип бизнес и това, което възнамерявате да постигнете. Ето някои популярни източници.

• IoT устройства и сензори: Това може да включва устройства за интернет на нещата, които са директно свързани с мрежата или обикновени сензори, от които компанията може да събира информация по други начини.
• Социална медия: Ориентираните към клиента компании могат да придобият много информация, като съберат възможно най-много данни от взаимодействията в социалните медии.
• E-търговия: Всички платформи за електронна търговия са поведенческа златна мина за компании, желаещи да копаят данните.
• Мобилни Apps: Безплатните и първокласни мобилни приложения могат да събират много информация за своите потребители, която разработчиците могат да използват по много иновативни начини.
• Web Analytics: Дори на пръв поглед обикновени уебсайтове могат да генерират много значими данни, когато се проследяват правилно с инструменти като Google Analytics.
• Медицински изделия: Медицинските досиета, електронните устройства и всичко останало, което събира медицински данни, могат да бъдат добри източници на данни.
• Финансови сделки: Компаниите, които предоставят финансова инфраструктура, обикновено копаят огромните си запаси от финансови записи за широк набор от информация за клиенти, измами и оптимизация.
• Складове и вериги за доставки: Като наблюдават всяко ниво на своите вериги за доставки и складове, компаниите могат да генерират достатъчно данни, за да рационализират своите операции завинаги.
• Публични и частни бази данни: От плоски файлове до MySQL, MariaDB и специализирани бази данни в различни локални и облачни внедрявания, всеки организиран източник на информация е добър източник на данни.
• Правителствени записи: Обясняващо се.
• Системи за наблюдение: Както изображенията, така и видео данните могат да бъдат добивани от AI.

Области на приложение на Datafication & AI

Теоретично данните могат да бъдат използвани за подобряване на предлагането на всяка организация на всеки пазар. Ето обаче индустриите, в които обработката на данни и AI вече се прилагат успешно.

• производство
• Банкиране и финанси
• Здравеопазване
• Роботика
• селско стопанство
• Персонализирани системи за обучение
• Персонализирани препоръки за продукти и услуги
• Системи за споделено пътуване като Uber и Lyft
• Навигация с помощта на GPS и свързани технологии
• Търговия на дребно и продажби
• Осигурителни системи
• Съвпадение на човешки ресурси и работа
• Автономни превозни средства
• Прогнозна поддръжка на машини
• Разкриване на измами
• Търсачки и класиране

Съображения и предизвикателства

Има предизвикателства и проблеми, които трябва да бъдат разгледани при проектите за данни и изкуствен интелект. По-долу са някои от основните.

1. Сложност: Управлението на данни и използването на AI за анализирането им може да бъде сложна работа, която често изисква обучен или опитен персонал.
2. Алгоритмично отклонение: AI моделите могат да бъдат предубедени, когато се обучават с едностранни данни. Например обучение на робот модел само с кавказки лица. Разбира се, ще има проблеми с азиатски и африкански лица.
3. Компютърни ресурси: Datafication с AI може да изисква големи изчислителни ресурси, ако изпълнявате големи операции.
4. Качество на данните: Боклук вътре, боклук вън винаги има. Без значение колко добър е един AI модел, входящите данни, които му подавате, определят резултатите, които получавате от него.
5. Предизвикателства пред сигурността: AI моделите могат да бъдат податливи на атаки. Освен това има и поверителността на данните и свързаните с нея рискове, които трябва да се имат предвид.
6. Нормативно съответствие: Ако възнамерявате да извличате информация от вашите потребители, тогава е по-добре да сте запознати със законите и разпоредбите за защита на данните в съответните юрисдикции.
7. Неволни последствия: AI моделите могат да инициират действия, които по-късно могат да имат нежелани последствия или да станат очевидни едва когато е твърде късно. Кой поема вината?
8. Разместване на работа: Автоматизирането на данните с изкуствен интелект естествено води до прекъсване на работната сила. Въпреки че резултатите от данните могат също така да увеличат търсенето на нови квалифицирани работници.

Как да дадете данни на вашата организация

Данните на вашата организация са непрекъснат процес, който просто изисква от вас да предприемете стъпки в правилната посока. Но както се вижда от много компании там, няма строги правила за данните. Ето някои от стъпките, които ще трябва да предприемете.

• Инвестирайте в инфраструктура за данни, включително хардуер, софтуер, сензори и IoT устройства.
• Събирайте и съхранявайте данни от възможно най-много източници.
• Създайте култура, управлявана от данни във вашето предприятие, като дефинирате как ще използвате информацията за работа.
• Въведете политики, за да гарантирате качеството на данните, които събирате.
• Интегрирайте данни от възможно най-много системи и отдели чрез централизиране на вашето съхранение на данни.
• Насърчавайте сътрудничеството между специалистите по данни и останалата част от организацията.
• Започнете с малко с лесен проект, след това разширете данните си, докато придобивате повече опит.

Как да извършите анализ на данни с изкуствен интелект

След данните на вашата организация можете да извършите AI анализ на данните на вашата компания, като използвате следните стъпки.

1. Дефинирайте цели: Първо трябва да знаете какъв тип прозрения, резултати или модели се надявате да получите от процеса. Те също трябва да съответстват на вашите бизнес нужди.
2. Изберете AI подход: Вие също ще трябва да изберете правилната дисциплина на ИИ, която може да ви помогне да постигнете целите си. Например обработка на естествен език, алгоритъм за машинно обучение или модел на дълбоко обучение.
3. Събиране и почистване на данни: Тук трябва да организирате всичките си данни от различни източници и да ги подготвите предварително обработени и готови за използване.
4. Обучете персонализиран модел или използвайте предварително създаден: Някои инструменти за анализ на AI се доставят с предварително обучени модели, които можете да използвате веднага. В противен случай ще трябва първо да обучите модел или да настроите фино вече обучен, като използвате повечето от събраните от вас данни.
5. Валидирайте и прецизирайте модела: След обучението трябва да оцените качеството на вашия модел за извличане на прозрения, идентифициране на модели и прогнози, за да видите дали е добре за вас или има нужда от допълнително обучение.
6. Анализ и визуализация: Ако всичко върви добре, сега можете да направите своя анализ и да публикувате резултати с добри визуализации, които да ви помогнат да очертаете курса на вашето предприятие. Тези, които искат да автоматизират процесите, могат да направят нещата по-далеч оттук.

Списък с най-добрите AI инструменти за анализ на данни

• Жива картина
• RapidMiner
• КНИМЕ
• PyTorch
• H2O.ai
• MonkeyLearn
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Акио
• Полимер

Компании, използващи Datafication & AI

Много компании от цял ​​свят вече използват данни и изкуствен интелект, за да спечелят предимство пред конкуренцията или за други цели. Следва кратък списък на някои от тези големи компании и как те прилагат технологиите.

1. Google: Google масово прилага алгоритми за данни и AI за много задачи, включително класиране в търсачките, разпознаване на изображения, насочване на реклами и обработка на естествен език.
2. Амазонка: Този гигант в търговията на дребно ги използва за препоръки за продукти и оптимизиране на веригата за доставки, наред с други.
3. Facebook: От персонализирани емисии до насочване на реклами и разпознаване на изображения, Facebook не е пропуснат от данните с AI.
4. Netflix: Данните за предпочитанията и поведението на потребителите се извличат, за да се създадат персонализирани препоръки за филми и телевизионни предавания. Освен това компанията също така ги използва, за да прогнозира търсенето на своите оригинални продукции на съдържание.
5. Uber: Препоръките за маршрути разчитат на AI и данни, за да работят добре. Както и да се оптимизира ценообразуването.
6. Tesla: Самоуправляващите се автомобили на Tesla разчитат на живи данни от околната среда на автомобила, за да вземат решения при шофиране и да се движат по улиците.
7. Airbnb: От резултатите от търсенето до персонализираните препоръки и откриването на измами, Airbnb използва еднакво данни с AI стратегии.

Често задавани въпроси

Ето някои често задавани въпроси относно бизнес данни с изкуствен интелект.

В: Как работят заедно datafication и AI?

О: Datafication е процесът, който предоставя голям обем от данни, които компанията да копае за прозрения, докато AI намира модели и тенденции от данните.

В: Какви са някои приложения за данни и AI?

О: Техните приложения включват търсачки, вериги за доставки, персонализирани препоръки, автоматизация на задачи, производство и много други.

Въпрос: Ще превземат ли човешките работни места информационните технологии и изкуственият интелект?

О: Да и не. Да, защото намалява необходимостта от повече ръчна работа от хора, което води до по-малко позиции, свързани с данни. И не, защото също така създава повече възможности за работа в компаниите.

Въпрос: Заплаха за личната неприкосновеност ли е информацията?

О: Това зависи от компанията, която събира данните и за какво ги използва. Много юрисдикции имат закони за поверителност на данните, които така или иначе защитават потребителите.

Заключение

Завършвайки, вие видяхте как синергията на алгоритмите за данни и изкуствен интелект помага за прекъсване на индустриите онлайн и по света от цифровите плащания до търсачките, производството, предсказуемата поддръжка и самоуправляващите се превозни средства.

Със сигурност тази тенденция няма да изчезне скоро. Така че по-добре вашата компания вече да го прави или е най-добре да започнете сега.