Datafication & AI: Důležité detaily a přehled

Digitální věk proměnil data v novou třídu aktiv, která může vytvářet nebo rozbíjet korporace, a proces jejich správy se nazývá datafikace.

Datafication vydělala miliardy dolarů mnoha organizacím a jejich zakladatelům a stejně tak zničila ty, které odmítly datafy.

Datafication ve spojení s umělou inteligencí nabízí jedinečný nástroj pro transformaci průmyslových odvětví, přetvoření obchodu a interakce se zákazníky a zvýšení zisků tam, kde se dříve mohlo zdát, že žádný neexistuje.

Tento blog zkoumá synergii mezi datafikací a umělou inteligencí a objasňuje různé příležitosti a obchodní inovace, které by mohly přinést.

Co je to datafication?

Datafication je proces shromažďování, analýzy a využívání dat, která jsou generována z různých zdrojů, pro přijímání informovaných obchodních rozhodnutí. Datafication může pomoci transformovat jakýkoli podnik rozčleněním různých částí jeho provozu na kvantifikovatelné informace, které lze následně sledovat, monitorovat a analyzovat. Tento proces přirozeně vede ke zlepšování produktů a služeb.

Filozofie datafikace spočívá na chápání informací jako aktiva – protože společnost může snadno získat ekonomickou výhodu využitím informací, které má k dispozici. Tedy mnoho Zdarma si Freemium služby dnes existují díky ekonomickým výhodám datafikace.

Výhody Datafication

Datafikace podniku s umělou inteligencí má mnoho výhod, které povedou ke zvýšení efektivity, produktivity a zisků společnosti. Zde jsou některé z těchto výhod.

1. Porozumění zákazníkům: Analytics vám poskytne hluboký přehled o vašich zákaznících, jejich chování, přáních a preferencích. Datafikace je tedy nutností pro jakýkoli podnik zaměřený na zákazníka.
2. Zkoumání trendů: Analýza dat z vaší firmy vám ukáže, kam věci směřují. Můžete objevovat trendy, zkoumat tyto trendy a objevovat poznatky, které mohou vaší firmě umožnit, aby se do rozjetého vlaku se ziskem zapojila.
3. Statistiky: Čas od času spuštění analýzy dat vám může poskytnout cenné informace, které jste nikdy nečekali a které by mohly změnit vaše podnikání a bohatství.
4. Zvyšte účinnost: Statistiky založené na datech často vedou podniky k vyšší efektivitě, když přecházejí na produktivnější procesy nebo omezují plýtvání. To může zahrnovat i automatizaci.
5. Snížení nákladů: Poznatky a vzory z datafication vám mohou pomoci snížit provozní náklady, což je plus.
6. Zaostření s 80/20: Datafication může odhalit všechny nerovnoměrné systémy a využití zdrojů ve společnosti, což organizaci pomůže přeorientovat její zaměření a zvýšit produktivitu.
7. Prediktivní analýza: Datafication AI může používat historická data společnosti k předpovídání budoucích trendů a takový náhled vede k lepšímu zaměření na odvětví a investicím s lepší návratností.

Role AI v Datafication

Zatímco analýza dat byla tradičně manuální záležitostí prováděnou analytiky, zavedení umělé inteligence usnadňuje práci a umožňuje menším startupům dovolit si vyšší úrovně business intelligence, které byly jinak vyhrazeny pro privilegované.

Níže jsou uvedeny klíčové role/přínosy umělé inteligence pro datafikaci.

• Rychle extrahujte inteligenci: Od vzorů po trendy a všechny typy poznatků je umělá inteligence dokáže rychle získat z velkých datových sad – mnohem rychleji, než by to dokázal jakýkoli analytik lidských dat.
• Vylepšené rozhodování: Mít rychlý a relativně spolehlivý zdroj business intelligence umožní jakémukoli týmu nebo podniku rychle a rozhodně podniknout správné kroky.
• Zvýšená účinnost: Umělá inteligence umožňuje jakékoli organizaci levně těžit více dat, čímž zvyšuje provozní efektivitu snížením lidského úsilí, času a energie.
• Automatizace úkolů: Krása integrace umělé inteligence do firemního datového procesu spočívá v tom, že plná automatizace je snazší, protože většina práce již byla vykonána. Vše, co pak potřebujete, je pár pravidel pro stanovení podmínek, které by měly spustit automatizované procesy, a je to.

Populární zdroje dat

Údaje pro vaše účely datafiction mohou pocházet z jakéhokoli zdroje, pokud jsou spolehlivé. Váš ideální zdroj bude záviset na typu vašeho podnikání a na tom, čeho chcete dosáhnout. Zde jsou některé oblíbené zdroje.

• IoT zařízení a senzory: To může zahrnovat zařízení internetu věcí, která jsou přímo připojena k webu, nebo běžné senzory, ze kterých může společnost získávat informace jinými způsoby.
• Sociální média: Společnosti zaměřené na zákazníky mohou získat mnoho informací tím, že shromáždí co nejvíce dat z interakcí na sociálních sítích.
• E-commerce: Všechny platformy elektronického obchodování jsou pro společnosti ochotné těžit data behaviorálním zlatým dolem.
• mobilní aplikace: Bezplatné a prémiové mobilní aplikace mohou sklízet spoustu informací o svých uživatelích, které mohou vývojáři využít mnoha inovativními způsoby.
• Web Analytics: I zdánlivě obyčejné webové stránky mohou produkovat spoustu smysluplných dat, pokud jsou správně sledovány pomocí nástrojů, jako je Google Analytics.
• Zdravotnické prostředky: Dobrými zdroji dat mohou být lékařské záznamy, elektronické přístroje a vše ostatní, co shromažďuje lékařská data.
• finanční transakce: Společnosti, které poskytují finanční infrastrukturu, obvykle těží své obrovské zásoby finančních záznamů pro širokou škálu informací o zákaznících, podvodech a optimalizaci.
• Sklad a dodavatelské řetězce: Sledováním každé úrovně svých dodavatelských řetězců a skladů mohou společnosti produkovat dostatek dat k trvalému zefektivnění svých operací.
• Veřejné a soukromé databáze: Od plochých souborů po MySQL, MariaDB a vyhrazené databáze v různých lokálních a cloudových nasazeních je každý organizovaný informační zdroj dobrým zdrojem dat.
• Vládní záznamy: Samovysvětlující.
• Systémy dohledu: Umělá inteligence může těžit data z obrázků i videa.

Aplikační oblasti Datafication & AI

Data lze teoreticky využít ke zlepšení nabídky jakékoli organizace na jakémkoli trhu. Zde jsou však odvětví, kde se datafikace a AI již úspěšně používají.

• Výroba
• Bankovnictví a finance
• Zdravotní péče
• Robotika
• Zemědělství
• Personalizované výukové systémy
• Personalizované doporučení produktů a služeb
• Systémy pro sdílení jízd, jako jsou Uber a Lyft
• Navigace pomocí GPS a souvisejících technologií
• Maloobchod a prodej
• Pojišťovací systémy
• Lidské zdroje a párování práce
• Autonomní vozidla
• Prediktivní údržba strojů
• Odhalování podvodů
• Vyhledávače a hodnocení

Úvahy a výzvy

U projektů datafiction a umělé inteligence je třeba zvážit výzvy a problémy. Následují některé z hlavních.

1. Komplexita: Správa dat a použití AI k jejich analýze může být složitá záležitost, která často vyžaduje vyškolený nebo zkušený personál.
2. Algoritmické zkreslení: Modely umělé inteligence mohou mít předsudky, když jsou trénovány s jednostrannými daty. Například trénování modelu robota pouze s kavkazskými tvářemi. Samozřejmě to bude mít problémy s asijskými a africkými tvářemi.
3. Počítačové zdroje: Datafikace s umělou inteligencí může vyžadovat velké výpočetní zdroje, pokud provozujete velké operace.
4. Kvalita dat: Odpadky dovnitř, odpadky ven vždycky drží. Bez ohledu na to, jak dobrý je model umělé inteligence, vstup, který do něj dodáváte, určuje výsledky, které z něj získáte.
5. Bezpečnostní výzvy: Modely AI mohou být náchylné k útokům. Navíc je třeba zvážit také ochranu osobních údajů a související rizika.
6. Soulad s předpisy: Pokud se chystáte těžit informace od svých uživatelů, měli byste si být vědomi zákonů a předpisů na ochranu údajů v příslušných jurisdikcích.
7. Nezamýšlené důsledky: Modely umělé inteligence mohou iniciovat akce, které mohou mít později nezamýšlené důsledky nebo se projeví, až když je příliš pozdě. Kdo nese vinu?
8. Pracovní vytěsnění: Automatizace datafikace pomocí umělé inteligence přirozeně vede k narušení pracovní síly. I když výsledky datafikace mohou stejně tak zvýšit poptávku po nových kvalifikovaných pracovnících.

Jak datafy vaší organizace

Datafyzování vaší organizace je nepřetržitý proces, který jednoduše vyžaduje, abyste podnikli kroky správným směrem. Ale jak dokazuje mnoho společností tam venku, neexistují žádná přísná pravidla pro datafikaci. Zde jsou některé z kroků, které budete muset podniknout.

• Investujte do datové infrastruktury, včetně hardwaru, softwaru, senzorů a zařízení internetu věcí.
• Sbírejte a ukládejte data z co nejvíce zdrojů.
• Zaveďte ve svém podniku kulturu založenou na datech tím, že definujete, jak budete používat informace pro práci.
• Zaveďte zásady, které zajistí kvalitu údajů, které shromažďujete.
• Integrujte data z co největšího počtu systémů a oddělení centralizací vašich datových skladů.
• Podporujte spolupráci mezi datovými vědci a zbytkem organizace.
• Začněte v malém se snadným projektem a poté rozšiřte svou datafikaci, až získáte více zkušeností.

Jak provádět analýzu dat AI

Po datafikaci vaší organizace můžete provést analýzu AI dat vaší společnosti pomocí následujících kroků.

1. Definujte cíle: Nejprve musíte vědět, jaký typ poznatků, výsledků nebo vzorců chcete z procesu získat. I ty musí být v souladu s potřebami vaší firmy.
2. Vyberte přístup AI: Budete si také muset vybrat správnou disciplínu AI, která vám pomůže dosáhnout vašich cílů. Například zpracování přirozeného jazyka, algoritmus strojového učení nebo model hlubokého učení.
3. Sbírejte a čistěte data: Zde musíte uspořádat všechna svá data z různých zdrojů a nechat je předem zpracovat a připravit k použití.
4. Vycvičte si vlastní model nebo použijte předem sestavený model: Některé nástroje pro analýzu umělé inteligence jsou dodávány s předem vyškolenými modely, které můžete ihned používat. V opačném případě budete muset nejprve natrénovat model nebo doladit již natrénovaný pomocí většiny dat, která jste nasbírali.
5. Ověřit a upřesnit model: Po školení musíte zhodnotit kvalitu vašeho modelu při získávání poznatků, identifikace vzorců a předpovědí, abyste zjistili, zda vám to vyhovuje nebo zda potřebuje další školení.
6. Analýza a vizualizace: Pokud vše půjde dobře, můžete nyní provést analýzu a publikovat výsledky s dobrými vizualizacemi, které vám pomohou zmapovat chod vašeho podniku. Ti, kteří chtějí automatizovat procesy, mohou odsud věci posunout dále.

Seznam nejlepších nástrojů pro analýzu dat AI

• Výjev
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• MonkeyLearn
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polymer

Společnosti využívající datafikaci a umělou inteligenci

Mnoho společností z celého světa již využívá datafikaci a umělou inteligenci, aby získaly náskok před konkurencí nebo pro jiné účely. Následuje krátký seznam některých z těchto velkých společností a toho, jak používají technologie.

1. Google: Google masivně používá datafikaci a algoritmy AI pro mnoho úkolů, včetně hodnocení ve vyhledávačích, rozpoznávání obrázků, cílení reklam a zpracování přirozeného jazyka.
2. Amazon: Tento maloobchodní gigant je používá mimo jiné pro doporučení produktů a optimalizaci dodavatelského řetězce.
3. facebook: Od personalizovaných zdrojů po cílení reklam a rozpoznávání obrázků, Facebook není opomenut ani v datafikaci pomocí AI.
4. Netflix: Data o preferencích a chování uživatelů jsou těžena za účelem vytváření personalizovaných doporučení pro filmy a televizní pořady. Navíc je společnost stejně používá k předpovídání poptávky po produkci původního obsahu.
5. Uber: Doporučení trasy se spoléhají na AI a data, aby dobře fungovala. Stejně tak optimalizovat ceny.
6. Tesla: Samořízená auta Tesly se při rozhodování o řízení a navigaci v ulicích spoléhají na živá data z prostředí vozu.
7. Airbnb: Od výsledků vyhledávání po personalizovaná doporučení a odhalování podvodů, Airbnb stejně využívá datafikaci se strategiemi AI.

Nejčastější dotazy

Zde jsou některé často kladené otázky týkající se podnikových dat s umělou inteligencí.

Otázka: Jak datafikace a AI spolupracují?

Odpověď: Datafication je proces, který společnosti poskytuje velký objem dat k získávání přehledů, zatímco AI z dat nachází vzory a trendy.

Otázka: Jaké jsou některé aplikace pro datafikaci a AI?

Odpověď: Mezi jejich aplikace patří vyhledávače, dodavatelské řetězce, personalizovaná doporučení, automatizace úkolů, výroba a mnoho dalších.

Otázka: Převezme datafikace a umělá inteligence lidskou práci?

A: Ano i ne. Ano, protože to snižuje potřebu větší manuální práce lidí, což vede k menšímu počtu pozic souvisejících s daty. A ne, protože stejně tak vytváří více pracovních příležitostí ve firmách.

Otázka: Je datafiction hrozbou pro soukromí jednotlivce?

Odpověď: To závisí na společnosti, která data shromažďuje, a na tom, k čemu je používá. Mnoho jurisdikcí má zákony na ochranu osobních údajů, které uživatele tak jako tak chrání.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Když to shrnu, viděli jste, jak synergie datafikace a algoritmů umělé inteligence pomáhá narušit průmyslová odvětví online a po celém světě od digitálních plateb po vyhledávače, výrobu, prediktivní údržbu a samořídící vozidla.

Tento trend jistě v dohledné době nezmizí. Vaše společnost to tedy raději již dělá, nebo je nejlepší začít hned.