Dataficering & AI: Vigtige detaljer og indsigt

Den digitale tidsalder har forvandlet data til en ny aktivklasse, der kan skabe eller ødelægge virksomheder, og processen med dens ledelse kaldes datafikation.

Datafication har tjent milliarder af dollars til adskillige organisationer og deres grundlæggere og lige så ødelagt dem, der nægtede at datafyre.

Sammen med kunstig intelligens tilbyder datafikation et unikt værktøj til at transformere industrier, omforme forretnings- og kundeinteraktioner og øge indtjeningen, hvor ingen tidligere så ud til ikke at eksistere.

Denne blog udforsker synergien mellem datafikation og kunstig intelligens og kaster lys over de forskellige muligheder og forretningsinnovationer, de kunne skabe.

Hvad er datafikation?

Dataficering er processen med at indsamle, analysere og bruge data, der er genereret fra forskellige kilder, til at træffe informerede forretningsbeslutninger. Dataficering kan hjælpe med at transformere enhver virksomhed ved at nedbryde de forskellige dele af dens drift til kvantificerbar information, som efterfølgende kan spores, overvåges og analyseres. Denne proces fører naturligvis til forbedringer i produkter og tjenester.

Datafikationsfilosofien hviler på forståelsen af ​​information som et aktiv – fordi en virksomhed nemt kan opnå økonomisk fordel ved at gøre brug af information tilgængelig for den. Således mange Gratis og Freemium tjenester eksisterer i dag takket være de økonomiske fordele ved datafikation.

Fordelene ved datafikation

Der er mange fordele ved dataficering af en virksomhed med AI, hvilket vil føre til forbedret effektivitet, produktivitet og overskud for virksomheden. Her er nogle af disse fordele.

1. Forstå kunder: Analytics vil give dig dyb indsigt i dine kunder, deres adfærd, ønsker og præferencer. Så dataficering er et must for enhver kundecentreret virksomhed.
2. Undersøgelse af trends: At analysere data fra din virksomhed vil vise dig, hvor tingene er på vej hen. Du kan opdage tendenser, undersøge disse tendenser og opdage indsigt, der kan sætte din virksomhed i stand til at deltage rentabelt på vognen.
3. Nyheder: At køre dataanalyse fra tid til anden kan give dig værdifuld information, som du aldrig havde forventet, og som kan forvandle din virksomhed og formuer.
4. Boost effektiviteten: Datadrevet indsigt fører ofte til, at virksomheder bliver mere effektive, når de skifter til mere produktive processer eller reducerer spild. Dette kan også omfatte automatisering.
5. Reducer omkostninger: Indsigt og mønstre fra datafikation kan hjælpe dig med at reducere driftsomkostningerne, hvilket er et plus.
6. Fokus med 80/20: Dataficering kan afsløre alle de ujævne systemer og brug af ressourcer i en virksomhed, hvilket hjælper organisationen med at justere sit fokus og øge produktiviteten.
7. Prediktiv Analytics: AI-datafikation kan bruge en virksomheds historiske data til at forudsige fremtidige tendenser, og en sådan indsigt fører til bedre branchefokus og investeringer for bedre afkast.

AI's rolle i datafikation

Mens dataanalyse traditionelt har været en manuel affære udført af analytikere, gør introduktionen af ​​kunstig intelligens jobbet lettere og giver mindre startups råd til højere niveauer af business intelligence, som ellers har været forbeholdt de privilegerede.

Følgende er AI's nøgleroller/fordele ved datafikation.

• Uddrag hurtigt intelligens: Fra mønstre til trends og alle typer indsigt, AI kan hurtigt trække dem fra store datasæt - meget hurtigere end nogen menneskelig dataanalytiker kan gå.
• Forbedret beslutningstagning: At have en hurtig og relativt pålidelig kilde til business intelligence vil gøre det muligt for ethvert team eller virksomhed at tage de rigtige skridt hurtigt og beslutsomt.
• Forbedret effektivitet: AI gør det muligt for enhver organisation at udvinde flere data billigt, og derved øge den operationelle effektivitet ved at reducere menneskelig indsats, tid og energi.
• Automatisering af opgaver: Det smukke ved at integrere AI i en virksomheds dataficeringsproces er, at fuld automatisering bliver lettere, da det meste af arbejdet allerede er udført. Alt du derefter behøver er et par regler for at bestemme forhold, der skal udløse automatiserede processer, og det er det.

Populære datakilder

Data til dine datafikationsformål kan komme fra enhver kilde, så længe de er pålidelige. Din ideelle kilde vil afhænge af din type virksomhed og hvad du har til hensigt at opnå. Her er nogle populære kilder.

• IoT-enheder og sensorer: Dette kan omfatte Internet of Things-enheder, der er direkte forbundet til nettet eller almindelige sensorer, som virksomheden kan hente information fra på andre måder.
• Sociale medier: Kundecentrerede virksomheder kan få en masse indsigt ved at høste så meget data som muligt fra interaktioner på sociale medier.
• E-handel: Alle e-handelsplatforme er en adfærdsmæssig guldgrube for virksomheder, der er villige til at mine data.
• mobile apps: Gratis og premium mobilapps kan høste masser af information om deres brugere, som udviklere kan bruge på mange innovative måder.
• Webanalyse: Selv tilsyneladende almindelige websteder kan producere masser af meningsfulde data, når de spores korrekt med værktøjer som Google Analytics.
• Medical Devices: Lægejournaler, elektroniske gadgets og alt det andet, der opfanger medicinske data, kan være gode datakilder.
• Finansielle transaktioner: Virksomheder, der leverer finansiel infrastruktur, udvinder normalt deres enorme skare af finansielle optegnelser for en bred vifte af kunde-, svindel- og optimeringsoplysninger.
• Lager og forsyningskæder: Ved at overvåge hvert niveau i deres forsyningskæder og varehuse kan virksomheder producere nok data til at strømline deres drift for altid.
• Offentlige og private databaser: Fra flade filer til MySQL, MariaDB og dedikerede databaser i forskellige lokale og cloud-implementeringer er enhver organiseret informationskilde en god datakilde.
• Regeringens optegnelser: Selvforklarende.
• Overvågningssystemer: Både billeder og videodata kan udvindes af AI.

Anvendelsesområder for datafikation og kunstig intelligens

Data kan teoretisk udnyttes til at forbedre enhver organisations tilbud på ethvert marked. Men her er de industrier, hvor datafikation og AI allerede anvendes med succes.

• Manufacturing
• Bank og Finans
• Medicinal
• Robotics
• Landbrug
• Personlige læringssystemer
• Personlige anbefalinger af produkter og tjenester
• Ride-sharing-systemer som Uber og Lyft
• Navigation ved hjælp af GPS og relaterede teknologier
• Detail og salg
• Forsikringssystemer
• Menneskelige ressourcer og arbejdsmatching
• Autonome køretøjer
• Forudsigende vedligeholdelse af maskiner
• Opdagelse af svindel
• Søgemaskiner og ranking

Overvejelser og udfordringer

Der er udfordringer og problemstillinger, der skal overvejes med datafikation og kunstig intelligens-projekter. Følgende er nogle af de vigtigste.

1. Kompleksitet: Håndtering af data og brugen af ​​AI til at analysere dem kan være en kompleks affære, der ofte kræver uddannet eller erfarent personale.
2. Algoritmisk bias: AI-modeller kan være fordomsfulde, når de trænes med ensidige data. For eksempel at træne en robotmodel med kun kaukasiske ansigter. Selvfølgelig vil det have problemer med asiatiske og afrikanske ansigter.
3. Computerressourcer: Dataficering med AI kan kræve høje computerressourcer, hvis du kører store operationer.
4. Datakvalitet: Skrald ind, skrald ud holder altid. Uanset hvor god en AI-model er, bestemmer det input, du giver den, de resultater, du får fra den.
5. Sikkerhedsudfordringer: AI-modeller kan være modtagelige for angreb. Derudover er der også databeskyttelse og relaterede risici at overveje.
6. Regulatory Compliance: Hvis du vil hente oplysninger fra dine brugere, skal du være opmærksom på databeskyttelseslovene og reglerne i de relevante jurisdiktioner.
7. Utilsigtede konsekvenser: AI-modeller kan igangsætte handlinger, der senere kan få utilsigtede konsekvenser eller først blive synlige, når det er for sent. Hvem bærer skylden?
8. Jobfortrængning: Automatisering af datafikation med kunstig intelligens fører naturligvis til en forstyrrelse af arbejdsstyrken. Selvom resultaterne af datafikation lige så kan øge efterspørgslen efter nye faglærte arbejdere.

Sådan datafiserer du din organisation

Datafyring af din organisation er en løbende proces, der blot kræver, at du tager skridt i den rigtige retning. Men som det fremgår af mange virksomheder derude, er der ingen strenge regler for datafikation. Her er nogle af de trin, du dog skal tage.

• Invester i datainfrastruktur, herunder hardware, software, sensorer og IoT-enheder.
• Indsaml og gem data fra så mange kilder som muligt.
• Etabler en datadrevet kultur i din virksomhed ved at definere, hvordan du vil bruge information til arbejdet.
• Sæt politikker på plads for at sikre kvaliteten af ​​de data, du indsamler.
• Integrer data fra så mange systemer og afdelinger som muligt ved at centralisere dit datavarehus.
• Fremme samarbejde mellem data scientists og resten af ​​organisationen.
• Start i det små med et nemt projekt, og udvid derefter din dataficering, efterhånden som du får mere erfaring.

Sådan udføres AI-dataanalyse

Efter din organisations dataficering kan du udføre en AI-analyse af din virksomheds data ved at bruge følgende trin.

1. Definer mål: Du skal først vide, hvilken type indsigt, resultater eller mønstre du håber at få ud af processen. Disse skal også passe til din virksomheds behov.
2. Vælg AI-tilgang: Du skal også vælge den rigtige AI-disciplin, der kan hjælpe dig med at nå dine mål. For eksempel naturlig sprogbehandling, en maskinlæringsalgoritme eller en deep learning-model.
3. Indsamle og rense data: Her skal du organisere alle dine data fra forskellige kilder og have dem forbehandlet og klar til brug.
4. Træn en brugerdefineret model eller brug en præbygget: Nogle AI-analyseværktøjer leveres med præ-trænede modeller, som du kan bruge med det samme. Ellers skal du først træne en model eller finjustere en allerede trænet model ved at bruge det meste af de data, du har indsamlet.
5. Valider og forfin model: Efter træning skal du evaluere din models kvalitet med at udtrække indsigt, identificere mønstre og forudsigelser for at se, om det er okay med dig, eller om den har brug for yderligere træning.
6. Analyse og visualisering: Hvis alt går vel, så kan du nu lave din analyse og publicere resultater med gode visualiseringer for at hjælpe med at kortlægge din virksomheds kurs. De, der søger at automatisere processer, kan tage tingene længere herfra.

Liste over bedste AI-dataanalyseværktøjer

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

Virksomheder, der bruger datafikation og kunstig intelligens

Mange virksomheder fra hele verden anvender allerede datafikation og kunstig intelligens for at få et forspring i forhold til deres konkurrenter eller til andre formål. Følgende er en kort liste over nogle af disse store virksomheder, og hvordan de anvender teknologierne.

1. Google: Google anvender massivt datafikation og AI-algoritmer til mange opgaver, herunder søgemaskinerangering, billedgenkendelse, annoncemålretning og naturlig sprogbehandling.
2. Amazon: Denne detailgigant bruger dem blandt andet til produktanbefalinger og forsyningskædeoptimering.
3. Facebook: Fra personaliserede feeds til annoncemålretning og billedgenkendelse er Facebook ikke udeladt fra dataficering med AI.
4. Netflix: Data om brugernes præferencer og adfærd udvindes for at skabe personlige anbefalinger til film og tv-serier. Derudover bruger virksomheden dem også til at forudsige efterspørgslen efter dets originale indholdsproduktioner.
5. Uber: Ruteanbefalinger er afhængige af AI og data for at fungere godt. Samt at optimere priserne.
6. Tesla: Teslas selvkørende biler er afhængige af live-data fra bilens miljøer for at træffe kørselsbeslutninger og navigere i gaderne.
7. Airbnb: Fra søgeresultater til personlige anbefalinger og afsløring af svindel bruger Airbnb lige så meget dataficering med AI-strategier.

Ofte stillede spørgsmål

Her er nogle ofte stillede spørgsmål vedrørende virksomhedsdatafikation med kunstig intelligens.

Q: Hvordan fungerer datafikation og kunstig intelligens sammen?

A: Dataficering er den proces, der giver en stor mængde data, som virksomheden kan hente for indsigt, mens AI finder mønstre og tendenser fra dataene.

Q: Hvad er nogle datafikations- og AI-applikationer?

A: Deres applikationer omfatter søgemaskiner, forsyningskæder, personlige anbefalinger, opgaveautomatisering, fremstilling og mange flere.

Q: Vil datafikation og kunstig intelligens overtage menneskelige job?

A: Ja og nej. Ja, fordi det reducerer behovet for mere manuelt arbejde af mennesker, hvilket fører til færre datarelaterede stillinger. Og nej, for det skaber i lige så høj grad flere arbejdsmuligheder i virksomhederne.

Spørgsmål: Er dataficering en trussel mod privatlivets fred?

A: Dette afhænger af virksomheden, der indsamler dataene, og hvad de bruger dem til. Mange jurisdiktioner har love om databeskyttelse for at beskytte brugere alligevel.

Konklusion

Sammenfattende har du set, hvordan synergien mellem datafikation og kunstig intelligens-algoritmer er med til at forstyrre industrier online og rundt om i verden fra digitale betalinger til søgemaskiner, fremstilling, forudsigelig vedligeholdelse og selvkørende køretøjer.

Denne trend forsvinder bestemt ikke lige foreløbigt. Så din virksomhed må hellere gøre det allerede, eller det er bedst at starte nu.