Datafication & AI: Σημαντικές λεπτομέρειες και διορατικότητα

Η ψηφιακή εποχή έχει μετατρέψει τα δεδομένα σε μια νέα κατηγορία περιουσιακών στοιχείων που μπορεί να δημιουργήσει ή να σπάσει εταιρείες και η διαδικασία διαχείρισής τους ονομάζεται datafication.

Το Datafication έχει κερδίσει δισεκατομμύρια δολάρια για πολλούς οργανισμούς και τους ιδρυτές τους και εξίσου κατέστρεψε αυτούς που αρνήθηκαν να υποβάλουν δεδομένα.

Σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη, το datafication προσφέρει ένα μοναδικό εργαλείο για να μεταμορφώσει τις βιομηχανίες, να αναδιαμορφώσει τις αλληλεπιδράσεις με τις επιχειρήσεις και τους πελάτες και να ενισχύσει τα κέρδη εκεί όπου κανένα δεν φαινόταν προηγουμένως να μην υπάρχει.

Αυτό το ιστολόγιο διερευνά τη συνέργεια μεταξύ datafication και AI, ρίχνοντας φως στις διαφορετικές ευκαιρίες και επιχειρηματικές καινοτομίες που θα μπορούσαν να γεννήσουν.

Τι είναι το Datafication;

Datafication είναι η διαδικασία συλλογής, ανάλυσης και χρήσης δεδομένων που παράγονται από διάφορες πηγές, για τη λήψη τεκμηριωμένων επιχειρηματικών αποφάσεων. Το Datafication μπορεί να βοηθήσει στο μετασχηματισμό κάθε επιχείρησης αναλύοντας τα διάφορα μέρη της λειτουργίας της σε μετρήσιμες πληροφορίες που μπορούν στη συνέχεια να παρακολουθηθούν, να παρακολουθηθούν και να αναλυθούν. Αυτή η διαδικασία οδηγεί φυσικά σε βελτιώσεις σε προϊόντα και υπηρεσίες.

Η φιλοσοφία της datafication βασίζεται στην κατανόηση της πληροφορίας ως περιουσιακό στοιχείο - επειδή μια εταιρεία μπορεί εύκολα να κερδίσει οικονομικό πλεονέκτημα κάνοντας χρήση των πληροφοριών που είναι διαθέσιμες σε αυτήν. Έτσι, πολλοί Δωρεάν   freemium οι υπηρεσίες υπάρχουν σήμερα χάρη στα οικονομικά οφέλη της datafication.

Τα οφέλη της Datafication

Υπάρχουν πολλά οφέλη από τη δημιουργία δεδομένων μιας επιχείρησης με AI, τα οποία θα οδηγήσουν σε βελτιωμένη αποτελεσματικότητα, παραγωγικότητα και κέρδη για την εταιρεία. Εδώ είναι μερικά από αυτά τα οφέλη.

1. Κατανόηση πελατών: Το Analytics θα σας δώσει βαθιές πληροφορίες για τους πελάτες σας, τις συμπεριφορές, τις επιθυμίες και τις προτιμήσεις τους. Έτσι, η πληροφόρηση δεδομένων είναι απαραίτητη για κάθε επιχείρηση με επίκεντρο τον πελάτη.
2. Έρευνα Τάσεων: Η ανάλυση δεδομένων από την επιχείρησή σας θα σας δείξει πού οδηγούν τα πράγματα. Μπορείτε να ανακαλύψετε τάσεις, να ερευνήσετε αυτές τις τάσεις και να ανακαλύψετε πληροφορίες που μπορούν να επιτρέψουν στην επιχείρησή σας να συμμετάσχει επικερδώς στο συγκρότημα.
3. Δεδομένα: Η εκτέλεση ανάλυσης δεδομένων από καιρό σε καιρό μπορεί να σας παρέχει πολύτιμες πληροφορίες που δεν περιμένατε ποτέ και οι οποίες θα μπορούσαν να μεταμορφώσουν την επιχείρηση και την περιουσία σας.
4. Ενισχύστε την αποδοτικότητα: Οι γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα συχνά οδηγούν τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο αποτελεσματικές καθώς μεταβαίνουν σε πιο παραγωγικές διαδικασίες ή μειώνουν τις σπάταλες. Αυτό μπορεί επίσης να περιλαμβάνει αυτοματισμό.
5. Μείωση κόστους: Οι πληροφορίες και τα μοτίβα από το datafication μπορούν να σας βοηθήσουν να μειώσετε το λειτουργικό κόστος, κάτι που είναι ένα πλεονέκτημα.
6. Εστίαση με 80/20: Το Datafication μπορεί να εκθέσει όλα τα ανομοιόμορφα συστήματα και τη χρήση πόρων σε μια εταιρεία, βοηθώντας τον οργανισμό να ευθυγραμμίσει εκ νέου την εστίασή του και να ενισχύσει την παραγωγικότητα.
7. Προγνωστικό Analytics: Το datafication της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να χρησιμοποιήσει τα ιστορικά δεδομένα μιας εταιρείας για να προβλέψει τις μελλοντικές τάσεις και μια τέτοια εικόνα οδηγεί σε καλύτερη εστίαση στον κλάδο και επενδύσεις για καλύτερες αποδόσεις.

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στο Datafication

Ενώ η ανάλυση δεδομένων ήταν παραδοσιακά μια χειρωνακτική υπόθεση που διενεργείται από αναλυτές, η εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης διευκολύνει τη δουλειά και επιτρέπει σε μικρότερες νεοφυείς επιχειρήσεις να αντέξουν οικονομικά υψηλότερα επίπεδα επιχειρηματικής ευφυΐας που κατά τα άλλα προορίζονταν για τους προνομιούχους.

Ακολουθούν οι βασικοί ρόλοι/πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στη δημιουργία δεδομένων.

• Εξάγετε γρήγορα νοημοσύνη: Από τα μοτίβα έως τις τάσεις και όλους τους τύπους πληροφοριών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να τα αντλήσει γρήγορα από μεγάλα σύνολα δεδομένων – πολύ πιο γρήγορα από ό,τι μπορεί να κάνει οποιοσδήποτε αναλυτής δεδομένων.
• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Έχοντας μια γρήγορη και σχετικά αξιόπιστη πηγή επιχειρηματικής ευφυΐας θα επιτρέψει σε κάθε ομάδα ή επιχείρηση να κάνει τα σωστά βήματα γρήγορα και αποφασιστικά.
• Ενισχυμένη αποτελεσματικότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει σε κάθε οργανισμό να εξορύσσει περισσότερα δεδομένα φθηνά, ενισχύοντας έτσι τη λειτουργική αποτελεσματικότητα μειώνοντας την ανθρώπινη προσπάθεια, το χρόνο και την ενέργεια.
• Αυτοματοποίηση εργασιών: Η ομορφιά της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στη διαδικασία datafication μιας εταιρείας είναι ότι η πλήρης αυτοματοποίηση γίνεται ευκολότερη αφού το μεγαλύτερο μέρος της δουλειάς έχει ήδη γίνει. Στη συνέχεια, το μόνο που χρειάζεστε είναι μερικοί κανόνες για να προσδιορίσετε τις συνθήκες που θα πρέπει να ενεργοποιήσουν αυτοματοποιημένες διαδικασίες, και αυτό είναι.

Δημοφιλείς Πηγές Δεδομένων

Τα δεδομένα για τους σκοπούς του datafication σας μπορούν να προέρχονται από οποιαδήποτε πηγή, αρκεί να είναι αξιόπιστα. Η ιδανική πηγή σας θα εξαρτηθεί από τον τύπο της επιχείρησής σας και από το τι σκοπεύετε να επιτύχετε. Εδώ είναι μερικές δημοφιλείς πηγές.

• Συσκευές και αισθητήρες IoT: Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει συσκευές Internet of Things που είναι απευθείας συνδεδεμένες με τον Ιστό ή συνηθισμένους αισθητήρες από τους οποίους η εταιρεία μπορεί να συλλέξει πληροφορίες με άλλους τρόπους.
• Social Media: Οι πελατοκεντρικές εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν πολλές γνώσεις συγκεντρώνοντας όσο το δυνατόν περισσότερα δεδομένα από τις αλληλεπιδράσεις των μέσων κοινωνικής δικτύωσης.
• Ηλεκτρονικό εμπόριο: Όλες οι πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου είναι ένα χρυσωρυχείο συμπεριφοράς για εταιρείες που επιθυμούν να εξορύξουν τα δεδομένα.
• Εφαρμογές Κινητών: Οι δωρεάν και premium εφαρμογές για κινητά μπορούν να συγκεντρώσουν πολλές πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες τους τις οποίες οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν με πολλούς καινοτόμους τρόπους.
• Web Analytics: Ακόμη και φαινομενικά συνηθισμένοι ιστότοποι μπορούν να παράγουν πολλά σημαντικά δεδομένα όταν παρακολουθούνται σωστά με εργαλεία όπως Google Analytics.
• Ιατροτεχνολογικά προϊόντα: Ιατρικά αρχεία, ηλεκτρονικά gadget και οτιδήποτε άλλο συλλέγει ιατρικά δεδομένα μπορεί να είναι καλές πηγές δεδομένων.
• οικονομικές Συναλλαγές: Οι εταιρείες που παρέχουν χρηματοοικονομική υποδομή συνήθως εξορύσσουν τα τεράστια οικονομικά αρχεία τους για ένα ευρύ φάσμα πληροφοριών πελατών, απάτης και βελτιστοποίησης.
• Αποθήκη & Εφοδιαστικές Αλυσίδες: Παρακολουθώντας κάθε επίπεδο των αλυσίδων εφοδιασμού και των αποθηκών τους, οι εταιρείες μπορούν να παράγουν αρκετά δεδομένα για να εξορθολογίσουν τις δραστηριότητές τους για τα καλά.
• Δημόσιες & Ιδιωτικές Βάσεις Δεδομένων: Από επίπεδα αρχεία έως MySQL, MariaDB και αποκλειστικές βάσεις δεδομένων σε διάφορες τοπικές και εφαρμογές cloud, κάθε οργανωμένη πηγή πληροφοριών είναι μια καλή πηγή δεδομένων.
• Κυβερνητικά Αρχεία: Αυτονόητο.
• Συστήματα επιτήρησης: Τόσο οι εικόνες όσο και τα δεδομένα βίντεο μπορούν να εξορυχθούν με τεχνητή νοημοσύνη.

Application Fields Of Datafication & AI

Τα δεδομένα μπορούν θεωρητικά να αξιοποιηθούν για τη βελτίωση της προσφοράς οποιουδήποτε οργανισμού σε οποιαδήποτε αγορά. Ωστόσο, εδώ είναι οι βιομηχανίες όπου το datafication και η AI εφαρμόζονται ήδη με επιτυχία.

• Βιομηχανίες
• Τραπεζικά και Χρηματοοικονομικά
• Φροντίδα Υγείας
• Ρομποτική
• ΓΕΩΡΓΙΚΗ
• Εξατομικευμένα συστήματα μάθησης
• Εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων και υπηρεσιών
• Συστήματα κοινής χρήσης διαδρομής όπως το Uber και το Lyft
• Πλοήγηση με χρήση GPS και συναφών τεχνολογιών
• Λιανικό εμπόριο και πωλήσεις
• Ασφαλιστικά συστήματα
• Ανθρώπινο δυναμικό και αντιστοίχιση εργασίας
• Αυτόνομα οχήματα
• Προγνωστική συντήρηση μηχανών
• Ανίχνευση απάτης
• Μηχανές αναζήτησης και κατάταξη

Θεωρήσεις & Προκλήσεις

Υπάρχουν προκλήσεις και ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη με τα έργα δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης. Τα παρακάτω είναι μερικά από τα σημαντικότερα.

1. Περίπλοκο: Η διαχείριση των δεδομένων και η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυσή τους μπορεί να είναι μια περίπλοκη υπόθεση, που συχνά απαιτεί εκπαιδευμένο ή έμπειρο προσωπικό.
2. Αλγοριθμική προκατάληψη: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι προκατειλημμένα όταν εκπαιδεύονται με μονόπλευρα δεδομένα. Για παράδειγμα, η εκπαίδευση ενός μοντέλου ρομπότ με μόνο Καυκάσια πρόσωπα. Φυσικά, θα έχει θέματα με ασιατικά και αφρικανικά πρόσωπα.
3. Υπολογιστικοί Πόροι: Το Datafication με AI μπορεί να απαιτεί υψηλούς υπολογιστικούς πόρους εάν εκτελείτε μεγάλες επιχειρήσεις.
4. Ποιότητα δεδομένων: Σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω πάντα κρατούν. Ανεξάρτητα από το πόσο καλό είναι ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, η είσοδος που τροφοδοτείτε καθορίζει τα αποτελέσματα που θα έχετε από αυτό.
5. Προκλήσεις ασφάλειας: Τα μοντέλα AI μπορεί να είναι επιρρεπή σε επιθέσεις. Επιπλέον, πρέπει επίσης να ληφθούν υπόψη το απόρρητο των δεδομένων και οι σχετικοί κίνδυνοι.
6. Κανονιστική Συμμόρφωση: Εάν πρόκειται να εξάγετε πληροφορίες από τους χρήστες σας, τότε καλύτερα να γνωρίζετε τους νόμους και τους κανονισμούς περί προστασίας δεδομένων στις σχετικές δικαιοδοσίες.
7. Ακούσιες συνέπειες: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ξεκινήσουν ενέργειες που μπορεί αργότερα να έχουν ανεπιθύμητες συνέπειες ή να γίνουν εμφανείς μόνο όταν είναι πολύ αργά. Ποιος επωμίζεται την ευθύνη;
8. Μετατόπιση Εργασίας: Η αυτοματοποίηση του datafication με τεχνητή νοημοσύνη οδηγεί φυσικά σε διακοπή του εργατικού δυναμικού. Αν και τα αποτελέσματα του datafication ενδέχεται να αυξήσουν εξίσου τη ζήτηση για νέους ειδικευμένους εργάτες.

Πώς να προσδιορίσετε τα δεδομένα του οργανισμού σας

Η πληροφόρηση δεδομένων του οργανισμού σας είναι μια συνεχής διαδικασία που απλά χρειάζεται να κάνετε βήματα προς τη σωστή κατεύθυνση. Όμως, όπως αποδεικνύεται από πολλές εταιρείες εκεί έξω, δεν υπάρχουν αυστηροί κανόνες για την καταγραφή δεδομένων. Εδώ είναι μερικά από τα βήματα που θα χρειαστεί να κάνετε όμως.

• Επενδύστε στην υποδομή δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου υλικού, λογισμικού, αισθητήρων και συσκευών IoT.
• Συλλέξτε και αποθηκεύστε δεδομένα από όσο το δυνατόν περισσότερες πηγές.
• Καθιερώστε μια κουλτούρα με γνώμονα τα δεδομένα στην επιχείρησή σας, ορίζοντας πώς θα χρησιμοποιείτε τις πληροφορίες για εργασία.
• Θέστε πολιτικές για να διασφαλίσετε την ποιότητα των δεδομένων που συλλέγετε.
• Ενσωματώστε δεδομένα από όσο το δυνατόν περισσότερα συστήματα και τμήματα συγκεντρώνοντας την αποθήκευση δεδομένων σας.
• Ενίσχυση της συνεργασίας μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων και του υπόλοιπου οργανισμού.
• Ξεκινήστε από μικρά με ένα εύκολο έργο και, στη συνέχεια, επεκτείνετε το datafication σας καθώς αποκτάτε περισσότερη εμπειρία.

Πώς να πραγματοποιήσετε ανάλυση δεδομένων AI

Μετά την καταγραφή δεδομένων του οργανισμού σας, μπορείτε να πραγματοποιήσετε μια ανάλυση AI των δεδομένων της εταιρείας σας χρησιμοποιώντας τα ακόλουθα βήματα.

1. Καθορίστε Στόχους: Πρέπει πρώτα να μάθετε τι είδους πληροφορίες, αποτελέσματα ή μοτίβα ελπίζετε να λάβετε από τη διαδικασία. Αυτά πρέπει επίσης να ευθυγραμμίζονται με τις ανάγκες της επιχείρησής σας.
2. Επιλέξτε AI Approach: Θα χρειαστεί επίσης να επιλέξετε τη σωστή πειθαρχία AI που μπορεί να σας βοηθήσει να πετύχετε τους στόχους σας. Για παράδειγμα, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αλγόριθμος μηχανικής μάθησης ή μοντέλο βαθιάς μάθησης.
3. Συλλέξτε & Καθαρίστε δεδομένα: Εδώ πρέπει να οργανώσετε όλα τα δεδομένα σας από διαφορετικές πηγές και να τα έχετε προεπεξεργασμένα και έτοιμα για χρήση.
4. Εκπαιδεύστε ένα προσαρμοσμένο μοντέλο ή χρησιμοποιήστε ένα προκατασκευασμένο: Ορισμένα εργαλεία ανάλυσης AI συνοδεύονται από προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αμέσως. Διαφορετικά, θα πρέπει πρώτα να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ή να βελτιστοποιήσετε ένα ήδη εκπαιδευμένο χρησιμοποιώντας τα περισσότερα από τα δεδομένα που συλλέξατε.
5. Επικύρωση και βελτίωση μοντέλου: Μετά την εκπαίδευση, πρέπει να αξιολογήσετε την ποιότητα του μοντέλου σας όσον αφορά την εξαγωγή πληροφοριών, τον εντοπισμό μοτίβων και τις προβλέψεις για να δείτε εάν είναι εντάξει με εσάς ή εάν χρειάζεται περαιτέρω εκπαίδευση.
6. Ανάλυση & Οπτικοποίηση: Εάν όλα πάνε καλά, τότε μπορείτε τώρα να κάνετε την ανάλυσή σας και να δημοσιεύσετε αποτελέσματα με καλές απεικονίσεις για να βοηθήσετε στη χάραξη της πορείας της επιχείρησής σας. Όσοι επιδιώκουν να αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες μπορούν να πάνε τα πράγματα πιο μακριά από εδώ.

Λίστα κορυφαίων εργαλείων ανάλυσης δεδομένων AI

• Ζώσα σκηνική εικών
• RapidMiner
• ΓΝΩΣΗ
• PyTorch
• H2O.ai
• Μαϊμού
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Ακκιο
• Πολυμερές

Εταιρείες που χρησιμοποιούν Datafication & AI

Πολλές εταιρείες από όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν ήδη datafication και τεχνητή νοημοσύνη για να αποκτήσουν πλεονέκτημα έναντι του ανταγωνισμού τους ή για άλλους σκοπούς. Ακολουθεί μια σύντομη λίστα με μερικές από αυτές τις μεγάλες εταιρείες και πώς εφαρμόζουν τις τεχνολογίες.

1. Google: Η Google εφαρμόζει μαζικά αλγόριθμους datafication και AI για πολλές εργασίες, συμπεριλαμβανομένης της κατάταξης στις μηχανές αναζήτησης, της αναγνώρισης εικόνων, της στόχευσης διαφημίσεων και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
2. Amazon: Αυτός ο γίγαντας λιανικής τα χρησιμοποιεί για συστάσεις προϊόντων και βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας, μεταξύ άλλων.
3. Facebook: Από τις εξατομικευμένες ροές έως τη στόχευση διαφημίσεων και την αναγνώριση εικόνων, το Facebook δεν μένει έξω από την επεξεργασία δεδομένων με AI.
4. Netflix: Τα δεδομένα σχετικά με τις προτιμήσεις και τη συμπεριφορά των χρηστών εξορύσσονται για τη δημιουργία εξατομικευμένων προτάσεων για ταινίες και τηλεοπτικές εκπομπές. Επιπλέον, η εταιρεία τα χρησιμοποιεί εξίσου για να προβλέψει τη ζήτηση για τις πρωτότυπες παραγωγές περιεχομένου της.
5. Uber: Οι προτάσεις διαδρομής βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη και δεδομένα για να λειτουργούν καλά. Καθώς και για τη βελτιστοποίηση των τιμών.
6. Τέσλα: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα της Tesla βασίζονται σε ζωντανά δεδομένα από το περιβάλλον του αυτοκινήτου για τη λήψη οδηγικών αποφάσεων και την πλοήγηση στους δρόμους.
7. Airbnb: Από τα αποτελέσματα αναζήτησης έως τις εξατομικευμένες προτάσεις και την ανίχνευση απάτης, η Airbnb χρησιμοποιεί εξίσου τη συλλογή δεδομένων με στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης.

Συχνές ερωτήσεις

Ακολουθούν ορισμένες συχνές ερωτήσεις σχετικά με την πιστοποίηση επιχειρηματικών δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη.

Ε: Πώς συνεργάζονται το datafication και το AI;

A: Datafication είναι η διαδικασία που παρέχει μεγάλο όγκο δεδομένων στην εταιρεία για εξόρυξη για πληροφορίες, ενώ η AI βρίσκει μοτίβα και τάσεις από τα δεδομένα.

Ε: Ποιες είναι ορισμένες εφαρμογές datafication και AI;

Α: Οι εφαρμογές τους περιλαμβάνουν μηχανές αναζήτησης, αλυσίδες εφοδιασμού, εξατομικευμένες συστάσεις, αυτοματισμό εργασιών, κατασκευή και πολλά άλλα.

Ε: Η datafication και η AI θα καταλάβουν τις ανθρώπινες θέσεις εργασίας;

Α: Ναι και όχι. Ναι, επειδή μειώνει την ανάγκη για περισσότερη χειρωνακτική εργασία από τον άνθρωπο, οδηγώντας σε λιγότερες θέσεις που σχετίζονται με δεδομένα. Και όχι, γιατί εξίσου δημιουργεί περισσότερες ευκαιρίες εργασίας στις εταιρείες.

Ε: Είναι η καταγραφή δεδομένων απειλή για την ιδιωτική ζωή του ατόμου;

Α: Αυτό εξαρτάται από την εταιρεία που συλλέγει τα δεδομένα και από ποιον σκοπό τα χρησιμοποιεί. Πολλές δικαιοδοσίες έχουν νόμους περί απορρήτου δεδομένων για την προστασία των χρηστών ούτως ή άλλως.

Συμπέρασμα

Στρογγυλοποιώντας, έχετε δει πώς η συνέργεια των αλγορίθμων datafication και τεχνητής νοημοσύνης συμβάλλει στη διακοπή των βιομηχανιών στο διαδίκτυο και σε όλο τον κόσμο από τις ψηφιακές πληρωμές στις μηχανές αναζήτησης, την κατασκευή, την προγνωστική συντήρηση και τα αυτόνομα οχήματα.

Σίγουρα, αυτή η τάση δεν θα εξαφανιστεί σύντομα. Επομένως, καλύτερα να το κάνει η εταιρεία σας ήδη ή καλύτερα να ξεκινήσετε τώρα.