Andmetöötlus ja AI: olulised üksikasjad ja ülevaade

Digiajastu on muutnud andmed uueks varaklassiks, mis võib korporatsioone luua või purustada ning nende haldamise protsessi nimetatakse dataficationiks.

Datafication on teeninud miljardeid dollareid paljudele organisatsioonidele ja nende asutajatele ning hävitanud samavõrra ka need, kes keeldusid andmete esitamisest.

Koos tehisintellektiga pakub andmetöötlus ainulaadset tööriista tööstuste ümberkujundamiseks, äri- ja kliendisuhtluse ümberkujundamiseks ning kasumi suurendamiseks seal, kus seda varem ei paistnud olevat.

See ajaveeb uurib andmetöötluse ja tehisintellekti vahelist sünergiat, heites valgust erinevatele võimalustele ja äriuuendustele, mida need võivad sünnitada.

Mis on andmetöötlus?

Andmetöötlus on erinevatest allikatest genereeritud andmete kogumise, analüüsimise ja kasutamise protsess teadlike äriotsuste tegemiseks. Andmetöötlus võib aidata muuta mis tahes ettevõtet, jagades selle tegevuse erinevad osad mõõdetavaks teabeks, mida saab hiljem jälgida, jälgida ja analüüsida. See protsess viib loomulikult toodete ja teenuste täiustamiseni.

Andmetöötluse filosoofia toetub arusaamale teabest kui varast – kuna ettevõte saab talle kättesaadavat teavet kasutades kergesti majanduslikku kasu. Seega paljud tasuta ja piiratud võimalustega teenused on tänapäeval olemas tänu andmetöötluse majanduslikule kasule.

Andmetöötluse eelised

Tehisintellektiga ettevõtte andmete jagamisel on palju eeliseid, mis suurendab ettevõtte tõhusust, tootlikkust ja kasumit. Siin on mõned neist eelistest.

1. Klientide mõistmine: Analytics annab teile põhjaliku ülevaate teie klientidest, nende käitumisest, soovidest ja eelistustest. Seega on andmetöötlus iga kliendikeskse ettevõtte jaoks kohustuslik.
2. Trendide uurimine: oma ettevõtte andmete analüüsimine näitab, kuhu asjad liiguvad. Saate avastada suundumusi, uurida neid suundumusi ja avastada teadmisi, mis võimaldavad teie ettevõttel kasumlikult liituda.
3. Insights: Aeg-ajalt andmete analüüsi käivitamine võib anda teile väärtuslikku teavet, mida te poleks oodanud ja mis võib teie äri ja varandust muuta.
4. Suurendage tõhusust: Andmepõhised ülevaated muudavad ettevõtted sageli tõhusamaks, kui nad lähevad üle produktiivsematele protsessidele või vähendavad raiskavaid protsesse. See võib hõlmata ka automatiseerimist.
5. Kulude vähendamine: Andmetöötlusest saadavad ülevaated ja mustrid võivad aidata teil tegevuskulusid vähendada, mis on pluss.
6. Keskendu 80/20: Andmetöötlus võib paljastada kõik ebaühtlased süsteemid ja ressursside kasutamise ettevõttes, aidates organisatsioonil oma fookust ümber suunata ja tootlikkust tõsta.
7. Ennustav analüüs: AI andmetöötlus võib kasutada ettevõtte ajaloolisi andmeid tulevaste suundumuste ennustamiseks ning selline ülevaade aitab paremini keskenduda tööstusele ja investeerida parema tulu saamiseks.

AI roll andmetöötluses

Kui andmeanalüüs on traditsiooniliselt olnud analüütikute käsitsi teostatav asi, siis tehisintellekti kasutuselevõtt muudab töö lihtsamaks ja võimaldab väiksematel idufirmadel lubada endale kõrgemat äriintellekti taset, mis muidu on reserveeritud privilegeeritud inimestele.

Järgnevalt on toodud tehisintellekti peamised rollid/eelised andmetöötluses.

• Eemaldage kiiresti luureandmed: alates mustritest kuni trendide ja igat tüüpi arusaamadeni – AI saab need kiiresti suurtest andmekogumitest välja tõmmata – palju kiiremini, kui ükski inimandmete analüütik suudab.
• Parem otsustusvõime: Kiire ja suhteliselt usaldusväärne äriteabe allikas võimaldab igal meeskonnal või ettevõttel kiiresti ja otsustavalt õigeid samme astuda.
• Suurenenud tõhusus: AI võimaldab igal organisatsioonil kaevandada odavalt rohkem andmeid, suurendades seeläbi töö efektiivsust, vähendades inimeste pingutusi, aega ja energiat.
• Ülesannete automatiseerimine: AI integreerimisel ettevõtte andmetöötlusprotsessi on ilu selles, et täielik automatiseerimine muutub lihtsamaks, kuna suurem osa tööst on juba tehtud. Seejärel on vaja vaid mõnda reeglit, et määrata kindlaks tingimused, mis peaksid käivitama automatiseeritud protsessid, ja ongi kõik.

Populaarsed andmeallikad

Andmed teie andmetöötluse eesmärgil võivad pärineda mis tahes allikast, kui need on usaldusväärsed. Teie ideaalne allikas sõltub teie ettevõtte tüübist ja sellest, mida kavatsete saavutada. Siin on mõned populaarsed allikad.

• IoT seadmed ja andurid: See võib hõlmata otse veebiga ühendatud asjade Interneti seadmeid või tavalisi andureid, millest ettevõte saab muul viisil teavet koguda.
• Sotsiaalmeedia: Kliendikesksed ettevõtted saavad sotsiaalmeedia suhtlusest võimalikult palju andmeid kogudes palju teavet.
• E-kaubandus: Kõik e-kaubanduse platvormid on käitumise kullakaevandus ettevõtetele, kes soovivad andmeid kaevandada.
• mobiiltelefoni Apps: Tasuta ja esmaklassilised mobiilirakendused võivad koguda oma kasutajate kohta palju teavet, mida arendajad saavad kasutada mitmel uuenduslikul viisil.
• Web Analytics: Isegi näiliselt tavalised veebisaidid võivad toota palju tähendusrikkaid andmeid, kui neid korralikult jälgida selliste tööriistadega nagu Google Analytics.
• Meditsiiniseadmete: tervisekaardid, elektroonilised vidinad ja kõik muu, mis meditsiinilisi andmeid kogub, võivad olla head andmeallikad.
• Finantstehingud: Ettevõtted, kes pakuvad finantsinfrastruktuuri, kaevandavad tavaliselt oma tohutuid finantsdokumente, et leida laia valikut klientide, pettuste ja optimeerimise teavet.
• Lao- ja tarneahelad: jälgides oma tarneahelate ja ladude igat taset, saavad ettevõtted toota piisavalt andmeid, et oma tegevust lõplikult sujuvamaks muuta.
• Avalikud ja eraandmebaasid: Iga organiseeritud teabeallikas on hea andmeallikas alates lamefailidest kuni MySQL-i, MariaDB-ni ja spetsiaalsete andmebaasideni erinevates kohalikes ja pilverakendustes.
• Valitsuse dokumendid: Iseenesestmõistetav.
• Jälgimissüsteemid: AI saab kaevandada nii pilte kui ka videoandmeid.

Andmetöötluse ja tehisintellekti rakendusvaldkonnad

Andmeid saab teoreetiliselt kasutada mis tahes organisatsiooni pakkumise parandamiseks mis tahes turul. Siin on aga tööstusharud, kus andmetöötlust ja tehisintellekti juba edukalt rakendatakse.

• tootmine
• Pangandus ja rahandus
• Tervishoid
• Robotics
• põllumajandus
• Personaliseeritud õppesüsteemid
• Isikupärastatud soovitused toodete ja teenuste kohta
• Sõidujagamissüsteemid nagu Uber ja Lyft
• Navigeerimine GPS-i ja sellega seotud tehnoloogiate abil
• Jaemüük ja müük
• Kindlustussüsteemid
• Inimressursi ja töö sobitamine
• Autonoomsed sõidukid
• Masinate ennustav hooldus
• Pettuste avastamine
• Otsingumootorid ja järjestus

Kaalutlused ja väljakutsed

Andmetöötluse ja tehisintellekti projektidega seoses tuleb arvestada väljakutsete ja probleemidega. Järgmised on mõned olulisemad.

1. Keerukus: andmete haldamine ja tehisintellekti kasutamine nende analüüsimiseks võib olla keeruline tegevus, mis nõuab sageli koolitatud või kogenud töötajaid.
2. Algoritmiline eelarvamus: AI mudelid võivad olla eelarvamuslikud, kui neid treenitakse ühepoolsete andmetega. Näiteks ainult kaukaasia nägudega robotmudeli koolitamine. Muidugi on sellel probleeme Aasia ja Aafrika nägudega.
3. Arvutusressursid: AI-ga andmetöötlus võib nõuda suuri arvutusressursse, kui teete suuri toiminguid.
4. Andmekvaliteet: Prügi sisse, prügi välja peab alati. Olenemata sellest, kui hea tehisintellekti mudel ka poleks, määrab sisend, mida te sellele sisestate, sellest saadavad tulemused.
5. Turvalisuse väljakutsed: AI mudelid võivad olla rünnakutele vastuvõtlikud. Lisaks tuleb arvestada ka andmete privaatsusega ja sellega seotud riskidega.
6. nõuetele vastavuse: kui kavatsete oma kasutajatelt teavet kaevandada, olge parem asjakohaste jurisdiktsioonide andmekaitseseaduste ja määrustega kursis.
7. Tahtmatud tagajärjed: AI mudelid võivad algatada tegevusi, millel võivad hiljem olla soovimatud tagajärjed või mis ilmnevad alles siis, kui on liiga hilja. Kes kannab süü?
8. Töökoha ümberpaigutamine: Andmetöötluse automatiseerimine tehisintellektiga põhjustab loomulikult tööjõu katkemist. Kuigi andmetöötluse tulemused võivad samavõrra suurendada nõudlust uute oskustööliste järele.

Kuidas oma organisatsiooni andmeid muuta

Teie organisatsiooni andmete kogumine on pidev protsess, mis nõuab lihtsalt sammude astumist õiges suunas. Kuid nagu paljud sealsed ettevõtted tõendavad, pole andmete edastamisel rangeid reegleid. Siin on mõned sammud, mida peate siiski tegema.

• Investeerige andmeinfrastruktuuri, sealhulgas riistvarasse, tarkvarasse, anduritesse ja asjade Interneti-seadmetesse.
• Koguge ja salvestage andmeid võimalikult paljudest allikatest.
• Looge oma ettevõttes andmepõhine kultuur, määrates kindlaks, kuidas te teavet töös kasutate.
• Kehtestage poliitikad, et tagada kogutavate andmete kvaliteet.
• Integreerige andmeid võimalikult paljudest süsteemidest ja osakondadest, koondades oma andmeladu.
• Edendada koostööd andmeteadlaste ja ülejäänud organisatsiooni vahel.
• Alustage väikesest lihtsast projektist, seejärel laiendage oma andmete kogumist, kui omandate rohkem kogemusi.

Kuidas teha tehisintellekti andmete analüüsi

Pärast organisatsiooni andmetöötlust saate teha oma ettevõtte andmete tehisintellekti analüüsi, kasutades järgmisi samme.

1. Määratlege eesmärgid: Kõigepealt peate teadma, millist tüüpi teadmisi, tulemusi või mustreid te protsessist saada soovite. Need peavad vastama ka teie ettevõtte vajadustele.
2. Valige AI-lähenemine: Samuti peate valima õige AI-distsipliini, mis aitab teil oma eesmärke saavutada. Näiteks loomuliku keele töötlemine, masinõppe algoritm või süvaõppemudel.
3. Koguge ja puhastage andmeid: Siin peate korraldama kõik oma andmed erinevatest allikatest ning laskma need eelnevalt töödelda ja kasutamiseks valmis.
4. Treenige kohandatud mudelit või kasutage eelehitatud mudelit: mõne AI analüüsi tööriistaga on kaasas eelkoolitatud mudelid, mida saate kohe kasutada. Vastasel juhul peate esmalt koolitama mudeli või viimistlema juba treenitud mudelit, kasutades enamikku kogutud andmetest.
5. Mudeli kinnitamine ja täpsustamine: Pärast koolitust peate hindama oma mudeli kvaliteeti arusaamade hankimisel, mustrite tuvastamisel ja prognoosidel, et näha, kas see sobib teile või vajab täiendavat koolitust.
6. Analüüs ja visualiseerimine: Kui kõik läheb hästi, saate nüüd teha oma analüüsi ja avaldada tulemused heade visualiseeringutega, mis aitavad teie ettevõtte käekäiku kaardistada. Need, kes soovivad protsesse automatiseerida, saavad siit asju kaugemale viia.

Kõige populaarsemate AI andmeanalüüsi tööriistade loend

• Elav pilt
• RapidMiner
• KÜLL
• PyTorch
• H2O.ai
• MonkeyLearn
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polümeer

Dataficationit ja tehisintellekti kasutavad ettevõtted

Paljud ettevõtted üle maailma kasutavad juba andmetöötlust ja tehisintellekti, et saavutada eelis oma konkurentsi ees või muudel eesmärkidel. Järgnevalt on lühike loetelu mõnest suuremast ettevõttest ja sellest, kuidas nad tehnoloogiaid rakendavad.

1. Google: Google rakendab massiliselt andmetöötluse ja tehisintellekti algoritme paljude ülesannete jaoks, sealhulgas otsingumootori asetuse, pildituvastuse, reklaamide sihtimise ja loomuliku keele töötlemise jaoks.
2. Amazon: see jaemüügihiiglane kasutab neid muu hulgas tootesoovituste andmiseks ja tarneahela optimeerimiseks.
3. Facebook: Facebook ei jää tehisintellektiga andmetöötlusest välja isikupärastatud voogudest kuni reklaamide sihtimise ja pildituvastuseni.
4. Netflix: andmeid kasutajate eelistuste ja käitumise kohta kaevandatakse, et luua filmide ja telesaadete jaoks isikupärastatud soovitusi. Lisaks kasutab ettevõte neid võrdselt oma algse sisutoodangu nõudluse ennustamiseks.
5. Uber: Marsruudi soovitused põhinevad hästi toimimiseks tehisintellektil ja andmetel. Nagu ka hinnakujunduse optimeerimiseks.
6. Teslal: Tesla isejuhtivad autod toetuvad sõiduotsuste langetamiseks ja tänavatel navigeerimiseks auto keskkondade reaalajas andmetele.
7. Airbnb: Alates otsingutulemustest kuni isikupärastatud soovituste ja pettuste tuvastamiseni kasutab Airbnb tehisintellekti strateegiatega võrdselt andmetöötlust.

Korduma kippuvad küsimused

Siin on mõned korduma kippuvad küsimused tehisintellektiga äriandmete töötlemise kohta.

K: Kuidas andmetöötlus ja tehisintellekt koos töötavad?

V: Andmetöötlus on protsess, mis annab ettevõttele ülevaate saamiseks suurel hulgal andmeid, samas kui tehisintellekt leiab andmetest mustreid ja suundumusi.

K: Mis on mõned andmetöötlus- ja AI-rakendused?

V: Nende rakenduste hulka kuuluvad otsingumootorid, tarneahelad, isikupärastatud soovitused, ülesannete automatiseerimine, tootmine ja palju muud.

K: Kas andmetöötlus ja tehisintellekt võtavad üle inimeste töökohad?

V: Jah ja ei. Jah, kuna see vähendab inimeste vajadust rohkem käsitsi tööd teha, mis toob kaasa vähem andmetega seotud positsioone. Ja ei, sest see loob samavõrra rohkem töövõimalusi ettevõtetes.

K: Kas andmetöötlus ohustab üksikisiku privaatsust?

V: See sõltub andmeid koguvast ettevõttest ja nende kasutamisest. Paljudes jurisdiktsioonides kehtivad kasutajate kaitsmiseks andmekaitseseadused.

Järeldus

Kokkuvõttes olete näinud, kuidas andmetöötluse ja tehisintellekti algoritmide sünergia aitab häirida veebis ja kogu maailmas tegutsevaid tööstusi alates digitaalsetest maksetest kuni otsingumootorite, tootmise, ennustava hoolduse ja isejuhtivate sõidukiteni.

Kindlasti ei kao see trend niipea. Seega on teie ettevõttel parem seda juba teha või on parem alustada kohe.