Datafication & AI: Tärkeitä yksityiskohtia ja oivalluksia

Digiaika on muuttanut datasta uudeksi omaisuusluokiksi, joka voi tehdä tai rikkoa yrityksiä, ja sen hallintaprosessia kutsutaan dataficationiksi.

Datafication on ansainnut miljardeja dollareita lukuisille organisaatioille ja niiden perustajille ja yhtä lailla tuhonnut ne, jotka kieltäytyivät tietojenkäsittelystä.

Yhdistettynä tekoäly, datafication tarjoaa ainutlaatuisen työkalun toimialojen muuttamiseen, yritysten ja asiakkaiden vuorovaikutuksen muokkaamiseen ja tuottojen kasvattamiseen siellä, missä niitä ei ole aiemmin näyttänyt olevan olemassa.

Tämä blogi tutkii dataficationin ja tekoälyn välistä synergiaa ja valaisee niitä erilaisia mahdollisuuksia ja liiketoimintainnovaatioita, joita ne voisivat synnyttää.

Mikä Datafication on?

Datafication on prosessi, jossa kerätään, analysoidaan ja hyödynnetään eri lähteistä tuotettua tietoa tietoon perustuvien liiketoimintapäätösten tekemiseen. Datafication voi auttaa muuttamaan minkä tahansa liiketoiminnan erittelemällä sen toiminnan eri osat määrällisesti mitattavissa oleviksi tiedoiksi, joita voidaan myöhemmin seurata, seurata ja analysoida. Tämä prosessi johtaa luonnollisesti tuotteiden ja palvelujen parannuksiin.

Datafication-filosofia perustuu tiedon ymmärtämiseen voimavarana – sillä yritys voi helposti saada taloudellista hyötyä hyödyntämällä käytettävissään olevaa tietoa. Näin ollen monet Ilmainen ja freemium palvelut ovat nykyään olemassa datafioinnin taloudellisten hyötyjen ansiosta.

Dataficationin edut

Tekoälyllä tapahtuva liiketoiminnan datafirointi tarjoaa monia etuja, mikä parantaa tehokkuutta, tuottavuus, ja voitot yritykselle. Tässä on joitain näistä eduista.

Asiakkaiden ymmärtäminen: Analytics antaa sinulle syvällisen käsityksen asiakkaistasi, heidän käyttäytymisestään, toiveistaan ja mieltymyksistään. Tietojenkäsittely on siis välttämätön asia jokaiselle asiakaslähtöiselle yritykselle.
Trendien tutkiminen: Yrityksesi tietojen analysointi näyttää, mihin asiat ovat menossa. Voit löytää trendejä, tutkia niitä ja löytää oivalluksia, joiden avulla yrityksesi voi liittyä kannattavasti joukkoon.
Insights: Tietojen analysointi ajoittain voi tarjota sinulle arvokasta tietoa, jota et koskaan odottanut ja jotka voivat muuttaa liiketoimintaasi ja omaisuuksiasi.
Tehosta tehokkuutta: Tietoihin perustuvat oivallukset johtavat usein yritysten tehokkuuteen siirtyessään tuottavampiin prosesseihin tai vähentäessään turhia prosesseja. Tämä voi sisältää myös automaation.
Vähentää kuluja: Dataficationin oivallukset ja mallit voivat auttaa sinua vähentämään toimintakustannuksia, mikä on plussaa.
Keskity 80/20: Datafication voi paljastaa kaikki epätasaiset järjestelmät ja resurssien käytön yrityksessä, mikä auttaa organisaatiota kohdistamaan painopisteensä uudelleen ja lisäämään tuottavuutta.
Ennakoiva Analytics: AI datafication voi käyttää yrityksen historiallisia tietoja ennustaakseen tulevaisuuden trendejä, ja tällainen oivallus johtaa parempaan toimialaan keskittymiseen ja investointeihin paremman tuoton saamiseksi.

Tekoälyn rooli tietojenkäsittelyssä

Vaikka data-analyysi on perinteisesti ollut analyytikot manuaalisesti, tekoälyn käyttöönotto helpottaa työtä ja mahdollistaa pienempiä startups mahdollistaa korkeamman tason liiketoimintatiedon, joka on muuten varattu etuoikeutetuille.

Seuraavat ovat AI:n avainroolit/edut datafirmoinnissa.

Poimi älykkyys nopeasti: Tekoäly voi nopeasti poimia ne malleista trendeihin ja kaikenlaisiin oivalluksiin suurista tietojoukoista – paljon nopeammin kuin yksikään ihmistietoanalyytikko pystyy.
Parempi päätöksenteko: Nopea ja suhteellisen luotettava liiketoimintatiedon lähde mahdollistaa sen, että mikä tahansa tiimi tai yritys voi ottaa oikeat askeleet nopeasti ja päättäväisesti.
Parannettu tehokkuus: Tekoäly antaa kaikille organisaatioille mahdollisuuden louhia enemmän dataa halvalla, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta vähentämällä ihmisten työtä, aikaa ja energiaa.
Tehtävien automatisointi: Tekoälyn integroinnissa yrityksen datafiointiprosessiin on se kauneus, että täydellinen automatisointi helpottuu, koska suurin osa työstä on jo tehty. Tarvitset sitten vain muutaman säännön määrittääksesi ehdot, joiden pitäisi käynnistää automatisoituja prosesseja, ja siinä kaikki.

Suositut tietolähteet

Datafiointitarkoituksiin käytettävät tiedot voivat tulla mistä tahansa lähteestä, kunhan ne ovat luotettavia. Ihanteellinen lähteesi riippuu liiketoiminnastasi ja siitä, mitä aiot saavuttaa. Tässä on joitain suosittuja lähteitä.

IoT-laitteet ja -anturit: Tämä voi sisältää Internet of Things -laitteet, jotka on kytketty suoraan verkkoon, tai tavalliset anturit, joista yritys voi kerätä tietoa muilla tavoilla.
Sosiaalinen media: Asiakaslähtöiset yritykset voivat saada paljon tietoa keräämällä mahdollisimman paljon dataa sosiaalisen median vuorovaikutuksesta.
Verkkokaupan: Kaikki sähköisen kaupankäynnin alustat ovat käyttäytymisen kultakaivos yrityksille, jotka haluavat louhia tietoja.
mobile sovellukset: Ilmaiset ja premium-mobiilisovellukset voivat kerätä käyttäjistään paljon tietoa, jota kehittäjät voivat käyttää monilla innovatiivisilla tavoilla.
Web Analytics: Jopa näennäisesti tavalliset verkkosivustot voivat tuottaa paljon merkityksellistä tietoa, kun niitä seurataan oikein työkaluilla, kuten Google Analytics.
Lääketieteelliset laitteet: Terveystiedot, elektroniset laitteet ja kaikki muu, joka kerää lääketieteellisiä tietoja, voi olla hyviä tietolähteitä.
Rahoitustaloustoimilla: Yritykset, jotka tarjoavat rahoitusinfrastruktuuria, louhivat yleensä valtavia taloudellisia tietojaan monenlaisia asiakas-, petos- ja optimointitietoja varten.
Varasto- ja toimitusketjut: Seuraamalla toimitusketjujensa ja varastojensa jokaista tasoa yritykset voivat tuottaa tarpeeksi tietoa tehostaakseen toimintaansa lopullisesti.
Julkiset ja yksityiset tietokannat: Jokainen järjestetty tietolähde on hyvä tietolähde aina tasaisista tiedostoista MySQL:ään, MariaDB:hen ja omistettuihin tietokantoihin useissa paikallisissa ja pilvipalveluissa.
Hallituksen asiakirjat: Itsestään selvä.
Valvontajärjestelmät: Tekoäly voi louhia sekä kuvia että videodataa.

Tietojenkäsittelyn ja tekoälyn sovelluskentät

Tietoa voidaan teoriassa hyödyntää minkä tahansa organisaation tarjonnan parantamiseksi kaikilla markkinoilla. Tässä on kuitenkin toimialoja, joilla datafication ja tekoäly ovat jo käytössä menestyksekkäästi.

valmistus
Pankkitoiminta ja Rahoittaa
Terveydenhuolto
Ohjelmistorobotiikka
Maatalous
Henkilökohtaiset oppimisjärjestelmät
Henkilökohtaiset suositukset tuotteista ja palveluista
Kyytinjakojärjestelmät, kuten Uber ja Lyft
Navigointi GPS:n ja siihen liittyvien teknologioiden avulla
Vähittäiskauppa ja myynti
Vakuutusjärjestelmät
Henkilöresurssit ja työn yhteensovittaminen
Autonomiset ajoneuvot
Koneiden ennakoiva huolto
Petosten havaitseminen
Hakukoneet ja sijoitus

Huomioita & haasteita

Datafication- ja tekoälyprojekteissa on haasteita ja huomioitavia asioita. Seuraavassa on joitain tärkeimmistä.

Monimutkaisuus: Tietojen hallinta ja tekoälyn käyttö sen analysointiin voi olla monimutkainen asia, joka vaatii usein koulutettua tai kokenutta henkilökuntaa.
Algoritminen bias: AI-malleihin voi kohdistua ennakkoluuloja, kun niitä koulutetaan yksipuolisilla tiedoilla. Esimerkiksi robottimallin kouluttaminen, jolla on vain valkoihoiset kasvot. Tietysti sillä on ongelmia aasialaisten ja afrikkalaisten kasvojen kanssa.
Tietojenkäsittely Esittelymateriaalit: Tietojenkäsittely tekoälyllä voi vaatia suuria laskentaresursseja, jos käytät suuria operaatioita.
Tietojen laatu: Roskat sisään, roskat ulos aina kestää. Riippumatta siitä, kuinka hyvä tekoälymalli on, syöttämäsi syöttö määrää siitä saadut tulokset.
Turvallisuus Haasteet: AI-mallit voivat olla herkkiä hyökkäyksille. Lisäksi on otettava huomioon myös tietosuoja ja siihen liittyvät riskit.
Sääntelyn noudattaminen: Jos aiot kaivaa tietoja käyttäjiltäsi, sinun on parempi olla tietoinen asianomaisten lainkäyttöalueiden tietosuojalaeista ja määräyksistä.
Odottamattomat seuraukset: AI-mallit voivat käynnistää toimia, joilla voi myöhemmin olla tahattomia seurauksia tai jotka tulevat ilmi vasta kun on liian myöhäistä. Kuka kantaa syyllisyyden?
Työpaikan siirtyminen: Tietojenkäsittelyn automatisointi tekoälyllä johtaa luonnollisesti työvoiman häiriintymiseen. Vaikka datafioinnin tulokset saattavat myös lisätä uusien ammattitaitoisten työntekijöiden kysyntää.

Organisaatiosi tietojen vahvistaminen

Organisaatiosi tietojen muokkaaminen on jatkuva prosessi, joka vaatii sinun ottamaan askeleita oikeaan suuntaan. Mutta kuten monet yritykset osoittavat, tietojenkäsittelylle ei ole tiukkoja sääntöjä. Tässä on joitain vaiheita, jotka sinun on kuitenkin suoritettava.

Investoi tietoinfrastruktuuriin, mukaan lukien laitteistot, ohjelmistot, anturit ja IoT-laitteet.
Kerää ja tallenna tietoja mahdollisimman monesta lähteestä.
Luo tietopohjainen kulttuuri yritykseesi määrittelemällä, miten käytät tietoa työssäsi.
Luo käytännöt varmistaaksesi keräämiesi tietojen laadun.
Integroi tiedot mahdollisimman monesta järjestelmästä ja osastosta keskittämällä tietovarastosi.
Edistä yhteistyötä datatieteilijöiden ja muun organisaation välillä.
Aloita pienestä helpolla projekti, laajenna sitten tietokantaasi, kun saat lisää kokemusta.

Kuinka tehdä tekoälyn data-analyysi

Organisaatiosi datafiroinnin jälkeen voit tehdä yrityksesi tiedoista tekoälyanalyysin seuraavien vaiheiden avulla.

Määrittele tavoitteet: Ensin sinun on tiedettävä, minkä tyyppisiä oivalluksia, tuloksia tai malleja toivot saavasi prosessista. Niiden on myös vastattava yrityksesi tarpeita.
Valitse AI Approach: Sinun on myös valittava oikea tekoäly, joka voi auttaa sinua saavuttamaan tavoitteesi. Esimerkiksi luonnollisen kielen käsittely, koneoppimisalgoritmi tai syväoppimismalli.
Kerää ja puhdista tiedot: Täällä sinun on järjestettävä kaikki tietosi eri lähteistä ja esikäsiteltävä ja valmis käytettäväksi.
Kouluta mukautettu malli tai käytä esivalmistettua mallia: Joissakin tekoälyanalyysityökaluissa on valmiiksi koulutettuja malleja, joita voit käyttää heti. Muussa tapauksessa sinun on ensin koulutettava malli tai hienosäädettävä jo koulutettu malli käyttämällä useimpia keräämiäsi tietoja.
Vahvista ja tarkenna malli: Harjoittelun jälkeen sinun on arvioitava mallisi laatu oivallusten poimimisessa, kuvioiden tunnistamisessa ja ennusteiden selvittämisessä nähdäksesi, sopiiko se sinulle vai tarvitseeko se lisäkoulutusta.
Analysoi & Visualisointi: Jos kaikki menee hyvin, voit nyt tehdä analyysisi ja julkaista tulokset hyvillä visualisoinneilla, jotka auttavat kartoittamaan yrityksesi kulkua. Ne, jotka haluavat automatisoida prosesseja, voivat viedä asioita pidemmälle täältä.

Luettelo parhaista AI-dataanalyysityökaluista

Dataficationia ja tekoälyä käyttävät yritykset

Monet yritykset ympäri maailmaa käyttävät jo dataficationia ja tekoälyä saadakseen etulyöntiaseman kilpailijoihinsa nähden tai muihin tarkoituksiin. Seuraavassa on lyhyt luettelo joistakin näistä suurista yrityksistä ja siitä, kuinka ne soveltavat teknologioita.

Google: Google käyttää massiivisesti datafication- ja tekoälyalgoritmeja moniin tehtäviin, kuten hakukonesijoitukseen, kuvien tunnistukseen, mainosten kohdistamiseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn.
Amazon: Tämä vähittäiskaupan jättiläinen käyttää niitä muun muassa tuotesuosituksiin ja toimitusketjun optimointiin.
Facebook: Facebook ei ole jätetty AI-tiedonsiirron ulkopuolelle räätälöidyistä syötteistä mainosten kohdistamiseen ja kuvantunnistukseen.
Netflix: Tietoja käyttäjien mieltymyksistä ja käyttäytymisestä louhitaan henkilökohtaisten suositusten luomiseksi elokuvia ja TV-ohjelmia varten. Lisäksi yritys käyttää niitä yhtä lailla ennustaakseen alkuperäisen sisältötuotantonsa kysyntää.
Uber: Reittisuositukset perustuvat tekoälyyn ja tietoihin toimiakseen hyvin. Samoin hinnoittelun optimoimiseksi.
Tesla: Teslan itseajavat autot luottavat auton ympäristöjen reaaliaikaiseen dataan tehdäkseen ajopäätöksiä ja navigoidakseen kaduilla.
Airbnb: Hakutuloksista henkilökohtaisiin suosituksiin ja petosten havaitsemiseen, Airbnb hyödyntää yhtä lailla tietojenkäsittelyä tekoälystrategioiden kanssa.

Usein kysytyt kysymykset

Tässä on joitain usein kysyttyjä kysymyksiä liiketoiminnan tietojenkäsittelystä tekoälyn avulla.

K: Miten datafication ja tekoäly toimivat yhdessä?

V: Datafication on prosessi, joka tarjoaa suuren määrän dataa yritykselle oivalluksia varten, kun taas tekoäly löytää tiedoista malleja ja trendejä.

K: Mitä datafiointi- ja tekoälysovelluksia ovat?

V: Heidän sovelluksiaan ovat hakukoneet, toimitusketjut, henkilökohtaiset suositukset, tehtävien automatisointi, valmistus ja paljon muuta.

K: Ottavatko datafication ja tekoäly ihmisen vallan työpaikat?

V: Kyllä ja ei. Kyllä, koska se vähentää ihmisten tarvetta tehdä enemmän manuaalista työtä, mikä johtaa vähemmän dataan liittyviin tehtäviin. Ja ei, koska se luo yhtä paljon työmahdollisuuksia yrityksiin.

K: Onko tietojenkäsittely uhka yksilön yksityisyydelle?

V: Tämä riippuu tietoja keräävästä yrityksestä ja siitä, mihin ne käyttävät niitä. Monilla lainkäyttöalueilla on tietosuojalakeja käyttäjien suojelemiseksi joka tapauksessa.

Yhteenveto

Lopuksi olet nähnyt, kuinka datafication- ja tekoälyalgoritmien synergia auttaa häiritsemään toimialoja verkossa ja ympäri maailmaa digitaalisista maksuista hakukoneisiin, valmistukseen, ennakoivaan huoltoon ja itseohjautuviin ajoneuvoihin.

Tämä trendi ei tietenkään ole katoamassa lähiaikoina. Joten yrityksesi on parempi tehdä se jo tai on parasta aloittaa nyt.