Podaci i umjetna inteligencija: važni detalji i uvid

Digitalno doba pretvorilo je podatke u novu klasu imovine koja može stvarati ili uništavati korporacije, a proces upravljanja njima naziva se datafikacija.

Datafication je zaradio milijarde dolara za brojne organizacije i njihove osnivače, a jednako je uništio i one koji su odbili dataficirati.

Zajedno s umjetnom inteligencijom, datafication nudi jedinstveni alat za transformaciju industrija, preoblikovanje poslovanja i interakcija s klijentima te povećanje profita tamo gdje se prije činilo da ništa ne postoji.

Ovaj blog istražuje sinergiju između podatkovne tehnologije i umjetne inteligencije, bacajući svjetlo na različite prilike i poslovne inovacije koje bi mogle proizvesti.

Što je Datafication?

Datafikacija je proces prikupljanja, analiziranja i korištenja podataka koji se generiraju iz različitih izvora za donošenje informiranih poslovnih odluka. Podatkovnost može pomoći transformirati bilo koje poslovanje rastavljanjem različitih dijelova njegovog poslovanja u mjerljive informacije koje se kasnije mogu pratiti, pratiti i analizirati. Ovaj proces prirodno dovodi do poboljšanja proizvoda i usluga.

Filozofija datafikacije počiva na shvaćanju informacija kao imovine – jer tvrtka može lako steći ekonomsku prednost korištenjem informacija koje su joj dostupne. Dakle, mnogi Besplatno i freemium usluge danas postoje zahvaljujući ekonomskim prednostima podatkovizacije.

Prednosti podataka

Brojne su prednosti datafikacije poslovanja s umjetnom inteligencijom, što će dovesti do poboljšane učinkovitosti, produktivnosti i profita za tvrtku. Evo nekih od tih prednosti.

1. Razumijevanje kupaca: Analytics će vam dati duboki uvid u vaše klijente, njihova ponašanja, želje i preferencije. Dakle, datafifikacija je neophodna za svako poslovanje usmjereno na kupca.
2. Istraživanje trendova: Analiza podataka iz vašeg poslovanja pokazat će vam kamo stvari idu. Možete otkriti trendove, istražiti te trendove i otkriti uvide koji mogu omogućiti vašoj tvrtki da se profitabilno pridruži nizu.
3. Uvidi: Analiza podataka s vremena na vrijeme može vam pružiti vrijedne informacije koje niste očekivali, a koje bi mogle preobraziti vaše poslovanje i bogatstvo.
4. Povećajte učinkovitost: Uvidi temeljeni na podacima često dovode poduzeća do toga da postanu učinkovitija dok se prebacuju na produktivnije procese ili smanjuju rasipne procese. To također može uključivati ​​automatizaciju.
5. Smanjite troškove: Uvidi i obrasci iz podatkovne baze mogu vam pomoći da smanjite operativne troškove, što je plus.
6. Fokus s 80/20: Datafication može otkriti sve neujednačene sustave i korištenje resursa u tvrtki, pomažući organizaciji da preusmjeri svoj fokus i poveća produktivnost.
7. Prediktivna analitika: AI datafication može koristiti povijesne podatke tvrtke za predviđanje budućih trendova, a takav uvid dovodi do boljeg fokusa na industriju i ulaganja za bolje povrate.

Uloga AI u Datafikaciji

Dok je analiza podataka tradicionalno bila ručna stvar koju su provodili analitičari, uvođenje umjetne inteligencije olakšava posao i omogućuje manjim startupima da si priušte višu razinu poslovne inteligencije koja je inače bila rezervirana za privilegirane.

Sljedeće su ključne uloge/prednosti umjetne inteligencije za datafikaciju.

• Brzo izvucite inteligenciju: Od uzoraka do trendova i svih vrsta uvida, AI ih može brzo izvući iz velikih skupova podataka – puno brže nego što to može učiniti bilo koji ljudski analitičar podataka.
• Poboljšano donošenje odluka: Posjedovanje brzog i relativno pouzdanog izvora poslovne inteligencije omogućit će svakom timu ili poduzeću da brzo i odlučno poduzmu prave korake.
• Poboljšana učinkovitost: AI omogućuje svakoj organizaciji jeftino rudarenje više podataka, čime se povećava operativna učinkovitost smanjenjem ljudskog napora, vremena i energije.
• Automatizacija zadataka: Ljepota integracije umjetne inteligencije u podatkovni proces tvrtke je u tome što potpuna automatizacija postaje lakša budući da je većina posla već obavljena. Sve što trebate je nekoliko pravila za određivanje uvjeta koji bi trebali pokrenuti automatizirane procese, i to je to.

Popularni izvori podataka

Podaci za vaše podatkovne svrhe mogu doći iz bilo kojeg izvora, sve dok su pouzdani. Vaš idealan izvor ovisit će o vašoj vrsti poslovanja i onome što namjeravate postići. Evo nekoliko popularnih izvora.

• IoT uređaji i senzori: To može uključivati ​​uređaje Interneta stvari koji su izravno povezani s webom ili obične senzore s kojih tvrtka može prikupiti informacije na druge načine.
• Društveni mediji: Tvrtke usmjerene na kupce mogu steći puno uvida skupljajući što više podataka iz interakcija na društvenim mrežama.
• E-commerce: Sve platforme za e-trgovinu zlatni su rudnik ponašanja za tvrtke koje su voljne rudariti podatke.
• mobilne aplikacije: Besplatne i vrhunske mobilne aplikacije mogu prikupiti mnogo informacija o svojim korisnicima koje programeri mogu koristiti na mnoge inovativne načine.
• Web Analytics: Čak i naizgled obične web stranice mogu proizvesti puno značajnih podataka ako se pravilno prate pomoću alata kao što su Google Analytics.
• Medicinski uređaji: Medicinska dokumentacija, elektronički uređaji i sve ostalo što prikuplja medicinske podatke mogu biti dobri izvori podataka.
• Financijske transakcije: Tvrtke koje pružaju financijsku infrastrukturu obično istražuju svoje ogromne riznice financijskih zapisa u potrazi za širokim rasponom informacija o kupcima, prijevarama i optimizaciji.
• Skladište i lanci opskrbe: Praćenjem svake razine svojih opskrbnih lanaca i skladišta, tvrtke mogu proizvesti dovoljno podataka da zauvijek usmjere svoje poslovanje.
• Javne i privatne baze podataka: Od ravnih datoteka do MySQL-a, MariaDB-a i namjenskih baza podataka u različitim lokalnim i cloud implementacijama, svaki organizirani izvor informacija dobar je izvor podataka.
• Vladina evidencija: Jasno samo po sebi.
• Sustavi nadzora: AI može rudariti i slike i video podatke.

Područja primjene Datafication & AI

Podaci se teoretski mogu iskoristiti za poboljšanje ponude bilo koje organizacije na bilo kojem tržištu. Međutim, ovdje su industrije u kojima se datafifikacija i umjetna inteligencija već uspješno primjenjuju.

• Proizvodnja
• Bankarstvo i financije
• Zdravstvo
• Robotika
• Poljoprivreda
• Personalizirani sustavi učenja
• Personalizirane preporuke proizvoda i usluga
• Sustavi dijeljenja vožnje kao što su Uber i Lyft
• Navigacija pomoću GPS-a i srodnih tehnologija
• Maloprodaja i prodaja
• Sustavi osiguranja
• Usklađivanje ljudskih resursa i posla
• Autonomna vozila
• Prediktivno održavanje strojeva
• Otkrivanje prijevare
• Tražilice i rangiranje

Razmatranja i izazovi

Postoje izazovi i problemi koje treba razmotriti s projektima datafikacije i umjetne inteligencije. Slijede neki od glavnih.

1. Složenost: Upravljanje podacima i korištenje umjetne inteligencije za njihovu analizu može biti složena stvar koja često zahtijeva obučeno ili iskusno osoblje.
2. Algoritamska pristranost: Modeli umjetne inteligencije mogu biti oštećeni kada se obučavaju s jednostranim podacima. Na primjer, treniranje modela robota samo s bijelcima. Naravno, imat će problema s azijskim i afričkim licima.
3. Računalni resursi: Podaci s umjetnom inteligencijom mogu zahtijevati velike računalne resurse ako izvodite velike operacije.
4. Kvaliteta podataka: Smeće unutra, smeće van uvijek drži. Bez obzira na to koliko je dobar AI model, unos koji mu dajete određuje rezultate koje ćete od njega dobiti.
5. Sigurnosni izazovi: AI modeli mogu biti osjetljivi na napade. Osim toga, tu su i privatnost podataka i povezani rizici koje treba uzeti u obzir.
6. Usklađenost s propisima: Ako namjeravate iskopavati informacije od svojih korisnika, bolje je da budete svjesni zakona i propisa o zaštiti podataka u relevantnim jurisdikcijama.
7. Nenamjerne posljedice: AI modeli mogu pokrenuti akcije koje kasnije mogu imati neželjene posljedice ili postati očite tek kada bude prekasno. Tko snosi krivicu?
8. Premještanje s posla: Automatizacija podataka s umjetnom inteligencijom prirodno dovodi do poremećaja radne snage. Iako bi rezultati dataficiranja mogli jednako povećati potražnju za novim kvalificiranim radnicima.

Kako informirati svoju organizaciju

Podaci o vašoj organizaciji stalan je proces koji jednostavno zahtijeva da poduzmete korake u pravom smjeru. Ali kao što svjedoče mnoge tvrtke, ne postoje stroga pravila za podatkovnu obradu. Evo nekih koraka koje ćete ipak morati poduzeti.

• Uložite u podatkovnu infrastrukturu, uključujući hardver, softver, senzore i IoT uređaje.
• Prikupite i pohranite podatke iz što je više moguće izvora.
• Uspostavite kulturu koja se temelji na podacima u vašem poduzeću definiranjem kako ćete koristiti informacije za rad.
• Uspostavite pravila kako biste osigurali kvalitetu podataka koje prikupljate.
• Integrirajte podatke iz što je više moguće sustava i odjela centraliziranjem vašeg skladišta podataka.
• Potaknite suradnju između znanstvenika podataka i ostatka organizacije.
• Započnite s malim projektom, a zatim proširite podatke kako stječete više iskustva.

Kako provesti AI analizu podataka

Nakon podatkovne obrade vaše organizacije, možete provesti AI analizu podataka vaše tvrtke pomoću sljedećih koraka.

1. Definirajte ciljeve: Prvo morate znati kakvu vrstu uvida, rezultata ili obrazaca želite dobiti od procesa. Oni se također moraju uskladiti s vašim poslovnim potrebama.
2. Odaberite AI pristup: Također ćete morati odabrati pravu AI disciplinu koja vam može pomoći da postignete svoje ciljeve. Na primjer, obrada prirodnog jezika, algoritam strojnog učenja ili model dubokog učenja.
3. Prikupite i očistite podatke: Ovdje morate organizirati sve svoje podatke iz različitih izvora te ih prethodno obraditi i pripremiti za upotrebu.
4. Uvježbajte prilagođeni model ili upotrijebite unaprijed izrađeni: Neki alati za analizu umjetne inteligencije dolaze s unaprijed obučenim modelima koje možete odmah koristiti. U suprotnom, morat ćete prvo uvježbati model ili fino ugoditi već uvježban koristeći većinu podataka koje ste prikupili.
5. Potvrdite i poboljšajte model: Nakon obuke morate procijeniti kvalitetu svog modela u izvlačenju uvida, identificiranju obrazaca i predviđanja kako biste vidjeli je li to u redu s vama ili treba li mu dodatna obuka.
6. Analizirajte i vizualizirajte: Ako je sve u redu, sada možete napraviti svoju analizu i objaviti rezultate s dobrim vizualizacijama koje će vam pomoći da zacrtate tijek vašeg poduzeća. Oni koji žele automatizirati procese mogu dalje krenuti dalje.

Popis najboljih AI alata za analizu podataka

• Tablo
• RapidMiner
• KNIM
• PyTorch
• H2O.ti
• MajmunUči
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polimer

Tvrtke koje koriste Datafication & AI

Mnoge tvrtke iz cijelog svijeta već koriste datafikaciju i umjetnu inteligenciju kako bi stekle prednost nad konkurencijom ili u druge svrhe. Slijedi kratki popis nekih od tih velikih tvrtki i načina na koji primjenjuju tehnologije.

1. Google: Google masovno primjenjuje podatkovne i AI algoritme za mnoge zadatke, uključujući rangiranje u tražilicama, prepoznavanje slika, ciljanje oglasa i obradu prirodnog jezika.
2. Amazon: Ovaj maloprodajni div koristi ih za preporuke proizvoda i optimizaciju opskrbnog lanca, između ostalog.
3. Facebook: Od personaliziranih feedova do ciljanja oglasa i prepoznavanja slika, Facebook nije izostavljen u povezivanju podataka pomoću umjetne inteligencije.
4. Netflix: Podaci o preferencijama i ponašanju korisnika iskopavaju se kako bi se stvorile personalizirane preporuke za filmove i TV emisije. Osim toga, tvrtka ih podjednako koristi za predviđanje potražnje za svojim originalnim produkcijama sadržaja.
5. Uber: Preporuke ruta dobro funkcioniraju oslanjaju se na AI i podatke. Kao i optimizirati cijene.
6. Tesla: Teslini samovozeći automobili oslanjaju se na podatke uživo iz okoline automobila za donošenje odluka o vožnji i navigaciju ulicama.
7. Airbnb: Od rezultata pretraživanja do personaliziranih preporuka i otkrivanja prijevara, Airbnb jednako koristi podatkovnu fikaciju sa strategijama umjetne inteligencije.

Često postavljana pitanja

Evo nekih često postavljanih pitanja u vezi s poslovnom podatkovnom organizacijom s umjetnom inteligencijom.

P: Kako datafication i AI rade zajedno?

O: Datafication je proces koji osigurava veliku količinu podataka koje tvrtka može iskopati radi uvida, dok umjetna inteligencija pronalazi obrasce i trendove iz podataka.

P: Koje su neke aplikacije za obradu podataka i AI?

O: Njihove aplikacije uključuju tražilice, opskrbne lance, personalizirane preporuke, automatizaciju zadataka, proizvodnju i još mnogo toga.

P: Hoće li datafication i AI preuzeti ljudske poslove?

O: Da i ne. Da, jer smanjuje potrebu za više ručnog rada ljudi, što dovodi do manje pozicija povezanih s podacima. I ne, jer jednako tako stvara više radnih prilika u tvrtkama.

P: Je li podatkovna obrada prijetnja privatnosti pojedinca?

O: Ovisi o tvrtki koja prikuplja podatke i za što ih koristi. Mnoge jurisdikcije ionako imaju zakone o privatnosti podataka koji štite korisnike.

Zaključak

Zaokružujući, vidjeli ste kako sinergija podatkovne baze i algoritama umjetne inteligencije pomaže poremetiti industrije na mreži i diljem svijeta od digitalnog plaćanja do tražilica, proizvodnje, prediktivnog održavanja i samovozećih vozila.

Zasigurno, ovaj trend neće tako skoro nestati. Dakle, bolje da vaša tvrtka to već radi ili je najbolje da počnete sada.