データ化と AI: 重要な詳細と洞察

デジタル時代により、データは企業の成否を左右する新たな資産クラスとなり、その管理プロセスはデータフィケーションと呼ばれます。

データ化は多くの組織とその創設者に数十億ドルをもたらしましたが、データ化を拒否した組織も同様に壊滅させました。

と相まって人工知能データ化は、業界を変革し、ビジネスと顧客のやりとりを再形成し、これまでは存在しなかったと思われる利益を増やすための独自のツールを提供します。

この blog データ化と AI の相乗効果を探り、それらが生み出す可能性のあるさまざまな機会とビジネス革新に光を当てます。

データフィケーションとは何ですか?

データフィケーションは、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために、さまざまなソースから生成されたデータを収集、分析、利用するプロセスです。データ化は、業務のさまざまな部分を定量化可能な情報に分解し、後で追跡、監視、分析できるようにすることで、あらゆるビジネスの変革に役立ちます。このプロセスは自然と製品やサービスの改善につながります。

データフィケーションの哲学は、情報を資産として理解することに基づいています。企業は、利用可能な情報を利用することで簡単に経済的利点を得ることができるからです。したがって、多くの無料 • フリーミアム データフィケーションの経済的利益のおかげで、今日のサービスが存在しています。

データフィケーションの利点

AIによるビジネスのデータ化には多くのメリットがあり、効率性の向上につながります。生産性、そして会社に利益をもたらします。そのメリットのいくつかをご紹介します。

顧客を理解する: 分析により、顧客、その行動、欲求、好みについての深い洞察が得られます。したがって、顧客中心のビジネスにはデータフィケーションが必須です。
トレンドを調査する: ビジネスからのデータを分析すると、物事がどこに向かっているのかがわかります。トレンドを発見し、それらのトレンドを調査し、ビジネスが利益を上げて時流に加わることを可能にする洞察を見つけることができます。
分析: データ分析を時々実行すると、予想もしなかった貴重な情報が得られ、ビジネスや運命を変える可能性があります。
効率を高める：データ主導の洞察は、多くの場合、より生産的なプロセスに切り替えたり、無駄なプロセスを削減したりすることで、企業の効率を向上させます。これには自動化も含まれる場合があります。
コスト削減: データフィケーションから得られる洞察とパターンは、運用コストの削減に役立ち、これはプラスになります。
80/20で集中：データ化により、企業内のすべての不均一なシステムとリソースの使用状況が明らかになり、組織が焦点を再調整して生産性を向上させることができます。
予測分析: AI データフィケーションでは、企業の過去のデータを使用して将来の傾向を予測できます。そのような洞察は、より良い利益を得るために業界に焦点を当て、投資を強化することにつながります。

データフィケーションにおける AI の役割

データ分析は従来、アナリストが手作業で行ってきたが、人工知能の導入により作業が容易になり、小規模なスタートアップこれまでは特権階級の人だけが利用できる、より高度なビジネスインテリジェンスを提供します。

データフィケーションに対する AI の主な役割と利点は次のとおりです。

インテリジェンスを素早く抽出: パターンからトレンド、あらゆる種類の洞察に至るまで、AI は人間のデータアナリストよりもはるかに速く、大規模なデータセットからそれらを迅速に取得できます。
意思決定の改善: 高速で比較的信頼性の高いビジネスインテリジェンスのソースがあれば、あらゆるチームや企業が迅速かつ断固として適切な措置を講じることができます。
効率アップ: AI により、あらゆる組織がより多くのデータを安価にマイニングできるようになり、人間の労力、時間、エネルギーが削減され、業務効率が向上します。
タスクの自動化: AI を企業のデータ化プロセスに統合する利点は、ほとんどの作業がすでに完了しているため、完全な自動化が容易になることです。必要なのは、自動プロセスをトリガーする条件を決定するためのいくつかのルールだけです。それだけです。

一般的なデータソース

データ化を目的としたデータは、信頼できるものであれば、どのようなソースから取得しても構いません。理想的な情報源は、ビジネスの種類と何を達成しようとしているかによって異なります。ここでは人気のあるソースをいくつか紹介します。

IoT デバイスとセンサー: これには、Web に直接接続されているモノのインターネットデバイスや、企業が他の方法で情報を収集できる通常のセンサーが含まれる場合があります。
ソーシャルメディア：顧客中心の企業は、ソーシャルメディアでのやり取りからできるだけ多くのデータを収集することで、多くの洞察を得ることができます。
E-コマース：すべての電子商取引プラットフォームは、データマイニングに意欲的な企業にとって行動の宝庫です。
スマホアプリ: 無料およびプレミアムのモバイルアプリは、開発者が多くの革新的な方法で使用できるユーザーに関する多くの情報を収集できます。
のWeb Analytics: 一見普通の Web サイトでも、次のようなツールを使用して適切に追跡すると、多くの意味のあるデータを生成できます。 Google Analytics.
医療機器: 医療記録、電子機器、その他医療データを収集するものはすべて、優れたデータソースとなり得ます。
金融取引: 金融インフラストラクチャを提供する企業は通常、顧客、不正行為、最適化に関する幅広い情報を得るために、膨大な財務記録をマイニングしています。
倉庫とサプライチェーン：サプライチェーンと倉庫の各レベルを監視することで、企業は業務を永続的に合理化するのに十分なデータを生成できます。
パブリックおよびプライベートデータベース: フラットファイルから MySQL、MariaDB、さまざまなローカルおよびクラウド展開の専用データベースに至るまで、整理されたすべての情報ソースが優れたデータソースになります。
政府記録: 自明です。
監視システム: 画像とビデオデータの両方を AI によってマイニングできます。

データフィケーションとAIの応用分野

理論的には、データを活用して、あらゆる市場におけるあらゆる組織のサービスを向上させることができます。ただし、データフィケーションと AI がすでにうまく適用されている業界は次のとおりです。

製造
銀行とファイナンス
医療関連
ロボット工学
農業
パーソナライズされた学習システム
パーソナライズされた製品とサービスの推奨事項
UberやLyftなどのライドシェアリングシステム
GPS および関連テクノロジーを使用したナビゲーション
小売および販売
保険制度
人材と仕事のマッチング
自動運転車
機械の予知保全
不正検出
検索エンジンランキング

考慮事項と課題

データフィケーションと人工知能のプロジェクトには、考慮すべき課題と問題があります。以下は主なものの一部です。

複雑: データの管理とそれを分析するための AI の使用は複雑な作業になる可能性があり、多くの場合、訓練を受けた、または経験豊富な人材が必要になります。
アルゴリズムのバイアス: AI モデルは、一方的なデータでトレーニングされた場合、偏見を持たれる可能性があります。たとえば、白人の顔だけを使用してロボットモデルをトレーニングする場合です。もちろん、アジア人やアフリカ人の顔には問題があるでしょう。
コンピューティング資料: 大規模なオペレーションを実行している場合、AI を使用したデータ化には大量のコンピューティングリソースが必要になる可能性があります。
データ品質：ガベージイン、ガベージアウトは常に成立します。 AI モデルがどれほど優れていても、AI モデルに与える入力によって、そこから得られる結果が決まります。
セキュリティ課題: AI モデルは攻撃を受けやすい可能性があります。さらに、データプライバシーとそれに関連するリスクも考慮する必要があります。
企業コンプライアンス: ユーザーから情報をマイニングする場合は、関連する法域のデータ保護法と規制をよく知っておく必要があります。
意図しない結果: AI モデルは、後で意図しない結果をもたらしたり、手遅れになって初めて明らかになる可能性のあるアクションを開始できます。誰が責任を負うのでしょうか？
離職: 人工知能によるデータフィケーションの自動化は、当然、労働力の混乱につながります。ただし、データ化の結果、新しい熟練労働者の需要も同様に増加する可能性があります。

組織をデータ化する方法

組織のデータ化は継続的なプロセスであり、必要なのは正しい方向に進むことだけです。しかし、多くの企業が証明しているように、データフィケーションには厳密なルールはありません。ただし、実行する必要がある手順がいくつかあります。

ハードウェア、ソフトウェア、センサー、IoT デバイスなどのデータインフラストラクチャに投資します。
できるだけ多くのソースからデータを収集して保存します。
仕事での情報の使用方法を定義することで、企業内にデータドリブンの文化を確立します。
収集するデータの品質を確保するためにポリシーを導入します。
データウェアハウジングを一元化することで、できるだけ多くのシステムや部門からのデータを統合します。
データサイエンティストと組織の他のメンバーとの間のコラボレーションを促進します。
簡単なことから始めようプロジェクトその後、経験を積むにつれてデータ化を拡大していきます。

AIデータ分析の実施方法

組織のデータ化後、次の手順を使用して会社のデータの AI 分析を実行できます。

目標を定義する: まず、プロセスからどのようなタイプの洞察、結果、またはパターンを得ることを望んでいるのかを知る必要があります。これらはビジネスニーズにも適合する必要があります。
AI アプローチを選択する: 目標の達成に役立つ適切な AI 分野を選択する必要もあります。たとえば、自然言語処理、機械学習アルゴリズム、深層学習モデルなどです。
データの収集とクリーンアップ: ここでは、さまざまなソースからのすべてのデータを整理し、前処理してすぐに使用できるようにする必要があります。
カスタムモデルをトレーニングするか、事前に構築されたモデルを使用する: 一部の AI 分析ツールには、すぐに使用できる事前トレーニング済みモデルが付属しています。それ以外の場合は、最初にモデルをトレーニングするか、収集したデータのほとんどを使用してすでにトレーニング済みのモデルを微調整する必要があります。
モデルの検証と改良: トレーニング後、モデルの洞察の抽出、パターンの特定、予測の品質を評価して、問題ないかどうか、またはさらなるトレーニングが必要かどうかを確認する必要があります。
分析と可視化: すべてがうまくいけば、分析を行って、企業の方向性を示すのに役立つ適切な視覚化を行った結果を公開することができます。プロセスの自動化を目指す人は、ここからさらに前進することができます。

上位の AI データ分析ツールのリスト

データフィケーションと AI を使用する企業

世界中の多くの企業が、競合他社に対して優位性を得るために、またはその他の目的でデータフィケーションと人工知能をすでに採用しています。以下は、これらの主要企業のいくつかと、それらの企業がテクノロジーをどのように適用しているかの短いリストです。

グーグル: Google は、検索エンジンのランキング、画像認識、広告のターゲティング、自然言語処理など、多くのタスクにデータフィケーションと AI アルゴリズムを大規模に適用しています。
Amazon: この小売大手は、製品の推奨やサプライチェーンの最適化などにこれらを使用しています。
Facebook：パーソナライズされたフィードから広告ターゲティング、画像認識に至るまで、Facebook は AI によるデータ化から除外されません。
Netflix: ユーザーの好みや行動に関するデータがマイニングされ、映画やテレビ番組のパーソナライズされた推奨事項が作成されます。さらに、同社はオリジナルのコンテンツ制作の需要を予測するためにそれらを同様に使用しています。
ユーバー: ルートの推奨は AI とデータに依存して適切に機能します。価格設定も最適化します。
テスラ: テスラの自動運転車は、車の環境からのライブデータに依存して、運転の意思決定を行い、道路を移動します。
のAirbnb：検索結果からパーソナライズされた推奨事項、不正行為の検出に至るまで、Airbnb はデータフィケーションと AI 戦略を同様に活用しています。

よくある質問

人工知能によるビジネスのデータフィケーションに関してよくある質問をいくつか紹介します。

Q: データフィケーションと AI はどのように連携しますか?

A: データフィケーションは、企業が洞察を得るために大量のデータを提供し、AI がデータからパターンと傾向を見つけるプロセスです。

Q: データ化および AI アプリケーションにはどのようなものがありますか?

A: 彼らのアプリケーションには、検索エンジン、サプライチェーン、パーソナライズされた推奨事項、タスクの自動化、製造などが含まれます。

Q: データ化とAIは人類を支配するのか jobs?

A: はい、いいえです。はい、人間による手作業の必要性が減り、データ関連のポジションが減るからです。いいえ、それは同様に企業においてより多くの労働機会を生み出すからです。

Q: データ化は個人のプライバシーに対する脅威ですか?

A: これはデータを収集する企業とその使用目的によって異なります。多くの法域では、とにかくユーザーを保護するためにデータプライバシー法を制定しています。

まとめ

まとめると、データフィケーションと人工知能アルゴリズムの相乗効果が、デジタル決済から検索エンジン、製造、予知保全、自動運転車に至るまで、オンラインおよび世界中の業界にどのような変革をもたらしているかがわかりました。

確かに、この傾向はすぐに消えることはありません。したがって、あなたの会社はすでにそれを実行しているか、今すぐ始めるのが最善です。