Duomenų apdorojimas ir AI: svarbi informacija ir įžvalga

Skaitmeninis amžius pavertė duomenis nauja turto klase, kuri gali sukurti arba sulaužyti korporacijas, o jų valdymo procesas vadinamas duomenų kaupimu.

„Datafication“ uždirbo milijardus dolerių daugeliui organizacijų ir jų steigėjų ir taip pat sužlugdė tas, kurios atsisakė teikti duomenis.

Kartu su dirbtiniu intelektu duomenų apdorojimas siūlo unikalų įrankį, skirtą transformuoti pramonės šakas, pertvarkyti verslo ir klientų sąveiką bei padidinti pelną ten, kur anksčiau atrodė, kad tokio nebuvo.

Šiame tinklaraštyje nagrinėjama duomenų tvarkymo ir dirbtinio intelekto sinergija, nušviečiamos įvairios galimybės ir verslo naujovės, kurias jie gali sukurti.

Kas yra duomenų apdorojimas?

Duomenų apdorojimas – tai iš įvairių šaltinių sugeneruotų duomenų rinkimo, analizės ir panaudojimo procesas, siekiant priimti pagrįstus verslo sprendimus. Duomenų apdorojimas gali padėti transformuoti bet kokį verslą, suskaidydamas įvairias jo veiklos dalis į kiekybiškai įvertinamą informaciją, kurią vėliau galima sekti, stebėti ir analizuoti. Dėl šio proceso natūraliai tobulinami produktai ir paslaugos.

Duomenų kūrimo filosofija remiasi informacijos, kaip turto, supratimu, nes įmonė, pasinaudodama turima informacija, gali lengvai įgyti ekonominį pranašumą. Taigi, daugelis NEMOKAMI bei freemium paslaugos šiandien egzistuoja dėl ekonominės duomenų tvarkymo naudos.

Duomenų tvarkymo privalumai

Verslo duomenų fiksavimas naudojant AI turi daug privalumų, o tai padidins įmonės efektyvumą, produktyvumą ir pelną. Štai keletas iš šių privalumų.

1. Klientų supratimas: „Analytics“ suteiks jums gilių įžvalgų apie jūsų klientus, jų elgesį, norus ir pageidavimus. Taigi duomenų tvarkymas yra būtinas bet kokiam į klientus orientuotam verslui.
2. Tendencijų tyrimas: Jūsų verslo duomenų analizė parodys, kur juda viskas. Galite atrasti tendencijas, tyrinėti tas tendencijas ir atrasti įžvalgų, kurios gali padėti jūsų verslui pelningai prisijungti prie daugybės.
3. Įžvalgos: Kartkartėmis atliekant duomenų analizę galite gauti vertingos informacijos, kurios niekada nesitikėjote ir kuri gali pakeisti jūsų verslą ir turtus.
4. Padidinkite efektyvumą: Duomenimis pagrįstos įžvalgos dažnai skatina įmones tapti efektyvesnėmis, kai jos pereina prie našesnių procesų arba sumažina švaistomų procesų skaičių. Tai taip pat gali apimti automatizavimą.
5. Sumažinti išlaidas: Duomenų tvarkymo įžvalgos ir modeliai gali padėti sumažinti veiklos sąnaudas, o tai yra pliusas.
6. Fokusas su 80/20: Duomenų apdorojimas gali atskleisti visas netolygias sistemas ir išteklių naudojimą įmonėje, padėdamas organizacijai perorientuoti savo dėmesį ir padidinti produktyvumą.
7. Nuspėjama „Analytics“: AI duomenų apdorojimas gali naudoti įmonės istorinius duomenis ateities tendencijoms numatyti, o tokia įžvalga leidžia geriau sutelkti dėmesį į pramonę ir investuoti į geresnę grąžą.

AI vaidmuo duomenų apdorojime

Nors duomenų analizę tradiciškai atlieka analitikų rankinis reikalas, dirbtinio intelekto įdiegimas palengvina darbą ir leidžia mažesnėms įmonėms įsigyti aukštesnio lygio verslo intelektą, kuris kitu atveju buvo skirtas privilegijuotiesiems.

Toliau pateikiami pagrindiniai AI vaidmenys / pranašumai duomenų tvarkymui.

• Greitai išskleiskite intelektą: nuo modelių iki tendencijų ir visų tipų įžvalgų, dirbtinis intelektas gali greitai jas paimti iš didelių duomenų rinkinių – daug greičiau nei bet kuris žmogaus duomenų analitikas.
• Patobulintas sprendimų priėmimas: Turėdami greitą ir gana patikimą verslo informacijos šaltinį, bet kuri komanda ar įmonė galės greitai ir ryžtingai imtis reikiamų veiksmų.
• Padidintas efektyvumas: AI leidžia bet kuriai organizacijai pigiai išgauti daugiau duomenų ir taip padidinti veiklos efektyvumą sumažinant žmogaus pastangas, laiką ir energiją.
• Užduočių automatizavimas: AI integravimo į įmonės duomenų tvarkymo procesą grožis yra tas, kad visiškas automatizavimas tampa lengvesnis, nes didžioji darbo dalis jau atlikta. Tada jums tereikia kelių taisyklių, kad nustatytų sąlygas, kurios turėtų suaktyvinti automatizuotus procesus, ir viskas.

Populiarūs duomenų šaltiniai

Duomenys jūsų duomenų tvarkymo tikslais gali būti gaunami iš bet kurio šaltinio, jei tik jie yra patikimi. Jūsų idealus šaltinis priklausys nuo jūsų verslo tipo ir to, ką ketinate pasiekti. Štai keletas populiarių šaltinių.

• IoT įrenginiai ir jutikliai: Tai gali būti daiktų interneto įrenginiai, tiesiogiai prijungti prie žiniatinklio, arba įprasti jutikliai, iš kurių įmonė gali rinkti informaciją kitais būdais.
• Social Media: Į klientus orientuotos įmonės gali gauti daug įžvalgų, surinkdamos kuo daugiau duomenų iš sąveikos su socialine žiniasklaida.
• E-komercija: Visos elektroninės prekybos platformos yra elgsenos aukso kasykla įmonėms, norinčioms išgauti duomenis.
• Mobile Apps: nemokamos ir aukščiausios kokybės programos mobiliesiems gali surinkti daug informacijos apie savo vartotojus, kurią kūrėjai gali panaudoti įvairiais novatoriškais būdais.
• Web Analytics: Net iš pažiūros įprastos svetainės gali pateikti daug reikšmingų duomenų, jei jos tinkamai stebimos naudojant tokius įrankius kaip "Google Analytics".
• Medicinos prietaisai: medicininiai įrašai, elektroninės programėlės ir visa kita, kas renka medicininius duomenis, gali būti geri duomenų šaltiniai.
• Finansiniai sandoriai: Įmonės, teikiančios finansinę infrastruktūrą, paprastai renka daugybę finansinių įrašų, skirtų įvairiai informacijai apie klientus, sukčiavimą ir optimizavimą.
• Sandėlių ir tiekimo grandinės: Stebėdamos kiekvieną savo tiekimo grandinių ir sandėlių lygį, įmonės gali surinkti pakankamai duomenų, kad galėtų supaprastinti savo veiklą.
• Viešosios ir privačios duomenų bazės: Nuo plokščių failų iki MySQL, MariaDB ir tam skirtų duomenų bazių įvairiuose vietiniuose ir debesies diegimuose kiekvienas organizuotas informacijos šaltinis yra geras duomenų šaltinis.
• Vyriausybės įrašai: Savaime suprantama.
• Priežiūros sistemos: AI gali išgauti ir vaizdus, ​​ir vaizdo įrašų duomenis.

Duomenų apdorojimo ir AI taikymo sritys

Teoriškai duomenys gali būti panaudoti siekiant pagerinti bet kurios organizacijos pasiūlą bet kurioje rinkoje. Tačiau čia yra pramonės šakos, kuriose duomenų apdorojimas ir dirbtinis intelektas jau sėkmingai taikomi.

• Gamyba
• Bankininkystė ir finansai
• Sveikatos apsauga
• Robotai
• Žemdirbystė
• Personalizuotos mokymosi sistemos
• Individualizuotos produktų ir paslaugų rekomendacijos
• Pavėžėjimo sistemos, tokios kaip „Uber“ ir „Lyft“.
• Navigacija naudojant GPS ir susijusias technologijas
• Mažmeninė prekyba ir pardavimas
• Draudimo sistemos
• Žmogiškųjų išteklių ir darbo derinimas
• Autonominės transporto priemonės
• Numatyta mašinų priežiūra
• Sukčiavimo aptikimas
• Paieškos sistemos ir reitingavimas

Svarstymai ir iššūkiai

Duomenų kūrimo ir dirbtinio intelekto projektai susiduria su iššūkiais ir problemomis. Toliau pateikiami keli pagrindiniai.

1. sudėtingumas: Duomenų valdymas ir dirbtinio intelekto naudojimas jiems analizuoti gali būti sudėtingas reikalas, dažnai reikalaujantis apmokytų ar patyrusių darbuotojų.
2. Algoritminis poslinkis: DI modeliai gali būti pažeisti, kai jie mokomi naudojant vienpusius duomenis. Pavyzdžiui, mokyti roboto modelį tik su kaukazo veidais. Žinoma, tai turės problemų su Azijos ir Afrikos veidais.
3. Skaičiavimo ištekliai: duomenų apdorojimui naudojant AI gali prireikti daug skaičiavimo išteklių, jei atliekate dideles operacijas.
4. Duomenų kokybė: Šiukšlės įeina, šiukšlės visada laikosi. Nesvarbu, koks geras yra AI modelis, įvestis, kurią jį pateikiate, lemia rezultatus, kuriuos gausite iš jo.
5. Saugumo iššūkiai: AI modeliai gali būti jautrūs atakoms. Be to, reikia atsižvelgti į duomenų privatumą ir susijusią riziką.
6. Reguliavimo laikymasis: jei ketinate gauti informaciją iš savo naudotojų, geriau žinokite apie duomenų apsaugos įstatymus ir reglamentus atitinkamose jurisdikcijose.
7. Nenumatytos pasekmės: AI modeliai gali pradėti veiksmus, kurie vėliau gali turėti nenumatytų pasekmių arba paaiškėti tik tada, kai jau per vėlu. Kas prisiima kaltę?
8. Darbo perkėlimas: Duomenų apdorojimo automatizavimas naudojant dirbtinį intelektą natūraliai sukelia darbo jėgos sutrikimą. Nors duomenų tvarkymo rezultatai taip pat gali padidinti naujų kvalifikuotų darbuotojų poreikį.

Kaip sutvarkyti savo organizacijos duomenis

Duomenų tvarkymas jūsų organizacijoje yra nuolatinis procesas, kuriam tiesiog reikia imtis veiksmų tinkama kryptimi. Tačiau, kaip rodo daugelis įmonių, nėra griežtų duomenų kaupimo taisyklių. Tačiau čia yra keletas veiksmų, kuriuos turėsite atlikti.

• Investuokite į duomenų infrastruktūrą, įskaitant aparatinę įrangą, programinę įrangą, jutiklius ir daiktų interneto įrenginius.
• Surinkite ir saugokite duomenis iš kuo daugiau šaltinių.
• Savo įmonėje sukurkite duomenimis pagrįstą kultūrą, nustatydami, kaip informaciją naudosite darbui.
• Įdiekite politiką, kad užtikrintumėte renkamų duomenų kokybę.
• Integruokite duomenis iš kuo daugiau sistemų ir skyrių centralizuodami savo duomenų saugyklą.
• Skatinkite duomenų mokslininkų ir likusios organizacijos bendradarbiavimą.
• Pradėkite nuo mažo su lengvu projektu, tada išplėskite savo duomenų rinkimą, kai įgysite daugiau patirties.

Kaip atlikti AI duomenų analizę

Atlikę organizacijos duomenis, galite atlikti savo įmonės duomenų AI analizę atlikdami šiuos veiksmus.

1. Apibrėžkite tikslus: Pirmiausia turite žinoti, kokių įžvalgų, rezultatų ar modelių tikitės gauti iš proceso. Jie taip pat turi atitikti jūsų verslo poreikius.
2. Pasirinkite AI metodą: Taip pat turėsite pasirinkti tinkamą AI discipliną, kuri gali padėti jums pasiekti savo tikslus. Pavyzdžiui, natūralios kalbos apdorojimas, mašininio mokymosi algoritmas arba giluminio mokymosi modelis.
3. Surinkite ir išvalykite duomenis: Čia reikia sutvarkyti visus savo duomenis iš skirtingų šaltinių ir iš anksto apdoroti bei paruošti naudojimui.
4. Išmokykite pritaikytą modelį arba naudokite iš anksto sukurtą: Kai kurie AI analizės įrankiai pateikiami su iš anksto paruoštais modeliais, kuriuos galite naudoti iš karto. Priešingu atveju pirmiausia turėsite išmokyti modelį arba sureguliuoti jau apmokytą modelį naudodami daugumą surinktų duomenų.
5. Patvirtinkite ir patobulinkite modelį: po treniruotės turite įvertinti savo modelio kokybę, kad gautumėte įžvalgas, nustatytumėte modelius ir prognozes, kad pamatytumėte, ar jums viskas gerai, ar jį reikia toliau mokyti.
6. Analizė ir vizualizacija: Jei viskas klostosi gerai, dabar galite atlikti analizę ir paskelbti rezultatus su geromis vizualizacijomis, kurios padės nustatyti įmonės eigą. Tie, kurie nori automatizuoti procesus, gali imtis veiksmų toliau.

Populiariausių AI duomenų analizės įrankių sąrašas

• Scēna
• RapidMiner
• ŽMONĖ
• „PyTorch“
• H2O.ai
• Beždžionė Išmok
• „Google Cloud AutoML“.
• „Google Colab“
• „DataRobot“
• „Microsoft Power BI“
• Akkio
• Polimeras

Įmonės, naudojančios Datafication ir AI

Daugelis kompanijų iš viso pasaulio jau naudoja duomenų tvarkymą ir dirbtinį intelektą, kad įgytų pranašumą prieš konkurentus ar kitais tikslais. Toliau pateikiamas trumpas kai kurių pagrindinių įmonių sąrašas ir tai, kaip jos taiko technologijas.

1. "Google": Google masiškai taiko duomenų apdorojimo ir AI algoritmus daugeliui užduočių, įskaitant paieškos variklio reitingavimą, vaizdų atpažinimą, skelbimų taikymą ir natūralios kalbos apdorojimą.
2. Amazonė: Šis mažmeninės prekybos milžinas, be kita ko, juos naudoja produktų rekomendacijoms ir tiekimo grandinės optimizavimui.
3. Facebook: Nuo suasmenintų sklaidos kanalų iki skelbimų taikymo ir vaizdų atpažinimo – „Facebook“ neatsilieka nuo duomenų apdorojimo naudojant AI.
4. "Netflix": duomenys apie naudotojų nuostatas ir elgesį išgaunami siekiant sukurti suasmenintas filmų ir TV laidų rekomendacijas. Be to, bendrovė juos taip pat naudoja, kad prognozuotų savo originalaus turinio produkcijos paklausą.
5. Uber: maršruto rekomendacijos priklauso nuo AI ir duomenų, kad veiktų gerai. Taip pat optimizuoti kainodarą.
6. Tesla: „Tesla“ savarankiškai važiuojantys automobiliai remiasi tiesioginiais duomenimis iš automobilio aplinkos, kad galėtų priimti vairavimo sprendimus ir naršyti gatvėmis.
7. Airbnb: nuo paieškos rezultatų iki suasmenintų rekomendacijų ir sukčiavimo aptikimo, „Airbnb“ lygiai taip pat naudoja duomenų apdorojimą su dirbtinio intelekto strategijomis.

Dažnai užduodami klausimai

Štai keletas dažniausiai užduodamų klausimų apie verslo duomenų apdorojimą dirbtiniu intelektu.

Kl.: Kaip duomenų apdorojimas ir AI veikia kartu?

A. Duomenų apdorojimas yra procesas, kurio metu įmonei pateikiama daug duomenų, kad galėtų gauti įžvalgų, o dirbtinis intelektas pagal duomenis randa modelius ir tendencijas.

Kl.: Kokios yra duomenų tvarkymo ir AI programos?

A: Jų programos apima paieškos variklius, tiekimo grandines, asmenines rekomendacijas, užduočių automatizavimą, gamybą ir daug daugiau.

Klausimas: Ar duomenų apdorojimas ir AI perims žmonių darbus?

A: Taip ir ne. Taip, nes tai sumažina žmonių rankų darbo poreikį, todėl su duomenimis susijusių pozicijų sumažėja. Ir ne, nes tai lygiai taip pat sukuria daugiau darbo galimybių įmonėse.

Kl.: Ar duomenų tvarkymas kelia grėsmę asmens privatumui?

A: Tai priklauso nuo įmonės, renkančios duomenis, ir nuo to, kam jie juos naudoja. Daugelyje jurisdikcijų galioja duomenų privatumo įstatymai, siekiant apsaugoti vartotojus.

Išvada

Apibendrinant pastebėjote, kaip duomenų kaupimo ir dirbtinio intelekto algoritmų sinergija padeda sutrikdyti pramonės šakas internete ir visame pasaulyje nuo skaitmeninių mokėjimų iki paieškos sistemų, gamybos, nuspėjamosios priežiūros ir savarankiškai važiuojančių transporto priemonių.

Žinoma, ši tendencija greitai neišnyks. Taigi, jūsų įmonė geriau tai daro jau arba geriausia pradėti dabar.