Datafication un AI: svarīga informācija un ieskats

Digitālais laikmets ir pārvērtis datus par jaunu aktīvu klasi, kas var izveidot vai salauzt korporācijas, un to pārvaldības procesu sauc par datu fiksāciju.

Datafication ir nopelnījis miljardiem dolāru daudzām organizācijām un to dibinātājiem un vienlīdz iznīcinājis tos, kas atteicās veikt datus.

Kopā ar mākslīgo intelektu, datu fiksēšana piedāvā unikālu rīku, lai pārveidotu nozares, pārveidotu biznesa un klientu mijiedarbību un palielinātu peļņu tur, kur iepriekš tādas nebija.

Šis emuārs pēta sinerģiju starp datu apstrādi un mākslīgo intelektu, atklājot dažādās iespējas un biznesa inovācijas, ko tie varētu radīt.

Kas ir datu apstrāde?

Datu veidošana ir no dažādiem avotiem iegūtu datu vākšanas, analīzes un izmantošanas process, lai pieņemtu apzinātus biznesa lēmumus. Datafication var palīdzēt pārveidot jebkuru uzņēmumu, sadalot dažādas tā darbības daļas kvantitatīvā informācijā, ko pēc tam var izsekot, uzraudzīt un analizēt. Šis process, protams, noved pie produktu un pakalpojumu uzlabojumiem.

Datu veidošanas filozofija balstās uz izpratni par informāciju kā aktīvu – jo uzņēmums, izmantojot sev pieejamo informāciju, var viegli iegūt ekonomiskas priekšrocības. Tādējādi daudzi bezmaksas un freemium pakalpojumi pastāv šodien, pateicoties datu fiksēšanas ekonomiskajiem ieguvumiem.

Datu apstrādes priekšrocības

Uzņēmuma datu fiksēšanai ar AI ir daudz priekšrocību, kas uzlabos uzņēmuma efektivitāti, produktivitāti un peļņu. Šeit ir daži no šiem ieguvumiem.

1. Izpratne par klientiem: Analytics sniegs jums dziļu ieskatu par klientiem, viņu uzvedību, vēlmēm un vēlmēm. Tātad datu apstrāde ir obligāta jebkuram uz klientu orientētam biznesam.
2. Tendenču izpēte: sava uzņēmuma datu analīze parādīs, kur virzās lietas. Varat atklāt tendences, izpētīt šīs tendences un atklāt ieskatus, kas var ļaut jūsu uzņēmumam izdevīgi pievienoties kopienai.
3. Ieskats: Laiku pa laikam veicot datu analīzi, jūs varat iegūt vērtīgu informāciju, ko jūs nekad negaidījāt un kas var pārveidot jūsu biznesu un bagātību.
4. Palieliniet efektivitāti: uz datiem balstīti ieskati bieži liek uzņēmumiem kļūt efektīvākiem, pārejot uz produktīvākiem procesiem vai samazinot izšķērdīgos procesus. Tas var ietvert arī automatizāciju.
5. Samaziniet Izmaksas: Ieskati un modeļi no datu veidošanas var palīdzēt samazināt darbības izmaksas, kas ir plus.
6. Fokuss ar 80/20: Datafication var atklāt visas uzņēmuma sistēmas un resursu izmantošanas nevienmērību, palīdzot organizācijai pārorientēt uzmanību un palielināt produktivitāti.
7. Paredzamā analīzeAI datafication var izmantot uzņēmuma vēsturiskos datus, lai prognozētu nākotnes tendences, un šāds ieskats ļauj labāk koncentrēties uz nozari un investēt labākai atdevei.

AI loma datu veidošanā

Lai gan datu analīze tradicionāli ir bijusi analītiķu manuāla darbība, mākslīgā intelekta ieviešana atvieglo darbu un ļauj mazākiem jaunizveidotiem uzņēmumiem atļauties augstāku biznesa inteliģences līmeni, kas citādi ir paredzēts priviliģētajiem.

Tālāk ir norādītas AI galvenās lomas/priekšrocības datu noformēšanā.

• Ātri iegūstiet informāciju: sākot no modeļiem līdz tendencēm un visa veida ieskatiem, mākslīgais intelekts var ātri iegūt tos no lielām datu kopām — daudz ātrāk, nekā spēj veikt jebkurš cilvēku datu analītiķis.
• Uzlabota lēmumu pieņemšana: Ātrs un salīdzinoši uzticams biznesa informācijas avots ļaus jebkurai komandai vai uzņēmumam ātri un izlēmīgi veikt pareizos pasākumus.
• Uzlabota efektivitāteAI ļauj jebkurai organizācijai lēti iegūt vairāk datu, tādējādi palielinot darbības efektivitāti, samazinot cilvēku pūles, laiku un enerģiju.
• Uzdevumu automatizācija: AI integrēšanas uzņēmuma datu apstrādes procesā skaistums ir tāds, ka pilnīga automatizācija kļūst vieglāka, jo lielākā daļa darba jau ir paveikts. Pēc tam jums ir nepieciešami tikai daži noteikumi, lai noteiktu nosacījumus, kuriem vajadzētu aktivizēt automatizētus procesus, un tas arī viss.

Populāri datu avoti

Dati jūsu datu sagatavošanas nolūkiem var nākt no jebkura avota, ja vien tie ir uzticami. Jūsu ideālais avots būs atkarīgs no jūsu uzņēmējdarbības veida un tā, ko plānojat paveikt. Šeit ir daži populāri avoti.

• IoT ierīces un sensori: tas var ietvert lietiskā interneta ierīces, kas ir tieši savienotas ar tīmekli, vai parastos sensorus, no kuriem uzņēmums var iegūt informāciju citos veidos.
• Sociālās Media: Uz klientiem orientēti uzņēmumi var gūt lielu ieskatu, vācot pēc iespējas vairāk datu no mijiedarbības sociālajos medijos.
• E-komercija: Visas e-komercijas platformas ir uzvedības zelta raktuves uzņēmumiem, kas vēlas iegūt datus.
• mobilie Apps: bezmaksas un premium mobilās lietotnes var iegūt daudz informācijas par saviem lietotājiem, ko izstrādātāji var izmantot daudzos novatoriskos veidos.
• Web analytics: pat šķietami parastas vietnes var radīt daudz nozīmīgu datu, ja tās tiek pareizi izsekotas, izmantojot tādus rīkus kā Google Analytics.
• Medicīniskās ierīces: Labi datu avoti var būt medicīniskie ieraksti, elektroniskie sīkrīki un viss pārējais, kas uztver medicīniskos datus.
• Finanšu darījumi: uzņēmumi, kas nodrošina finanšu infrastruktūru, parasti iegūst milzīgos finanšu ierakstus, lai iegūtu plašu informāciju par klientiem, krāpšanu un optimizāciju.
• Noliktavu un piegādes ķēdes: Uzraugot katru piegādes ķēžu un noliktavu līmeni, uzņēmumi var iegūt pietiekami daudz datu, lai pilnībā racionalizētu savu darbību.
• Publiskās un privātās datu bāzes: no vienotiem failiem līdz MySQL, MariaDB un īpašām datu bāzēm dažādās lokālās un mākoņa izvietošanas vietās, katrs organizētais informācijas avots ir labs datu avots.
• Valdības ieraksti: Pašsaprotami.
• Novērošanas sistēmas: AI var iegūt gan attēlus, gan video datus.

Datu un mākslīgā intelekta pielietojuma jomas

Teorētiski datus var izmantot, lai uzlabotu jebkuras organizācijas piedāvājumu jebkurā tirgū. Tomēr šeit ir nozares, kurās datu veidošana un AI jau tiek veiksmīgi izmantotas.

• Ražošana
• Bankas un finanses
• Veselības aprūpe
• Robotika
• lauksaimniecība
• Personalizētas mācību sistēmas
• Personalizēti ieteikumi par produktiem un pakalpojumiem
• Brauciena koplietošanas sistēmas, piemēram, Uber un Lyft
• Navigācija, izmantojot GPS un ar to saistītās tehnoloģijas
• Mazumtirdzniecība un tirdzniecība
• Apdrošināšanas sistēmas
• Cilvēkresursu un darba saskaņošana
• Autonomi transportlīdzekļi
• Mašīnu paredzamā apkope
• Krāpšanas atklāšana
• Meklētājprogrammas un ranžēšana

Apsvērumi un izaicinājumi

Ir problēmas un problēmas, kas jāņem vērā saistībā ar datu fiksēšanas un mākslīgā intelekta projektiem. Tālāk ir minēti daži no galvenajiem.

1. sarežģītība: Datu pārvaldība un AI izmantošana to analīzei var būt sarežģīta lieta, kas bieži prasa apmācītu vai pieredzējušu personālu.
2. Algoritmiskā novirze: AI modeļi var tikt aizspriedumi, ja tie tiek apmācīti ar vienpusīgiem datiem. Piemēram, apmācot robotu modeli ar tikai kaukāziešu sejām. Protams, tam būs problēmas ar Āzijas un Āfrikas sejām.
3. Skaitļošanas resursi: datu apstrādei ar AI var būt nepieciešami lieli skaitļošanas resursi, ja veicat lielas darbības.
4. Datu kvalitāte: Atkritumi iekšā, atkritumi ārā vienmēr tur. Neatkarīgi no tā, cik labs ir AI modelis, ievade, ko jūs to ievadāt, nosaka rezultātus, ko jūs saņemat no tā.
5. Drošības izaicinājumi: AI modeļi var būt jutīgi pret uzbrukumiem. Turklāt ir jāņem vērā arī datu privātums un ar to saistītie riski.
6. Atbilstība noteikumiem: ja plānojat iegūt informāciju no saviem lietotājiem, labāk ievērojiet datu aizsardzības likumus un noteikumus attiecīgajās jurisdikcijās.
7. Neparedzētas sekas: AI modeļi var uzsākt darbības, kurām vēlāk var būt neparedzētas sekas vai kuras var kļūt redzamas tikai tad, kad ir par vēlu. Kurš uzņemsies vainu?
8. Darba pārvietošana: Datu noteikšanas automatizācija ar mākslīgo intelektu, protams, izraisa darbaspēka traucējumus. Lai gan datu apkopošanas rezultāti varētu arī palielināt pieprasījumu pēc jauniem kvalificētiem darbiniekiem.

Kā nodrošināt savas organizācijas datus

Jūsu organizācijas datu apkopošana ir nepārtraukts process, kurā jums vienkārši jāveic pasākumi pareizajā virzienā. Taču, kā liecina daudzi uzņēmumi, datu fiksēšanai nav stingru noteikumu. Šeit ir norādītas dažas darbības, kas jums tomēr būs jāveic.

• Investējiet datu infrastruktūrā, tostarp aparatūrā, programmatūrā, sensoros un IoT ierīcēs.
• Apkopojiet un glabājiet datus no pēc iespējas vairāk avotiem.
• Izveidojiet uz datiem balstītu kultūru savā uzņēmumā, definējot, kā informāciju izmantosit darbā.
• Ieviesiet politikas, lai nodrošinātu apkopoto datu kvalitāti.
• Integrējiet datus no pēc iespējas vairākām sistēmām un nodaļām, centralizējot datu noliktavu.
• Veiciniet sadarbību starp datu zinātniekiem un pārējo organizāciju.
• Sāciet ar nelielu projektu ar vienkāršu projektu, pēc tam paplašiniet savu datu klāstu, iegūstot vairāk pieredzes.

Kā veikt AI datu analīzi

Pēc organizācijas datu fiksēšanas varat veikt sava uzņēmuma datu AI analīzi, veicot tālāk norādītās darbības.

1. Definējiet mērķus: vispirms ir jāzina, kāda veida ieskatus, rezultātus vai modeļus vēlaties iegūt no procesa. Tiem ir jāatbilst arī jūsu biznesa vajadzībām.
2. Izvēlieties AI pieeju: jums būs arī jāizvēlas pareizā AI disciplīna, kas var palīdzēt sasniegt jūsu mērķus. Piemēram, dabiskās valodas apstrāde, mašīnmācīšanās algoritms vai dziļās mācīšanās modelis.
3. Apkopojiet un notīriet datus: Šeit jums ir jāsakārto visi dati no dažādiem avotiem un tie ir iepriekš jāapstrādā un jāsagatavo lietošanai.
4. Apmāciet pielāgotu modeli vai izmantojiet iepriekš izveidotu modeli: dažiem AI analīzes rīkiem ir iepriekš apmācīti modeļi, kurus varat izmantot uzreiz. Pretējā gadījumā jums vispirms būs jāapmāca modelis vai jāpielāgo jau apmācīts modelis, izmantojot lielāko daļu savākto datu.
5. Validēt un uzlabot modeli: Pēc apmācības jums ir jānovērtē sava modeļa kvalitāte, iegūstot ieskatus, identificējot modeļus un prognozes, lai redzētu, vai tas jums ir kārtībā vai tam ir nepieciešama papildu apmācība.
6. Analīze un vizualizācija: Ja viss iet labi, tagad varat veikt analīzi un publicēt rezultātus ar labām vizualizācijām, lai palīdzētu noteikt jūsu uzņēmuma gaitu. Tie, kas vēlas automatizēt procesus, var iet tālāk no šejienes.

Labāko AI datu analīzes rīku saraksts

• Glezna
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O. ai
• MonkeyLearn
• Google Cloud AutoML
• google colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polimērs

Uzņēmumi, kas izmanto Datafication un AI

Daudzi uzņēmumi no visas pasaules jau izmanto datu noteikšanu un mākslīgo intelektu, lai iegūtu priekšrocības pār saviem konkurentiem vai citiem mērķiem. Tālāk ir sniegts īss saraksts ar dažiem no šiem lielākajiem uzņēmumiem un to, kā viņi izmanto tehnoloģijas.

1. google: Google masveidā izmanto datu noteikšanu un AI algoritmus daudziem uzdevumiem, tostarp meklētājprogrammu ranžēšanai, attēlu atpazīšanai, reklāmu mērķauditorijas atlasei un dabiskās valodas apstrādei.
2. Amazone: šis mazumtirdzniecības gigants tos izmanto, lai cita starpā ieteiktu produktus un optimizētu piegādes ķēdi.
3. Facebook: sākot no personalizētām plūsmām un beidzot ar reklāmu mērķauditorijas atlasi un attēlu atpazīšanu, Facebook nav atstāts ārpus datu apstrādes ar AI.
4. Netflix: dati par lietotāju vēlmēm un uzvedību tiek iegūti, lai izveidotu personalizētus ieteikumus filmām un TV pārraidēm. Turklāt uzņēmums tos vienlīdz izmanto, lai prognozētu pieprasījumu pēc sākotnējā satura produkcijas.
5. Uber: lai maršruta ieteikumi darbotos labi, balstās uz AI un datiem. Kā arī optimizēt cenas.
6. Tesla: Tesla pašbraucošās automašīnas paļaujas uz tiešajiem datiem no automašīnas vides, lai pieņemtu lēmumus par braukšanu un pārvietotos pa ielām.
7. Airbnb: no meklēšanas rezultātiem līdz personalizētiem ieteikumiem un krāpšanas atklāšanu, Airbnb vienlīdz izmanto datu apstrādi ar AI stratēģijām.

Biežāk uzdotie jautājumi

Šeit ir daži bieži uzdotie jautājumi par biznesa datu apstrādi ar mākslīgo intelektu.

J: Kā datu veidošana un AI darbojas kopā?

A: Datafication ir process, kas nodrošina lielu datu apjomu, ko uzņēmums var iegūt, lai gūtu ieskatu, savukārt mākslīgais intelekts no datiem atrod modeļus un tendences.

J: Kas ir dažas datu apstrādes un AI lietojumprogrammas?

A. Viņu lietojumprogrammas ietver meklētājprogrammas, piegādes ķēdes, personalizētus ieteikumus, uzdevumu automatizāciju, ražošanu un daudz ko citu.

J: Vai datu apstrāde un AI pārņems cilvēku darbus?

A: Jā un nē. Jā, jo tas samazina vajadzību pēc vairāk manuāla darba cilvēkiem, tādējādi samazinot ar datiem saistītu pozīciju skaitu. Un nē, jo tas vienlīdz rada lielākas darba iespējas uzņēmumos.

J: Vai datu fiksēšana apdraud personas privātumu?

A: Tas ir atkarīgs no uzņēmuma, kas apkopo datus, un no tā, kādam nolūkam viņi tos izmanto. Daudzās jurisdikcijās ir datu privātuma likumi, lai aizsargātu lietotājus jebkurā gadījumā.

Secinājumi

Noapaļojot, jūs redzējāt, kā datu apstrādes un mākslīgā intelekta algoritmu sinerģija palīdz sagraut nozares tiešsaistē un visā pasaulē, sākot no digitālajiem maksājumiem līdz meklētājprogrammām, ražošanai, paredzamajai apkopei un pašbraucošiem transportlīdzekļiem.

Protams, šī tendence drīzumā nepazudīs. Tāpēc labāk, ja jūsu uzņēmums to jau dara, vai arī vislabāk ir sākt tagad.