Dataficatie & AI: Belangrijke details en inzicht

Het digitale tijdperk heeft data veranderd in een nieuwe activaklasse die bedrijven kan maken of breken, en het proces van het beheer ervan wordt dataficatie genoemd.

Dataficatie heeft talloze organisaties en hun oprichters miljarden dollars opgeleverd, maar ook de organisaties die weigerden te datafyten te gronde gericht.

Gekoppeld aan kunstmatige intelligentiebiedt dataficatie een uniek hulpmiddel om bedrijfstakken te transformeren, de interacties met bedrijven en klanten opnieuw vorm te geven en de winst te vergroten waar voorheen niets leek te bestaan.

Deze blog onderzoekt de synergie tussen dataficatie en AI, en werpt licht op de verschillende kansen en bedrijfsinnovaties die daaruit voort kunnen komen.

Wat is dataficatie?

Dataficatie is het proces van het verzamelen, analyseren en gebruiken van gegevens die uit verschillende bronnen worden gegenereerd, om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Dataficatie kan elk bedrijf helpen transformeren door de verschillende onderdelen van de bedrijfsvoering op te splitsen in kwantificeerbare informatie die vervolgens kan worden gevolgd, gemonitord en geanalyseerd. Dit proces leidt uiteraard tot verbeteringen in producten en diensten.

De dataficatiefilosofie berust op het begrip van informatie als een troef – omdat een bedrijf gemakkelijk economisch voordeel kan behalen door gebruik te maken van de beschikbare informatie. Velen dus Gratis en freemium diensten bestaan vandaag de dag dankzij de economische voordelen van dataficatie.

De voordelen van dataficatie

Er zijn veel voordelen verbonden aan de dataficatie van een bedrijf met AI, wat zal leiden tot verbeterde efficiëntie, produktiviteiten winst voor het bedrijf. Hier zijn enkele van deze voordelen.

Klanten begrijpen: Analytics geeft u diepgaande inzichten in uw klanten, hun gedrag, wensen en voorkeuren. Dataficatie is dus een must voor elk klantgericht bedrijf.
Onderzoek naar trends: Door de gegevens van uw bedrijf te analyseren, kunt u zien waar het naartoe gaat. U kunt trends ontdekken, deze trends onderzoeken en inzichten ontdekken waarmee uw bedrijf op winstgevende wijze mee kan doen aan de trend.
Insights: Het van tijd tot tijd uitvoeren van data-analyse kan u waardevolle informatie opleveren die u nooit had verwacht, en die uw bedrijf en fortuinen zou kunnen transformeren.
Verhoog de efficiëntie: Datagestuurde inzichten leiden er vaak toe dat bedrijven efficiënter worden naarmate ze overstappen op productievere processen of verspilling verminderen. Dit kan ook automatisering omvatten.
Kosten verlagen: Inzichten en patronen uit dataficatie kunnen u helpen de operationele kosten te verlagen, wat een pluspunt is.
Focus met 80/20: Dataficatie kan alle ongelijke systemen en het gebruik van middelen in een bedrijf blootleggen, waardoor de organisatie haar focus kan verleggen en de productiviteit kan verhogen.
Predictive Analytics: AI-dataficatie kan de historische gegevens van een bedrijf gebruiken om toekomstige trends te voorspellen, en dergelijk inzicht leidt tot een betere focus op de sector en investeringen voor een beter rendement.

De rol van AI in dataficatie

Hoewel data-analyse van oudsher een handmatige aangelegenheid is die door analisten wordt uitgevoerd, maakt de introductie van kunstmatige intelligentie het werk eenvoudiger en kleiner startups om hogere niveaus van bedrijfsinformatie te kunnen veroorloven die anders voorbehouden waren aan de bevoorrechten.

Hieronder volgen de belangrijkste rollen/voordelen van AI voor dataficatie.

Haal snel intelligentie eruit: Van patronen tot trends en allerlei soorten inzichten, AI kan ze snel uit grote datasets halen – veel sneller dan welke menselijke data-analist dan ook kan.
Verbeterde besluitvorming: Het hebben van een snelle en relatief betrouwbare bron van business intelligence zal elk team of bedrijf in staat stellen snel en resoluut de juiste stappen te zetten.
Verbeterde efficiëntie: AI stelt elke organisatie in staat om op goedkope wijze meer gegevens te ontginnen, waardoor de operationele efficiëntie wordt vergroot door de menselijke inspanning, tijd en energie te verminderen.
Automatisering van taken: Het mooie van het integreren van AI in het dataficatieproces van een bedrijf is dat volledige automatisering eenvoudiger wordt omdat het meeste werk al is gedaan. Het enige dat u dan nodig heeft, zijn een paar regels om de omstandigheden te bepalen die geautomatiseerde processen moeten activeren, en dat is alles.

Populaire gegevensbronnen

Gegevens voor uw dataficatiedoeleinden kunnen uit elke bron komen, zolang deze maar betrouwbaar zijn. Uw ideale bron hangt af van uw type bedrijf en wat u van plan bent te bereiken. Hier zijn enkele populaire bronnen.

IoT-apparaten en sensoren: Dit kunnen Internet of Things-apparaten zijn die rechtstreeks met het internet zijn verbonden, of gewone sensoren waaruit het bedrijf op andere manieren informatie kan verzamelen.
Social Media: Klantgerichte bedrijven kunnen veel inzicht verwerven door zoveel mogelijk gegevens uit sociale media-interacties te verzamelen.
E-commerce: Alle e-commerceplatforms zijn een gedragsgoudmijn voor bedrijven die bereid zijn de gegevens te ontginnen.
Mobile Apps: Gratis en premium mobiele apps kunnen veel informatie over hun gebruikers verzamelen die ontwikkelaars op veel innovatieve manieren kunnen gebruiken.
Web Analytics: Zelfs ogenschijnlijk gewone websites kunnen veel betekenisvolle gegevens produceren als ze op de juiste manier worden bijgehouden met tools zoals Google Analytics.
Medical Devices: Medische dossiers, elektronische gadgets en al het andere dat medische gegevens verzamelt, kunnen goede gegevensbronnen zijn.
Financiële transacties: Bedrijven die financiële infrastructuur leveren, ontginnen gewoonlijk hun enorme hoeveelheid financiële gegevens voor een breed scala aan klant-, fraude- en optimalisatie-informatie.
Magazijn en toeleveringsketens: Door elk niveau van hun toeleveringsketens en magazijnen te monitoren, kunnen bedrijven voldoende gegevens produceren om hun activiteiten voorgoed te stroomlijnen.
Publieke en privédatabases: Van platte bestanden tot MySQL, MariaDB en speciale databases in verschillende lokale en cloudimplementaties: elke georganiseerde informatiebron is een goede gegevensbron.
Overheidsarchieven: Spreekt voor zich.
Surveillance-systemen: Zowel afbeeldingen als videogegevens kunnen door AI worden gedolven.

Toepassingsgebieden van dataficatie en AI

Data kunnen in theorie worden ingezet om het aanbod van elke organisatie in welke markt dan ook te verbeteren. Dit zijn echter de industrieën waar dataficatie en AI al met succes worden toegepast.

Productie
Bankieren en Financiering
Gezondheidszorg
Robotics
Landbouw
Gepersonaliseerde leersystemen
Gepersonaliseerde aanbevelingen van producten en diensten
Ritdeelsystemen zoals Uber en Lyft
Navigatie met behulp van GPS en aanverwante technologieën
Detailhandel en verkoop
Verzekeringssystemen
Human resources en werkmatching
Autonome voertuigen
Voorspellend onderhoud van machines
Fraude detectie
Zoekmachines en rangschikking

Overwegingen en uitdagingen

Er zijn uitdagingen en problemen waarmee rekening moet worden gehouden bij dataficatie- en kunstmatige-intelligentieprojecten. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste.

Ingewikkeldheid: Het beheer van gegevens en het gebruik van AI om deze te analyseren kan een complexe aangelegenheid zijn, waarvoor vaak geschoold of ervaren personeel nodig is.
Algoritmische vooringenomenheid: AI-modellen kunnen bevooroordeeld zijn als ze worden getraind met eenzijdige gegevens. Bijvoorbeeld het trainen van een robotmodel met alleen blanke gezichten. Natuurlijk zullen er problemen zijn met Aziatische en Afrikaanse gezichten.
Computing Middelen: Dataficatie met AI kan veel computerbronnen vereisen als u grote operaties uitvoert.
Datakwaliteit: Afval erin, afval eruit blijft altijd bestaan. Hoe goed een AI-model ook is, de input die je eraan geeft, bepaalt de resultaten die je eruit haalt.
Beveiliging Uitdagingen: AI-modellen kunnen vatbaar zijn voor aanvallen. Bovendien zijn er ook gegevensprivacy en gerelateerde risico's waarmee rekening moet worden gehouden.
Regulatory Compliance: Als u informatie van uw gebruikers gaat verzamelen, kunt u zich beter bewust zijn van de wet- en regelgeving inzake gegevensbescherming in de relevante rechtsgebieden.
Onbedoelde gevolgen: AI-modellen kunnen acties initiëren die later onbedoelde gevolgen kunnen hebben of pas duidelijk worden als het te laat is. Wie draagt de schuld?
Verplaatsing van werk: Het automatiseren van dataficatie met kunstmatige intelligentie leidt uiteraard tot een ontwrichting van het personeelsbestand. Hoewel de resultaten van dataficatie de vraag naar nieuwe geschoolde arbeidskrachten evenzeer zouden kunnen vergroten.

Hoe u uw organisatie kunt datafysiseren

Het datafysiseren van uw organisatie is een continu proces waarbij u alleen maar stappen in de goede richting moet zetten. Maar zoals veel bedrijven laten zien, zijn er geen strikte regels voor dataficatie. Hier zijn enkele stappen die u moet nemen.

Investeer in data-infrastructuur, inclusief hardware, software, sensoren en IoT-apparaten.
Verzamel en bewaar gegevens uit zoveel mogelijk bronnen.
Creëer een datagestuurde cultuur in uw onderneming door te definiëren hoe u informatie voor uw werk gaat gebruiken.
Zorg voor beleid om de kwaliteit van de gegevens die u verzamelt te waarborgen.
Integreer data uit zoveel mogelijk systemen en afdelingen door uw datawarehousing te centraliseren.
Bevorder de samenwerking tussen datawetenschappers en de rest van de organisatie.
Begin klein met een makkelijke project, breid vervolgens uw dataficatie uit naarmate u meer ervaring opdoet.

Hoe AI-gegevensanalyse uit te voeren

Na de dataficatie van uw organisatie kunt u via de volgende stappen een AI-analyse uitvoeren op de data van uw bedrijf.

Definieer doelstellingen: U moet eerst weten welk soort inzichten, resultaten of patronen u uit het proces hoopt te halen. Deze moeten ook aansluiten bij uw zakelijke behoeften.
Kies AI-aanpak: Je zult ook de juiste AI-discipline moeten kiezen die je kan helpen je doelen te bereiken. Bijvoorbeeld natuurlijke taalverwerking, een machine learning-algoritme of een deep learning-model.
Verzamel en reinig gegevens: Hier moet u al uw gegevens uit verschillende bronnen ordenen, voorbewerken en klaar voor gebruik hebben.
Train een aangepast model of gebruik een kant-en-klaar model: Sommige AI-analysetools worden geleverd met vooraf getrainde modellen die u meteen kunt gebruiken. Anders moet u eerst een model trainen of een reeds getraind model verfijnen met behulp van de meeste gegevens die u heeft verzameld.
Valideer en verfijn het model: Na de training moet u de kwaliteit van uw model evalueren op het gebied van het extraheren van inzichten, het identificeren van patronen en voorspellingen om te zien of u dit goed vindt of dat er verdere training nodig is.
Analyseren & visualiseren: Als alles goed gaat, kunt u nu uw analyse maken en de resultaten publiceren met goede visualisaties om de koers van uw onderneming te helpen uitstippelen. Degenen die processen willen automatiseren, kunnen vanaf hier nog verder gaan.

Lijst met de beste tools voor AI-gegevensanalyse

Bedrijven die dataficatie en AI gebruiken

Veel bedrijven over de hele wereld maken al gebruik van dataficatie en kunstmatige intelligentie om een voorsprong op de concurrentie te verwerven of voor andere doeleinden. Hieronder volgt een korte lijst van enkele van deze grote bedrijven en hoe zij de technologieën toepassen.

Kopen Google Reviews: Google past dataficatie en AI-algoritmen massaal toe voor veel taken, waaronder de ranking van zoekmachines, beeldherkenning, advertentietargeting en natuurlijke taalverwerking.
Amazone: Deze retailgigant gebruikt ze onder meer voor productaanbevelingen en optimalisatie van de supply chain.
Facebook: Van gepersonaliseerde feeds tot advertentietargeting en beeldherkenning: Facebook wordt niet buitengesloten van dataficatie met AI.
Netflix: gegevens over de voorkeuren en het gedrag van gebruikers worden verzameld om gepersonaliseerde aanbevelingen voor films en tv-programma's te creëren. Bovendien gebruikt het bedrijf ze ook om de vraag naar zijn originele contentproducties te voorspellen.
Uber: Routeaanbevelingen zijn afhankelijk van AI en data om goed te werken. Maar ook om de prijzen te optimaliseren.
Tesla: De zelfrijdende auto's van Tesla vertrouwen op live gegevens uit de omgeving van de auto om rijbeslissingen te nemen en door de straten te navigeren.
Airbnb: Van zoekresultaten tot gepersonaliseerde aanbevelingen en fraudedetectie: Airbnb maakt evenzeer gebruik van dataficatie als van AI-strategieën.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Hier vindt u enkele veelgestelde vragen over bedrijfsdataficatie met kunstmatige intelligentie.

Vraag: Hoe werken dataficatie en AI samen?

A: Dataficatie is het proces dat een grote hoeveelheid gegevens oplevert die het bedrijf kan verzamelen voor inzichten, terwijl AI patronen en trends uit de gegevens kan opsporen.

Vraag: Wat zijn enkele dataficatie- en AI-toepassingen?

A: Hun toepassingen omvatten zoekmachines, toeleveringsketens, gepersonaliseerde aanbevelingen, taakautomatisering, productie en nog veel meer.

Vraag: Zullen dataficatie en AI de mens overnemen? vacatures?

EEN: Ja en nee. Ja, omdat het de behoefte aan meer handmatig werk door mensen vermindert, wat leidt tot minder datagerelateerde functies. En nee, want het creëert net zo goed meer werkgelegenheid in bedrijven.

Vraag: Is dataficatie een bedreiging voor de individuele privacy?

A: Dit hangt af van het bedrijf dat de gegevens verzamelt en waarvoor ze deze gebruiken. Veel rechtsgebieden hebben gegevensprivacywetten om gebruikers toch te beschermen.

Conclusie

Kortom, u heeft gezien hoe de synergie van dataficatie en algoritmen voor kunstmatige intelligentie ertoe bijdraagt dat industrieën online en over de hele wereld ontwrichten, van digitale betalingen tot zoekmachines, productie, voorspellend onderhoud en zelfrijdende voertuigen.

Deze trend zal zeker niet snel verdwijnen. Uw bedrijf kan dit dus beter al doen, of u kunt er het beste nu mee beginnen.