Datafikering og AI: Viktige detaljer og innsikt

Den digitale tidsalderen har gjort data til en ny aktivaklasse som kan lage eller knekke selskaper, og prosessen med forvaltningen kalles datafikering.

Datafikasjon har tjent milliarder av dollar for en rekke organisasjoner og deres grunnleggere og ødelagt like mye de som nektet å datafyre.

Sammen med kunstig intelligens tilbyr datafiksering et unikt verktøy for å transformere bransjer, omforme forretnings- og kundeinteraksjoner og øke fortjenesten der ingen tidligere så ut til å ikke eksistere.

Denne bloggen utforsker synergien mellom datafiksering og kunstig intelligens, og kaster lys over de forskjellige mulighetene og forretningsinnovasjonene de kan skape.

Hva er datafiksering?

Datafikering er prosessen med å samle inn, analysere og bruke data som er generert fra ulike kilder, for å ta informerte forretningsbeslutninger. Datafikering kan bidra til å transformere enhver virksomhet ved å bryte ned de forskjellige delene av driften til kvantifiserbar informasjon som senere kan spores, overvåkes og analyseres. Denne prosessen fører naturligvis til forbedringer i produkter og tjenester.

Datafikasjonsfilosofien hviler på forståelsen av informasjon som en eiendel – fordi en bedrift lett kan oppnå økonomiske fordeler ved å gjøre bruk av informasjon tilgjengelig for den. Dermed mange Gratis og freemium tjenester eksisterer i dag takket være de økonomiske fordelene ved datafikering.

Fordelene med datafiksering

Det er mange fordeler med datafiksering av en virksomhet med AI, noe som vil føre til forbedret effektivitet, produktivitet og fortjeneste for selskapet. Her er noen av disse fordelene.

1. Forstå kunder: Analytics vil gi deg dyp innsikt i kundene dine, deres atferd, ønsker og preferanser. Så datafikering er et must for enhver kundesentrert virksomhet.
2. Undersøker trender: Å analysere data fra virksomheten din vil vise deg hvor ting er på vei. Du kan oppdage trender, undersøke disse trendene og oppdage innsikt som kan gjøre bedriften din i stand til å bli lønnsomt med på vognen.
3. Insights: Å kjøre dataanalyse fra tid til annen kan gi deg verdifull informasjon som du aldri hadde forventet, og som kan forandre virksomheten og formuen din.
4. Øk effektiviteten: Datadrevet innsikt fører ofte til at bedrifter blir mer effektive når de bytter til mer produktive prosesser eller reduserer sløsing. Dette kan også inkludere automatisering.
5. Redusere kostnader: Innsikt og mønstre fra datafikering kan hjelpe deg med å kutte driftskostnader, noe som er et pluss.
6. Fokuser med 80/20: Datafikering kan avsløre alle de ujevne systemene og ressursbruken i en bedrift, og hjelpe organisasjonen med å justere fokus og øke produktiviteten.
7. Prediktiv Analytics: AI-datafikering kan bruke et selskaps historiske data til å forutsi fremtidige trender, og slik innsikt fører til bedre bransjefokus og investeringer for bedre avkastning.

Rollen til AI i datafikasjon

Mens dataanalyse tradisjonelt har vært en manuell affære utført av analytikere, gjør introduksjonen av kunstig intelligens jobben enklere og lar mindre startups ha råd til høyere nivåer av forretningsintelligens som ellers har vært forbeholdt de privilegerte.

Følgende er AIs nøkkelroller/fordeler med datafiksering.

• Trekk ut intelligens raskt: Fra mønstre til trender og alle typer innsikt, AI kan raskt hente dem fra store datasett – mye raskere enn noen menneskelig dataanalytiker kan gå.
• Forbedret beslutningstaking: Å ha en rask og relativt pålitelig kilde til forretningsinformasjon vil gjøre det mulig for ethvert team eller bedrift å ta de riktige skrittene raskt og bestemt.
• Forbedret effektivitet: AI gjør det mulig for enhver organisasjon å utvinne mer data billig, og dermed øke driftseffektiviteten ved å redusere menneskelig innsats, tid og energi.
• Automatisering av oppgaver: Det fine med å integrere AI i en bedrifts datafikseringsprosess er at full automatisering blir enklere siden det meste av arbeidet allerede er gjort. Alt du trenger da er noen få regler for å bestemme forhold som skal utløse automatiserte prosesser, og det er det.

Populære datakilder

Data for datafikseringsformål kan komme fra alle kilder, så lenge de er pålitelige. Din ideelle kilde vil avhenge av din type virksomhet og hva du har tenkt å oppnå. Her er noen populære kilder.

• IoT-enheter og sensorer: Dette kan inkludere Internet of Things-enheter som er direkte koblet til nettet eller vanlige sensorer som selskapet kan hente informasjon fra på andre måter.
• Sosiale medier: Kundesentrerte selskaper kan få mye innsikt ved å høste så mye data som mulig fra interaksjoner på sosiale medier.
• E-handel: Alle e-handelsplattformer er en atferdsmessig gullgruve for selskaper som er villige til å utvinne dataene.
• mobile Apps: Gratis og premium mobilapper kan høste mye informasjon om brukerne som utviklere kan bruke på mange innovative måter.
• Web Analytics: Selv tilsynelatende vanlige nettsteder kan produsere mange meningsfulle data når de spores riktig med verktøy som Google Analytics.
• Medisinsk utstyr: Medisinske journaler, elektroniske dingser og alt annet som fanger opp medisinske data kan være gode datakilder.
• finansielle transaksjoner: Selskaper som leverer finansiell infrastruktur, henter vanligvis sine enorme mengder av finansielle poster for et bredt spekter av kunde-, svindel- og optimaliseringsinformasjon.
• Lager og forsyningskjeder: Ved å overvåke hvert nivå i deres forsyningskjeder og varehus, kan bedrifter produsere nok data til å effektivisere driften for godt.
• Offentlige og private databaser: Fra flate filer til MySQL, MariaDB og dedikerte databaser i ulike lokale og sky-distribusjoner, hver organisert informasjonskilde er en god datakilde.
• Regjeringsjournaler: Selvforklarende.
• Overvåkningssystemer: Både bilder og videodata kan utvinnes av AI.

Bruksområder for datafiksering og kunstig intelligens

Data kan teoretisk utnyttes for å forbedre enhver organisasjons tilbud i ethvert marked. Men her er bransjene der datafikasjon og AI allerede brukes med suksess.

• Produksjon
• Bank og finans
• Helsevesen
• Robotics
• Såing av bønnene
• Personlige læringssystemer
• Personlige anbefalinger av produkter og tjenester
• Ride-deling systemer som Uber og Lyft
• Navigering ved hjelp av GPS og relaterte teknologier
• Detaljhandel og salg
• Forsikringssystemer
• Menneskelige ressurser og arbeidsmatching
• Autonome kjøretøy
• Prediktivt vedlikehold av maskiner
• Oppdagelse av svindel
• Søkemotorer og rangering

Hensyn og utfordringer

Det er utfordringer og problemstillinger som må vurderes med datafiksering og kunstig intelligens-prosjekter. Følgende er noen av de viktigste.

1. kompleksitet: Håndtering av data og bruk av AI for å analysere dem kan være en kompleks affære, som ofte krever opplært eller erfarent personell.
2. Algoritmisk skjevhet: AI-modeller kan ha fordommer når de trenes med ensidige data. For eksempel å trene en robotmodell med bare kaukasiske ansikter. Selvfølgelig vil det ha problemer med asiatiske og afrikanske ansikter.
3. Dataressurser: Datafikering med AI kan kreve høye dataressurser hvis du kjører store operasjoner.
4. Datakvalitet: Søppel inn, søppel ut holder alltid. Uansett hvor god en AI-modell er, bestemmer inndataene du mater den resultatene du får fra den.
5. Sikkerhetsutfordringer: AI-modeller kan være mottakelige for angrep. I tillegg er det også datavern og relaterte risikoer å vurdere.
6. Overholdelse av regelverk: Hvis du skal hente informasjon fra brukerne dine, bør du være klar over databeskyttelseslovene og forskriftene i de relevante jurisdiksjonene.
7. Uforutsette konsekvenser: AI-modeller kan sette i gang handlinger som senere kan få utilsiktede konsekvenser eller først bli synlige når det er for sent. Hvem tar skylden?
8. Arbeidsforflytning: Automatisering av datafiksering med kunstig intelligens fører naturligvis til en forstyrrelse av arbeidsstyrken. Selv om resultatene av datafiksering like mye kan øke etterspørselen etter nye dyktige arbeidere.

Hvordan datafisere organisasjonen din

Datafyring av organisasjonen din er en pågående prosess som bare krever at du tar skritt i riktig retning. Men som det fremgår av mange selskaper der ute, er det ingen strenge regler for datafiksering. Her er noen av trinnene du må ta.

• Invester i datainfrastruktur, inkludert maskinvare, programvare, sensorer og IoT-enheter.
• Samle og lagre data fra så mange kilder som mulig.
• Etabler en datadrevet kultur i bedriften din ved å definere hvordan du vil bruke informasjon i arbeidet.
• Sett retningslinjer på plass for å sikre kvaliteten på dataene du samler inn.
• Integrer data fra så mange systemer og avdelinger som mulig ved å sentralisere datavarehusene dine.
• Fremme samarbeid mellom dataforskere og resten av organisasjonen.
• Start i det små med et enkelt prosjekt, og utvid deretter datafikseringen etter hvert som du får mer erfaring.

Hvordan utføre AI-dataanalyse

Etter organisasjonens datafiksering kan du utføre en AI-analyse av bedriftens data ved å bruke følgende trinn.

1. Definer mål: Du må først vite hvilken type innsikt, resultater eller mønstre du håper å få fra prosessen. Disse må også samsvare med bedriftens behov.
2. Velg AI Approach: Du må også velge riktig AI-disiplin som kan hjelpe deg med å nå dine mål. For eksempel naturlig språkbehandling, en maskinlæringsalgoritme eller en dyplæringsmodell.
3. Samle og rense data: Her må du organisere alle dataene dine fra forskjellige kilder og ha dem forhåndsbehandlet og klare til bruk.
4. Tren en tilpasset modell eller bruk en forhåndsbygd: Noen AI-analyseverktøy kommer med forhåndstrente modeller som du kan bruke med en gang. Ellers må du først trene en modell eller finjustere en allerede trent modell ved å bruke det meste av dataene du har samlet inn.
5. Valider og avgrens modellen: Etter trening må du evaluere modellens kvalitet på å trekke ut innsikt, identifisere mønstre og spådommer for å se om det er greit for deg eller om den trenger ytterligere opplæring.
6. Analyse og visualisering: Hvis alt går bra, kan du nå gjøre analyser og publisere resultater med gode visualiseringer for å kartlegge bedriftens kurs. De som ønsker å automatisere prosesser kan ta ting videre herfra.

Liste over de beste verktøyene for AI-dataanalyse

• Tableau
• RapidMiner
• KNIDE
• PyTorch
• H2O.ai
• MonkeyLearn
• Google Cloud AutoML
• Google Colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polymer

Selskaper som bruker datafiksering og kunstig intelligens

Mange selskaper fra hele verden bruker allerede datafiksering og kunstig intelligens for å få et forsprang på konkurrentene eller til andre formål. Følgende er en kort liste over noen av disse store selskapene og hvordan de bruker teknologiene.

1. Google: Google bruker massivt datafiksering og AI-algoritmer for mange oppgaver, inkludert søkemotorrangering, bildegjenkjenning, annonsemålretting og naturlig språkbehandling.
2. Amazon: Denne detaljhandelsgiganten bruker dem blant annet til produktanbefalinger og forsyningskjedeoptimalisering.
3. Facebook : Fra personlig tilpassede feeder til annonsemålretting og bildegjenkjenning, Facebook er ikke utelatt fra datafiksering med AI.
4. Netflix: Data om brukernes preferanser og oppførsel utvinnes for å lage personlige anbefalinger for filmer og TV-serier. Pluss at selskapet også bruker dem til å forutsi etterspørselen etter sine originale innholdsproduksjoner.
5. Uber: Ruteanbefalinger er avhengige av AI og data for å fungere bra. Samt for å optimalisere priser.
6. Tesla: Teslas selvkjørende biler er avhengige av live-data fra bilens miljøer for å ta kjørebeslutninger og navigere i gatene.
7. airbnb: Fra søkeresultater til personlig tilpassede anbefalinger og svindeloppdagelse, Airbnb bruker datafiksering på samme måte som AI-strategier.

Ofte Stilte Spørsmål

Her er noen vanlige spørsmål angående forretningsdatafikering med kunstig intelligens.

Spørsmål: Hvordan fungerer datafiksering og kunstig intelligens sammen?

A: Datafikering er prosessen som gir et stort datavolum for selskapet å hente innsikt, mens AI finner mønstre og trender fra dataene.

Spørsmål: Hva er noen datafikserings- og AI-applikasjoner?

A: Applikasjonene deres inkluderer søkemotorer, forsyningskjeder, personlige anbefalinger, oppgaveautomatisering, produksjon og mange flere.

Spørsmål: Vil datafiksering og AI ta over menneskelige jobber?

A: Ja og nei. Ja, fordi det reduserer behovet for mer manuelt arbeid av mennesker, noe som fører til færre datarelaterte stillinger. Og nei, for det skaper like mye flere arbeidsmuligheter i bedrifter.

Spørsmål: Er datainformasjon en trussel mot personvernet?

A: Dette avhenger av selskapet som samler inn dataene og hva de bruker dem til. Mange jurisdiksjoner har lover om personvern for å beskytte brukere uansett.

Konklusjon

Til slutt har du sett hvordan synergien mellom datafikasjon og kunstig intelligens-algoritmer bidrar til å forstyrre industrier på nettet og rundt om i verden, fra digitale betalinger til søkemotorer, produksjon, prediktivt vedlikehold og selvkjørende kjøretøy.

Denne trenden forsvinner ikke med det første. Så det er best at bedriften din gjør det allerede, ellers er det best å starte nå.