Datafikacja i sztuczna inteligencja: ważne szczegóły i spostrzeżenia

Era cyfrowa przekształciła dane w nową klasę aktywów, która może stworzyć lub zniszczyć korporacje, a proces zarządzania nimi nazywa się datafikacją.

Datafikacja przyniosła miliardy dolarów licznym organizacjom i ich założycielom, a w równym stopniu zniszczyła te, które odmówiły przetwarzania danych.

W połączeniu ze sztuczną inteligencją datafikacja oferuje unikalne narzędzie do przekształcania branż, przekształcania interakcji biznesowych i klientów oraz zwiększania zysków tam, gdzie wcześniej wydawało się, że nic takiego nie istnieje.

Na tym blogu badamy synergię między tworzeniem danych a sztuczną inteligencją, rzucając światło na różne możliwości i innowacje biznesowe, jakie mogą one zrodzić.

Co to jest datafikacja?

Datafikacja to proces gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych generowanych z różnych źródeł w celu podejmowania świadomych decyzji biznesowych. Datafikacja może pomóc w przekształceniu każdej firmy poprzez rozbicie różnych części jej działalności na wymierne informacje, które można następnie śledzić, monitorować i analizować. Proces ten w naturalny sposób prowadzi do ulepszeń produktów i usług.

Filozofia datafikacji opiera się na rozumieniu informacji jako aktywa – ponieważ firma może łatwo uzyskać przewagę ekonomiczną wykorzystując dostępne jej informacje. Zatem wielu Bezpłatna rozmowa zapoznawcza oraz Freemium usługi istnieją dzisiaj dzięki korzyściom ekonomicznym wynikającym z datafikacji.

Korzyści z datafikacji

Datafikacja firmy za pomocą sztucznej inteligencji niesie ze sobą wiele korzyści, co przełoży się na poprawę wydajności, produktywności i zysków firmy. Oto niektóre z tych korzyści.

1. Zrozumienie klientów: Analityka zapewni Ci głęboki wgląd w Twoich klientów, ich zachowania, pragnienia i preferencje. Dlatego też gromadzenie danych jest koniecznością w przypadku każdej firmy zorientowanej na klienta.
2. Badanie trendów: analiza danych z Twojej firmy pokaże Ci, dokąd zmierzają sprawy. Możesz odkrywać trendy, badać je i odkrywać spostrzeżenia, które pozwolą Twojej firmie z zyskiem dołączyć do modowego trendu.
3. Wiedza: Przeprowadzenie analizy danych od czasu do czasu może dostarczyć cennych informacji, których nigdy się nie spodziewałeś, a które mogą odmienić Twój biznes i fortunę.
4. Zwiększ wydajność: Spostrzeżenia oparte na danych często prowadzą przedsiębiorstwa do zwiększenia wydajności w miarę przechodzenia na bardziej produktywne procesy lub ograniczania marnotrawstwa. Może to obejmować również automatyzację.
5. Zmniejszyć koszty: Spostrzeżenia i wzorce wynikające z gromadzenia danych mogą pomóc w obniżeniu kosztów operacyjnych, co jest zaletą.
6. Skup się na 80/20: Datafikacja może ujawnić wszystkie nierówne systemy i wykorzystanie zasobów w firmie, pomagając organizacji ponownie ukierunkować swoje działania i zwiększyć produktywność.
7. Analityka predykcyjna: Sztuczna inteligencja może wykorzystywać dane historyczne firmy do przewidywania przyszłych trendów, a taka wiedza prowadzi do lepszego skupienia się na branży i inwestycji zapewniających lepsze zyski.

Rola sztucznej inteligencji w przetwarzaniu danych

Chociaż analiza danych była tradycyjnie czynnością wykonywaną ręcznie przez analityków, wprowadzenie sztucznej inteligencji ułatwia to zadanie i pozwala mniejszym startupom pozwolić sobie na wyższy poziom analityki biznesowej, który w przeciwnym razie byłby zarezerwowany dla uprzywilejowanych.

Poniżej przedstawiono kluczowe role/korzyści sztucznej inteligencji związane z gromadzeniem danych.

• Szybko wyodrębnij inteligencję: Od wzorców po trendy i wszelkiego rodzaju spostrzeżenia, sztuczna inteligencja może szybko wyciągnąć je z dużych zbiorów danych – znacznie szybciej niż jakikolwiek analityk danych ludzkich.
• Ulepszone podejmowanie decyzji: Posiadanie szybkiego i stosunkowo niezawodnego źródła informacji biznesowych umożliwi każdemu zespołowi lub przedsiębiorstwu szybkie i zdecydowane podjęcie właściwych kroków.
• Zwiększona wydajność: Sztuczna inteligencja umożliwia każdej organizacji tańsze wydobywanie większej ilości danych, zwiększając w ten sposób efektywność operacyjną poprzez ograniczenie ludzkiego wysiłku, czasu i energii.
• Automatyzacja zadań: Piękno integracji sztucznej inteligencji z procesem gromadzenia danych w firmie polega na tym, że pełna automatyzacja staje się łatwiejsza, ponieważ większość pracy została już wykonana. Wystarczy wtedy tylko kilka reguł, aby określić warunki, które powinny uruchomić automatyczne procesy i to wszystko.

Popularne źródła danych

Dane do celów gromadzenia danych mogą pochodzić z dowolnego źródła, pod warunkiem, że są wiarygodne. Twoje idealne źródło będzie zależeć od rodzaju Twojej firmy i tego, co zamierzasz osiągnąć. Oto kilka popularnych źródeł.

• Urządzenia i czujniki IoT: może to obejmować urządzenia Internetu rzeczy podłączone bezpośrednio do sieci lub zwykłe czujniki, z których firma może zbierać informacje w inny sposób.
• Media społecznościowe: Firmy zorientowane na klienta mogą uzyskać wiele informacji, zbierając jak najwięcej danych z interakcji w mediach społecznościowych.
• E-commerce: Wszystkie platformy e-commerce są behawioralną kopalnią złota dla firm chcących wydobywać dane.
• Aplikacje: Bezpłatne i płatne aplikacje mobilne mogą zbierać wiele informacji o swoich użytkownikach, które programiści mogą wykorzystać na wiele innowacyjnych sposobów.
• Web Analytics: Nawet pozornie zwykłe witryny internetowe mogą generować wiele znaczących danych, jeśli są odpowiednio śledzone za pomocą takich narzędzi jak Google Analytics.
• Urządzenia medyczne: Dokumentacja medyczna, gadżety elektroniczne i wszystko inne, co gromadzi dane medyczne, może być dobrym źródłem danych.
• Transakcje finansowe: Firmy udostępniające infrastrukturę finansową zazwyczaj przeszukują swoje ogromne zbiory dokumentacji finansowej w poszukiwaniu szerokiego zakresu informacji o klientach, oszustwach i optymalizacji.
• Magazyny i łańcuchy dostaw: Monitorując każdy poziom swoich łańcuchów dostaw i magazynów, firmy mogą uzyskać wystarczającą ilość danych, aby na stałe usprawnić swoje działania.
• Publiczne i prywatne bazy danych: Od plików płaskich po MySQL, MariaDB i dedykowane bazy danych w różnych wdrożeniach lokalnych i chmurowych – każde zorganizowane źródło informacji jest dobrym źródłem danych.
• Dokumenty rządowe: Nie wymaga wyjaśnień.
• Systemy nadzoru: Zarówno obrazy, jak i dane wideo mogą być eksplorowane przez sztuczną inteligencję.

Obszary zastosowań danych i sztucznej inteligencji

Teoretycznie dane można wykorzystać do ulepszenia oferty dowolnej organizacji na dowolnym rynku. Są jednak branże, w których datafikacja i sztuczna inteligencja są już z powodzeniem stosowane.

• Produkcja
• Bankowość i finanse
• Zdrowie
• Robotyka
• Rolnictwo
• Spersonalizowane systemy nauczania
• Spersonalizowane rekomendacje produktów i usług
• Systemy wspólnych przejazdów, takie jak Uber i Lyft
• Nawigacja z wykorzystaniem GPS i technologii pokrewnych
• Handel detaliczny i sprzedaż
• Systemy ubezpieczeniowe
• Zasoby ludzkie i dopasowanie pracy
• Pojazdy autonomiczne
• Konserwacja predykcyjna maszyn
• Wykrywanie oszustw
• Wyszukiwarki i rankingi

Rozważania i wyzwania

W przypadku projektów związanych z przetwarzaniem danych i sztuczną inteligencją należy wziąć pod uwagę wyzwania i kwestie. Oto niektóre z najważniejszych.

1. Złożoność: Zarządzanie danymi i wykorzystanie sztucznej inteligencji do ich analizy może być skomplikowaną sprawą, często wymagającą przeszkolonego lub doświadczonego personelu.
2. Błąd algorytmiczny: Modele sztucznej inteligencji mogą zostać uszkodzone, jeśli są szkolone przy użyciu jednostronnych danych. Na przykład szkolenie modelu robota z wyłącznie twarzami rasy kaukaskiej. Oczywiście będzie mieć problemy z twarzami azjatyckimi i afrykańskimi.
3. Zasoby komputerowe: Tworzenie danych za pomocą sztucznej inteligencji może wymagać dużych zasobów obliczeniowych, jeśli prowadzisz duże operacje.
4. Jakość danych: Śmieci na wejściu, śmieci na zewnątrz zawsze się sprawdzają. Niezależnie od tego, jak dobry jest model sztucznej inteligencji, dane wejściowe, które mu przekazujesz, determinują wyniki, jakie z niego uzyskasz.
5. Wyzwania bezpieczeństwa: Modele AI mogą być podatne na ataki. Ponadto należy wziąć pod uwagę kwestię prywatności danych i związanych z nią zagrożeń.
6. Zgodność z przepisami: Jeśli zamierzasz wydobywać informacje od swoich użytkowników, lepiej zapoznaj się z przepisami i regulacjami dotyczącymi ochrony danych obowiązującymi w odpowiednich jurysdykcjach.
7. Niezamierzone konsekwencje: Modele AI mogą inicjować działania, które mogą później mieć niezamierzone konsekwencje lub ujawnić się dopiero, gdy będzie za późno. Kto ponosi winę?
8. Przesunięcie pracy: Automatyzacja gromadzenia danych za pomocą sztucznej inteligencji w naturalny sposób prowadzi do zakłóceń w pracy. Chociaż wyniki datafikacji mogą w równym stopniu zwiększyć popyt na nowych wykwalifikowanych pracowników.

Jak podać dane swojej organizacji

Pozyskiwanie danych w Twojej organizacji to ciągły proces, który wymaga jedynie podjęcia kroków we właściwym kierunku. Jednak jak pokazuje wiele firm, nie ma ścisłych zasad dotyczących gromadzenia danych. Oto kilka kroków, które będziesz musiał wykonać.

• Inwestuj w infrastrukturę danych, w tym sprzęt, oprogramowanie, czujniki i urządzenia IoT.
• Zbieraj i przechowuj dane z jak największej liczby źródeł.
• Stwórz w swoim przedsiębiorstwie kulturę opartą na danych, określając, w jaki sposób będziesz wykorzystywać informacje w pracy.
• Wprowadź zasady zapewniające jakość gromadzonych danych.
• Integruj dane z jak największej liczby systemów i działów poprzez centralizację hurtowni danych.
• Wspieraj współpracę między analitykami danych a resztą organizacji.
• Zacznij od prostego projektu, a następnie rozszerzaj swoją bazę danych w miarę zdobywania doświadczenia.

Jak przeprowadzić analizę danych AI

Po dokonaniu danych Twojej organizacji możesz przeprowadzić analizę danych swojej firmy za pomocą sztucznej inteligencji, wykonując poniższe kroki.

1. Zdefiniuj cele: Najpierw musisz wiedzieć, jakiego rodzaju spostrzeżeń, wyników lub wzorców chcesz uzyskać w wyniku tego procesu. Muszą one również odpowiadać potrzebom Twojej firmy.
2. Wybierz podejście AI: Będziesz także musiał wybrać odpowiednią dyscyplinę sztucznej inteligencji, która pomoże Ci osiągnąć Twoje cele. Na przykład przetwarzanie języka naturalnego, algorytm uczenia maszynowego lub model głębokiego uczenia się.
3. Zbieraj i czyść dane: Tutaj musisz uporządkować wszystkie dane z różnych źródeł i przygotować je do wstępnego przetworzenia.
4. Wytrenuj niestandardowy model lub użyj gotowego: Niektóre narzędzia do analizy AI zawierają wstępnie wytrenowane modele, z których można od razu skorzystać. W przeciwnym razie będziesz musiał najpierw wytrenować model lub dostroić już wytrenowany, korzystając z większości zebranych danych.
5. Sprawdź i udoskonal model: po szkoleniu musisz ocenić jakość swojego modelu w zakresie wydobywania spostrzeżeń, identyfikowania wzorców i prognoz, aby sprawdzić, czy Ci odpowiada, czy też wymaga dalszego szkolenia.
6. Analiza i wizualizacja: Jeśli wszystko pójdzie dobrze, możesz teraz przeprowadzić analizę i opublikować wyniki z dobrymi wizualizacjami, które pomogą wytyczyć rozwój Twojego przedsiębiorstwa. Ci, którzy chcą zautomatyzować procesy, mogą pójść dalej.

Lista najlepszych narzędzi do analizy danych AI

• Żywy obraz
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• MałpaUcz się
• Google Cloud AutoML
• Współpraca Google
• DaneRobota
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polimer

Firmy korzystające z datafikacji i sztucznej inteligencji

Wiele firm z całego świata wykorzystuje już datafikację i sztuczną inteligencję, aby zyskać przewagę nad konkurencją lub w innych celach. Poniżej znajduje się krótka lista niektórych z tych dużych firm oraz sposobów stosowania przez nie technologii.

1. Google: Google masowo stosuje algorytmy gromadzenia danych i sztucznej inteligencji do wielu zadań, w tym rankingu w wyszukiwarkach, rozpoznawania obrazów, kierowania reklam i przetwarzania języka naturalnego.
2. Amazon: Ten gigant handlu detalicznego wykorzystuje je między innymi do rekomendacji produktów i optymalizacji łańcucha dostaw.
3. Facebook: Od spersonalizowanych kanałów po kierowanie reklam i rozpoznawanie obrazów – Facebook nie jest pominięty w procesie gromadzenia danych za pomocą sztucznej inteligencji.
4. Netflix: Dane o preferencjach i zachowaniu użytkowników są wykorzystywane w celu tworzenia spersonalizowanych rekomendacji filmów i programów telewizyjnych. Ponadto firma w równym stopniu wykorzystuje je do przewidywania popytu na swoje oryginalne produkcje.
5. Uber: Aby zalecenia dotyczące tras działały prawidłowo, opierają się na sztucznej inteligencji i danych. A także w celu optymalizacji cen.
6. Tesla: Samochody autonomiczne Tesli korzystają z danych na żywo z otoczenia samochodu, aby podejmować decyzje dotyczące jazdy i poruszać się po ulicach.
7. Airbnb: Od wyników wyszukiwania po spersonalizowane rekomendacje i wykrywanie oszustw – Airbnb w równym stopniu wykorzystuje gromadzenie danych w strategiach sztucznej inteligencji.

Najczęściej zadawane pytania

Oto kilka często zadawanych pytań dotyczących gromadzenia danych biznesowych za pomocą sztucznej inteligencji.

P: W jaki sposób przetwarzanie danych i sztuczna inteligencja współpracują ze sobą?

Odp.: Datafikacja to proces, który zapewnia firmie dużą ilość danych do eksploracji w celu uzyskania spostrzeżeń, podczas gdy sztuczna inteligencja znajduje wzorce i trendy na podstawie danych.

P: Jakie są zastosowania związane z przetwarzaniem danych i sztuczną inteligencją?

Odp.: Ich zastosowania obejmują wyszukiwarki, łańcuchy dostaw, spersonalizowane rekomendacje, automatyzację zadań, produkcję i wiele innych.

P: Czy przetwarzanie danych i sztuczna inteligencja przejmą ludzkie miejsca pracy?

O: Tak i nie. Tak, ponieważ zmniejsza to potrzebę większej pracy ręcznej człowieka, co prowadzi do mniejszej liczby stanowisk związanych z danymi. I nie, ponieważ w równym stopniu stwarza to większe możliwości pracy w firmach.

P: Czy gromadzenie danych stanowi zagrożenie dla prywatności jednostek?

Odpowiedź: To zależy od firmy gromadzącej dane i tego, do czego je wykorzystuje. W wielu jurysdykcjach obowiązują przepisy dotyczące prywatności danych, które i tak chronią użytkowników.

Wniosek

Podsumowując, widziałeś, jak synergia algorytmów gromadzenia danych i sztucznej inteligencji pomaga rewolucjonizować branże internetowe i na całym świecie, od płatności cyfrowych po wyszukiwarki, produkcję, konserwację predykcyjną i pojazdy autonomiczne.

Z pewnością ten trend szybko nie przeminie. Lepiej więc, aby Twoja firma już to robiła lub najlepiej zacząć już teraz.