Datafication & AI: detalii și informații importante

Era digitală a transformat datele într-o nouă clasă de active care poate face sau distruge corporații, iar procesul de gestionare a acestora se numește datafication.

Datafication a câștigat miliarde de dolari pentru numeroase organizații și fondatorii acestora și, în egală măsură, i-a distrus pe cei care au refuzat să facă datafy.

Împreună cu inteligența artificială, datafication oferă un instrument unic pentru a transforma industriile, a remodela afacerile și interacțiunile cu clienții și pentru a crește profiturile acolo unde nu părea să nu existe.

Acest blog explorează sinergia dintre datafication și AI, aruncând lumină asupra diferitelor oportunități și inovații de afaceri pe care le-ar putea naște.

Ce este dataficarea?

Dataficarea este procesul de colectare, analiză și utilizare a datelor care sunt generate din diverse surse, pentru a lua decizii informate de afaceri. Dataficarea poate ajuta la transformarea oricărei afaceri prin defalcarea diferitelor părți ale operațiunii sale în informații cuantificabile care pot fi urmărite, monitorizate și analizate ulterior. Acest proces duce în mod natural la îmbunătățiri ale produselor și serviciilor.

Filosofia dataficării se bazează pe înțelegerea informației ca pe un activ – deoarece o companie poate obține cu ușurință avantaje economice utilizând informațiile disponibile. Astfel, multe servicii gratuite și Freemium există astăzi datorită beneficiilor economice ale dataficării.

Beneficiile dataficării

Există multe beneficii pentru dataficarea unei afaceri cu inteligență artificială, ceea ce va duce la îmbunătățirea eficienței, productivității și profiturilor companiei. Iată câteva dintre aceste beneficii.

1. Înțelegerea Clienților: Analytics vă va oferi informații profunde despre clienții dvs., comportamentele, dorințele și preferințele acestora. Deci, dataficarea este o necesitate pentru orice afacere centrată pe client.
2. Cercetarea tendințelor: Analizarea datelor din afacerea dvs. vă va arăta încotro se îndreaptă lucrurile. Puteți descoperi tendințe, puteți cerceta acele tendințe și puteți descoperi perspective care vă pot permite afacerii dvs. să se alăture în mod profitabil grupului.
3. Insights: Analiza datelor din când în când vă poate oferi informații valoroase la care nu v-ați așteptat niciodată și care v-ar putea transforma afacerea și averea.
4. Sporiți eficiența: Perspectivele bazate pe date determină adesea întreprinderile să devină mai eficiente pe măsură ce trec la procese mai productive sau le reduc pe cele care irosesc. Aceasta poate include și automatizarea.
5. Reduce costurile: Perspectivele și modelele din dataficarea vă pot ajuta să reduceți costurile operaționale, ceea ce este un plus.
6. Focus cu 80/20: Dataficarea poate expune toate sistemele neuniforme și utilizarea resurselor dintr-o companie, ajutând organizația să își realineze concentrarea și să sporească productivitatea.
7. Analize predictive: Dataficarea AI poate folosi datele istorice ale unei companii pentru a prezice tendințele viitoare, iar o astfel de perspectivă duce la o concentrare mai bună în industrie și la investiții pentru profituri mai bune.

Rolul AI în dataficare

În timp ce analiza datelor a fost în mod tradițional o chestiune manuală condusă de analiști, introducerea inteligenței artificiale face munca mai ușoară și permite startup-urilor mai mici să-și permită niveluri mai ridicate de inteligență de afaceri care altfel au fost rezervate celor privilegiați.

Următoarele sunt rolurile/beneficiile cheie ale AI pentru dataficare.

• Extrageți rapid inteligența: De la modele la tendințe și toate tipurile de perspective, AI le poate extrage rapid din seturi mari de date – mult mai repede decât poate merge orice analist uman de date.
• Îmbunătățirea procesului de luare a deciziilor: Având o sursă rapidă și relativ fiabilă de business intelligence va permite oricărei echipe sau întreprinderi să facă pașii potriviti rapid și decisiv.
• Eficiență sporită: AI permite oricărei organizații să extragă mai multe date ieftin, sporind astfel eficiența operațională prin reducerea efortului uman, timpului și energiei.
• Automatizarea sarcinilor: Frumusețea integrării AI în procesul de dataficare al unei companii este că automatizarea completă devine mai ușoară, deoarece cea mai mare parte a muncii a fost deja făcută. Tot ce aveți nevoie sunt câteva reguli pentru a determina condițiile care ar trebui să declanșeze procese automate și asta este tot.

Surse populare de date

Datele pentru scopurile dvs. de dataficare pot proveni din orice sursă, atâta timp cât sunt de încredere. Sursa ta ideală va depinde de tipul tău de afacere și de ceea ce intenționezi să realizezi. Iată câteva surse populare.

• Dispozitive și senzori IoT: Aceasta poate include dispozitive Internet of Things care sunt conectate direct la web sau senzori obișnuiți din care compania poate colecta informații în alte moduri.
• Social Media: Companiile centrate pe client pot obține o mulțime de informații prin colectarea cât mai multor date posibil din interacțiunile cu rețelele sociale.
• E-commerce: Toate platformele de comerț electronic sunt o mină de aur comportamentală pentru companiile care doresc să extragă datele.
• Aplicații mobile: Aplicațiile mobile gratuite și premium pot colecta o mulțime de informații despre utilizatorii lor, pe care dezvoltatorii le pot folosi în multe moduri inovatoare.
• Web Analytics: Chiar și site-urile web aparent obișnuite pot produce o mulțime de date semnificative atunci când sunt urmărite corect cu instrumente precum Google Analytics.
• Dispozitive medicale: Înregistrările medicale, gadgeturile electronice și orice altceva care preia date medicale pot fi surse bune de date.
• Tranzactii financiare: Companiile care furnizează infrastructură financiară, de obicei, își exploatează vastul arsenal financiar pentru o gamă largă de informații despre clienți, fraude și optimizare.
• Depozit și lanțuri de aprovizionare: Prin monitorizarea fiecărui nivel al lanțurilor lor de aprovizionare și al depozitelor, companiile pot produce suficiente date pentru a-și eficientiza operațiunile definitiv.
• Baze de date publice și private: De la fișiere plate la MySQL, MariaDB și baze de date dedicate în diverse implementări locale și cloud, fiecare sursă de informații organizată este o sursă bună de date.
• Înregistrările guvernamentale: Se explică de la sine.
• Sisteme de supraveghere: Atât imaginile, cât și datele video pot fi extrase de AI.

Domenii de aplicare ale datelor și IA

Datele pot fi, teoretic, valorificate pentru a îmbunătăți oferta oricărei organizații pe orice piață. Cu toate acestea, aici sunt industriile în care dataficarea și AI sunt deja aplicate cu succes.

• Producție
• Bănci și finanțe
• Farmaceutice
• Robotica
• Agricultură
• Sisteme de învățare personalizate
• Recomandări personalizate de produse și servicii
• Sisteme de partajare precum Uber și Lyft
• Navigare folosind GPS și tehnologii conexe
• Comert cu amanuntul si vanzari
• Sisteme de asigurare
• Potrivirea resurselor umane și a muncii
• Vehicule autonome
• Întreținerea predictivă a mașinilor
• Detectarea fraudei
• Motoare de căutare și clasament

Considerații și provocări

Există provocări și probleme care trebuie luate în considerare cu proiectele de dataficare și inteligență artificială. Următoarele sunt câteva dintre cele mai importante.

1. Complexitate: Gestionarea datelor și utilizarea AI pentru a le analiza poate fi o chestiune complexă, care necesită adesea personal instruit sau cu experiență.
2. Bias algoritmic: Modelele AI pot fi prejudiciate atunci când sunt antrenate cu date unilaterale. De exemplu, antrenarea unui model de robot cu fețe caucaziene. Desigur, va avea probleme cu chipurile asiatice și africane.
3. Resurse de calcul: Dataficarea cu AI poate necesita resurse de calcul mari dacă executați operațiuni mari.
4. Calitatea datelor: Gunoiul intră, gunoiul afară ține întotdeauna. Indiferent cât de bun este un model AI, inputul pe care îl alimentezi determină rezultatele pe care le obții din el.
5. Provocări de securitate: Modelele AI pot fi susceptibile la atacuri. În plus, există și confidențialitatea datelor și riscurile aferente de luat în considerare.
6. Respectarea reglementărilor: Dacă intenționați să extrageți informații de la utilizatorii dvs., atunci ar fi bine să fiți la curent cu legile și reglementările privind protecția datelor din jurisdicțiile relevante.
7. Consecințe nedorite: Modelele de inteligență artificială pot iniția acțiuni care pot avea ulterior consecințe nedorite sau pot deveni evidente doar când este prea târziu. Cine asuma vina?
8. Deplasarea locului de muncă: Automatizarea datelor cu inteligență artificială duce în mod natural la o întrerupere a forței de muncă. Deși rezultatele dateificării ar putea crește în egală măsură cererea de noi lucrători calificați.

Cum să vă datați organizația

Datafing-ul organizației dvs. este un proces continuu care necesită pur și simplu să faceți pași în direcția corectă. Dar, așa cum demonstrează multe companii, nu există reguli stricte pentru dataficarea. Iată totuși câțiva dintre pașii pe care va trebui să-i faceți.

• Investește în infrastructura de date, inclusiv hardware, software, senzori și dispozitive IoT.
• Colectați și stocați date din cât mai multe surse posibil.
• Stabiliți o cultură bazată pe date în întreprinderea dvs. prin definirea modului în care veți folosi informațiile pentru muncă.
• Aplicați politici pentru a asigura calitatea datelor pe care le colectați.
• Integrați datele din cât mai multe sisteme și departamente posibil prin centralizarea depozitării dvs. de date.
• Încurajează colaborarea între oamenii de știință de date și restul organizației.
• Începeți cu un proiect ușor, apoi extindeți-vă dataficarea pe măsură ce câștigați mai multă experiență.

Cum se efectuează analiza datelor AI

După dataficarea organizației dvs., puteți efectua o analiză AI a datelor companiei dvs. utilizând următorii pași.

1. Definiți obiectivele: Mai întâi trebuie să știți ce tip de perspective, rezultate sau modele sperați să obțineți din proces. Acestea trebuie să se alinieze și nevoilor dvs. de afaceri.
2. Alegeți abordarea AI: De asemenea, va trebui să alegeți disciplina AI potrivită care vă poate ajuta să vă atingeți obiectivele. De exemplu, procesarea limbajului natural, un algoritm de învățare automată sau un model de învățare profundă.
3. Colectați și curățați datele: Aici trebuie să vă organizați toate datele din diferite surse și să le aveți preprocesate și gata de utilizare.
4. Antrenează un model personalizat sau folosește unul preconstruit: Unele instrumente de analiză AI vin cu modele pre-instruite pe care le puteți utiliza imediat. În caz contrar, va trebui mai întâi să antrenați un model sau să ajustați unul deja instruit folosind majoritatea datelor pe care le-ați colectat.
5. Validați și rafinați modelul: După antrenament, trebuie să evaluați calitatea modelului dvs. de a extrage informații, de a identifica modele și de predicții pentru a vedea dacă este în regulă cu dvs. sau dacă are nevoie de pregătire suplimentară.
6. Analiză și vizualizare: Dacă totul merge bine, atunci puteți acum să vă faceți o analiză și să publicați rezultate cu vizualizări bune pentru a vă ajuta să trasați cursul întreprinderii dvs. Cei care doresc să automatizeze procesele pot duce lucrurile mai departe de aici.

Lista celor mai bune instrumente de analiză a datelor AI

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

Companii care utilizează datafication și AI

Multe companii din întreaga lume folosesc deja dataficarea și inteligența artificială pentru a câștiga un avantaj față de concurența lor sau în alte scopuri. Mai jos este o listă scurtă a unora dintre aceste companii majore și modul în care acestea aplică tehnologiile.

1. Google: Google aplică în mod masiv algoritmi de dataficare și AI pentru multe sarcini, inclusiv clasarea în motoarele de căutare, recunoașterea imaginilor, direcționarea anunțurilor și procesarea limbajului natural.
2. Amazon: Acest gigant de retail le folosește pentru recomandări de produse și pentru optimizarea lanțului de aprovizionare, printre altele.
3. Facebook: De la feeduri personalizate până la direcționarea reclamelor și recunoașterea imaginilor, Facebook nu este exclus de la dataficarea cu AI.
4. Netflix: Datele despre preferințele și comportamentul utilizatorilor sunt extrase pentru a crea recomandări personalizate pentru filme și emisiuni TV. În plus, compania le folosește în mod egal pentru a prezice cererea pentru producțiile sale originale de conținut.
5. Uber: Recomandările de traseu se bazează pe AI și pe date pentru a funcționa bine. Precum și pentru optimizarea prețurilor.
6. Tesla: Mașinile Tesla cu conducere autonomă se bazează pe date live din mediile mașinii pentru a lua decizii de conducere și a naviga pe străzi.
7. Airbnb: De la rezultatele căutării la recomandări personalizate și detectarea fraudelor, Airbnb utilizează în egală măsură dataficarea cu strategii AI.

Întrebări frecvente

Iată câteva întrebări frecvente referitoare la dataficarea afacerilor cu inteligență artificială.

Î: Cum funcționează împreună dataficarea și AI?

R: Dataficarea este procesul care oferă companiei un volum mare de date pentru a le extrage pentru informații, în timp ce AI găsește modele și tendințe din date.

Î: Care sunt unele aplicații de dataficare și AI?

R: Aplicațiile lor includ motoarele de căutare, lanțurile de aprovizionare, recomandări personalizate, automatizarea sarcinilor, producție și multe altele.

Î: Dataficarea și AI vor prelua locurile de muncă umane?

A: Da si nu. Da, pentru că reduce nevoia de mai multă muncă manuală a oamenilor, ceea ce duce la mai puține poziții legate de date. Și nu, pentru că în egală măsură creează mai multe oportunități de muncă în companii.

Î: Este dataficarea o amenințare la adresa confidențialității individuale?

R: Acest lucru depinde de compania care colectează datele și pentru ce le utilizează. Multe jurisdicții au legi privind confidențialitatea datelor pentru a proteja oricum utilizatorii.

Concluzie

Prin rotunjire, ați văzut cum sinergia algoritmilor de dataficare și inteligență artificială ajută la perturbarea industriilor online și din întreaga lume, de la plăți digitale la motoarele de căutare, producție, întreținere predictivă și vehicule autonome.

Cu siguranță, această tendință nu va dispărea prea curând. Deci, compania dvs. ar fi bine să o facă deja sau este mai bine să înceapă acum.