Датафикация и искусственный интеллект: важные детали и понимание

Цифровая эпоха превратила данные в новый класс активов, который может создать или разрушить корпорации, а процесс управления ими называется датафикацией.

Датафикация принесла миллиарды долларов многочисленным организациям и их основателям и в равной степени нанесла ущерб тем, кто отказался от датафикации.

В сочетании с искусственным интеллектом обработка данных предлагает уникальный инструмент для преобразования отраслей, изменения взаимодействия бизнеса и клиентов, а также увеличения прибыли там, где раньше казалось, что ничего не существует.

В этом блоге исследуется синергия между передачей данных и искусственным интеллектом, проливая свет на различные возможности и бизнес-инновации, которые они могут создать.

Что такое датафикация?

Датафикация — это процесс сбора, анализа и использования данных, полученных из различных источников, для принятия обоснованных бизнес-решений. Датафикация может помочь преобразовать любой бизнес, разбивая различные части его работы на измеримую информацию, которую впоследствии можно отслеживать, контролировать и анализировать. Этот процесс естественным образом приводит к улучшению продуктов и услуг.

Философия датафикации основана на понимании информации как актива, поскольку компания может легко получить экономическую выгоду, используя доступную ей информацию. Таким образом, многие Это Бесплатно и Freemium услуги существуют сегодня благодаря экономическим преимуществам передачи данных.

Преимущества датафикации

Датафикация бизнеса с помощью ИИ имеет множество преимуществ, которые приведут к повышению эффективности, производительности и прибыли компании. Вот некоторые из этих преимуществ.

1. Понимание клиентов: Аналитика даст вам глубокое понимание ваших клиентов, их поведения, желаний и предпочтений. Таким образом, датафикация является обязательным условием для любого клиентоориентированного бизнеса.
2. Исследование тенденций: Анализ данных вашего бизнеса покажет вам, куда движется дело. Вы можете обнаруживать тенденции, исследовать эти тенденции и получать идеи, которые помогут вашему бизнесу прибыльно присоединиться к этому движению.
3. Инсайты: Проведение анализа данных время от времени может предоставить вам ценную информацию, которую вы даже не ожидали, и которая может изменить ваш бизнес и состояние.
4. Повышение эффективности: Информация, основанная на данных, часто помогает предприятиям стать более эффективными, поскольку они переключаются на более продуктивные процессы или сокращают расточительные. Это также может включать в себя автоматизацию.
5. Снизить расходы: данные и закономерности, полученные в результате обработки данных, помогут вам сократить эксплуатационные расходы, что является плюсом.
6. Сосредоточьтесь на 80/20: Датафикация может выявить все неравномерности систем и использования ресурсов в компании, помогая организации переориентировать свою деятельность и повысить производительность.
7. Predictive Analytics: обработка данных с помощью искусственного интеллекта может использовать исторические данные компании для прогнозирования будущих тенденций, и такое понимание приводит к лучшему сосредоточению внимания на отрасли и инвестициям для получения большей прибыли.

Роль ИИ в датафикации

Хотя анализ данных традиционно выполнялся аналитиками вручную, внедрение искусственного интеллекта облегчает работу и позволяет небольшим стартапам позволить себе более высокий уровень бизнес-аналитики, который в противном случае был зарезервирован для привилегированных.

Ниже приведены ключевые роли/преимущества ИИ в области обработки данных.

• Быстро извлечь разведданные: от закономерностей до тенденций и всех типов аналитической информации — ИИ может быстро извлекать их из больших наборов данных — гораздо быстрее, чем это может сделать любой аналитик данных, работающий с людьми.
• Улучшенное принятие решений: Наличие быстрого и относительно надежного источника бизнес-аналитики позволит любой команде или предприятию быстро и решительно предпринять правильные шаги.
• Повышенная эффективность: ИИ позволяет любой организации дешево собирать больше данных, тем самым повышая операционную эффективность за счет сокращения человеческих усилий, времени и энергии.
• Автоматизация задач: Прелесть интеграции ИИ в процесс обработки данных компании заключается в том, что полная автоматизация становится проще, поскольку большая часть работы уже выполнена. Все, что вам тогда понадобится, — это несколько правил для определения условий, которые должны запускать автоматизированные процессы, и все.

Популярные источники данных

Данные для ваших целей датафикации могут поступать из любого источника, если он надежен. Ваш идеальный источник будет зависеть от типа вашего бизнеса и того, чего вы собираетесь достичь. Вот несколько популярных источников.

• IoT-устройства и датчики: это могут быть устройства Интернета вещей, которые напрямую подключены к Интернету, или обычные датчики, с которых компания может собирать информацию другими способами.
• Соцсети: Клиентоориентированные компании могут получить больше информации, собрав как можно больше данных из взаимодействий в социальных сетях.
• Электронная коммерция: Все платформы электронной коммерции являются поведенческой золотой жилой для компаний, желающих добывать данные.
• Мобильное приложение: Бесплатные и премиум-мобильные приложения могут собирать большой объем информации о своих пользователях, которую разработчики могут использовать множеством инновационных способов.
• отчетов: Даже, казалось бы, обычные веб-сайты могут генерировать много значимых данных, если их правильно отслеживать с помощью таких инструментов, как Гугл Аналитика.
• Медицинские приборы: Хорошими источниками данных могут быть медицинские записи, электронные гаджеты и все остальное, что собирает медицинские данные.
• Финансовые операции: Компании, предоставляющие финансовую инфраструктуру, обычно исследуют свои обширные хранилища финансовых отчетов в поисках широкого спектра информации о клиентах, мошенничестве и оптимизации.
• Склад и цепочки поставок: Контролируя каждый уровень своих цепочек поставок и складов, компании могут получить достаточно данных, чтобы навсегда оптимизировать свою деятельность.
• Публичные и частные базы данных: от плоских файлов до MySQL, MariaDB и выделенных баз данных в различных локальных и облачных развертываниях — каждый организованный источник информации является хорошим источником данных.
• Правительственные отчеты: Не требует пояснений.
• Системы наблюдения: ИИ может получать как изображения, так и видеоданные.

Области применения датафикации и искусственного интеллекта

Теоретически данные можно использовать для улучшения предложения любой организации на любом рынке. Однако вот отрасли, в которых датафикация и искусственный интеллект уже успешно применяются.

• Производство
• Банковское дело и финансы
• Здоровье
• Робототехника
• Сельское хозяйство
• Персонализированные системы обучения
• Персональные рекомендации товаров и услуг
• Системы совместного использования поездок, такие как Uber и Lyft.
• Навигация с использованием GPS и связанных с ней технологий
• Розничная торговля и продажи
• Системы страхования
• Человеческие ресурсы и подбор работы
• Автономные транспортные средства
• Прогнозируемое техническое обслуживание машин
• Обнаружение мошенничества
• Поисковые системы и рейтинг

Соображения и проблемы

Существуют проблемы и проблемы, которые необходимо учитывать в проектах обработки данных и искусственного интеллекта. Ниже приведены некоторые из основных.

1. Многогранность: Управление данными и использование ИИ для их анализа может быть сложным делом, часто требующим обученного или опытного персонала.
2. Алгоритмическое смещение: Модели ИИ могут быть искажены, когда они обучаются на односторонних данных. Например, обучение модели робота только с лицами европеоидной расы. Конечно, у него будут проблемы с азиатскими и африканскими лицами.
3. Вычислительные ресурсы: Для обработки данных с помощью ИИ могут потребоваться большие вычислительные ресурсы, если вы выполняете крупные операции.
4. Качество данных: Мусор на входе, мусор на выходе всегда держится. Независимо от того, насколько хороша модель ИИ, входные данные, которые вы в нее подаете, определяют результаты, которые вы от нее получите.
5. Проблемы безопасности: модели ИИ могут быть подвержены атакам. Кроме того, необходимо учитывать конфиденциальность данных и связанные с ней риски.
6. Соответствие нормативным требованиям: Если вы собираетесь получать информацию от своих пользователей, вам лучше знать законы и правила о защите данных в соответствующих юрисдикциях.
7. Непреднамеренные последствия: модели ИИ могут инициировать действия, которые впоследствии могут иметь непредвиденные последствия или стать очевидными только тогда, когда уже слишком поздно. Кто возьмет на себя вину?
8. Смещение работы: Автоматизация обработки данных с помощью искусственного интеллекта естественным образом приводит к нарушению работы рабочей силы. Хотя результаты датафикации могут в равной степени увеличить спрос на новых квалифицированных работников.

Как определить данные вашей организации

Сбор данных в вашей организации — это непрерывный процесс, который просто требует, чтобы вы предприняли шаги в правильном направлении. Но, как свидетельствуют многие компании, строгих правил в отношении обработки данных не существует. Однако вот некоторые шаги, которые вам нужно будет предпринять.

• Инвестируйте в инфраструктуру данных, включая оборудование, программное обеспечение, датчики и устройства Интернета вещей.
• Собирайте и храните данные из как можно большего количества источников.
• Создайте на своем предприятии культуру, основанную на данных, определив, как вы будете использовать информацию в работе.
• Установите политики, обеспечивающие качество собираемых вами данных.
• Интегрируйте данные из как можно большего числа систем и отделов путем централизации хранилища данных.
• Содействуйте сотрудничеству между учеными, работающими с данными, и остальной частью организации.
• Начните с малого, с простого проекта, а затем расширяйте свои данные по мере приобретения опыта.

Как провести анализ данных ИИ

После датафикации вашей организации вы можете провести искусственный анализ данных вашей компании, выполнив следующие шаги.

1. Определите цели: Сначала вам нужно знать, какие идеи, результаты или закономерности вы надеетесь получить в результате этого процесса. Они также должны соответствовать потребностям вашего бизнеса.
2. Выберите подход ИИ: Вам также нужно будет выбрать правильную дисциплину ИИ, которая поможет вам достичь ваших целей. Например, обработка естественного языка, алгоритм машинного обучения или модель глубокого обучения.
3. Сбор и очистка данных: Здесь вам необходимо систематизировать все ваши данные из разных источников, предварительно обработать их и подготовить к использованию.
4. Обучите собственную модель или используйте готовую: Некоторые инструменты анализа ИИ поставляются с предварительно обученными моделями, которые вы можете сразу использовать. В противном случае вам придется сначала обучить модель или доработать уже обученную, используя большую часть собранных вами данных.
5. Проверка и уточнение модели: после обучения вам необходимо оценить качество вашей модели в извлечении информации, выявлении закономерностей и прогнозов, чтобы понять, устраивает ли она вас или требует дальнейшего обучения.
6. Анализ и визуализация: Если все пойдет хорошо, теперь вы можете провести анализ и опубликовать результаты с хорошей визуализацией, которая поможет наметить курс вашего предприятия. Те, кто стремится автоматизировать процессы, могут пойти дальше.

Список лучших инструментов анализа данных AI

• Живая картина
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• Обезьяна
• Google Cloud AutoML
• Google Colab
• Датаробот
• Microsoft Power BI
• Аккио
• Полимер

Компании, использующие датафикацию и искусственный интеллект

Многие компании со всего мира уже используют обработку данных и искусственный интеллект, чтобы получить преимущество над конкурентами или в других целях. Ниже приводится краткий список некоторых из этих крупных компаний и способов их применения.

1. Google: Google массово применяет алгоритмы обработки данных и искусственного интеллекта для решения многих задач, включая ранжирование в поисковых системах, распознавание изображений, таргетинг рекламы и обработку естественного языка.
2. Амазонка: этот гигант розничной торговли использует их, среди прочего, для рекомендаций по продуктам и оптимизации цепочки поставок.
3. Facebook: Facebook не остался в стороне от обработки данных с помощью ИИ, начиная с персонализированных каналов и заканчивая таргетингом рекламы и распознаванием изображений.
4. Netflix: данные о предпочтениях и поведении пользователей собираются для создания персонализированных рекомендаций по фильмам и телешоу. Кроме того, компания в равной степени использует их для прогнозирования спроса на свой оригинальный контент.
5. Uber: Рекомендации по маршруту работают хорошо, опираясь на ИИ и данные. А также оптимизировать ценообразование.
6. Тесла: беспилотные автомобили Tesla полагаются на оперативные данные из окружающей среды автомобиля, чтобы принимать решения о вождении и перемещаться по улицам.
7. Airbnb: от результатов поиска до персонализированных рекомендаций и обнаружения мошенничества — Airbnb в равной степени использует обработку данных и стратегии искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

Вот некоторые часто задаваемые вопросы, касающиеся обработки бизнес-данных с помощью искусственного интеллекта.

Вопрос: Как обработка данных и искусственный интеллект работают вместе?

Ответ: Датафикация — это процесс, который предоставляет компании большой объем данных для анализа, в то время как ИИ находит закономерности и тенденции на основе данных.

Вопрос: Каковы некоторые приложения для обработки данных и искусственного интеллекта?

Ответ: Их приложения включают поисковые системы, цепочки поставок, персонализированные рекомендации, автоматизацию задач, производство и многое другое.

Вопрос: Смогут ли датафикация и искусственный интеллект заменить человеческие рабочие места?

О: И да, и нет. Да, потому что это снижает потребность в ручной работе людей, что приводит к меньшему количеству должностей, связанных с данными. И нет, потому что это в равной степени создает больше возможностей для работы в компаниях.

Вопрос: Является ли датафикация угрозой конфиденциальности личности?

Ответ: Это зависит от компании, собирающей данные, и от того, для чего они их используют. Во многих юрисдикциях действуют законы о конфиденциальности данных, которые в любом случае защищают пользователей.

Заключение

Подводя итоги, вы увидели, как синергия обработки данных и алгоритмов искусственного интеллекта помогает революционизировать отрасли в Интернете и во всем мире: от цифровых платежей до поисковых систем, производства, профилактического обслуживания и беспилотных транспортных средств.

Конечно, эта тенденция не исчезнет в ближайшее время. Итак, вашей компании лучше уже заняться этим или лучше начать сейчас.