Datafication & AI: pomembne podrobnosti in vpogled

Digitalna doba je podatke spremenila v nov razred sredstev, ki lahko ustvarjajo ali uničujejo korporacije, proces upravljanja z njimi pa se imenuje datafifikacija.

Podatifikacija je številnim organizacijam in njihovim ustanoviteljem prinesla milijarde dolarjev, prav tako pa je uničila tiste, ki niso hotele podatkovizirati.

Skupaj z umetno inteligenco datafication ponuja edinstveno orodje za preoblikovanje industrij, preoblikovanje poslovanja in interakcij s strankami ter povečanje dobička tam, kjer se je prej zdelo, da nič ne obstaja.

Ta blog raziskuje sinergijo med datafikacijo in umetno inteligenco ter osvetljuje različne priložnosti in poslovne inovacije, ki bi jih lahko ustvarile.

Kaj je podatkovizacija?

Podatifikacija je proces zbiranja, analiziranja in uporabe podatkov, ustvarjenih iz različnih virov, za sprejemanje premišljenih poslovnih odločitev. Datafication lahko pomaga preoblikovati katero koli podjetje z razčlenitvijo različnih delov njegovega delovanja na merljive informacije, ki jih je mogoče pozneje spremljati, spremljati in analizirati. Ta proces seveda vodi do izboljšav izdelkov in storitev.

Filozofija datafikacije temelji na razumevanju informacij kot sredstva – saj lahko podjetje zlahka pridobi ekonomsko prednost z uporabo informacij, ki so mu na voljo. Tako mnogi brezplačno in freemium storitve danes obstajajo zaradi gospodarskih koristi podatkovne obdelave.

Prednosti podatkovne obdelave

Podatifikacija poslovanja z umetno inteligenco ima veliko koristi, kar bo vodilo k izboljšani učinkovitosti, produktivnosti in dobičku podjetja. Tukaj je nekaj teh prednosti.

1. Razumevanje strank: Analytics vam bo dal globok vpogled v vaše stranke, njihovo vedenje, želje in preference. Podatkovnost je torej nujna za vsako podjetje, osredotočeno na stranke.
2. Raziskovanje trendov: Analiza podatkov iz vašega podjetja vam bo pokazala, kam gredo stvari. Lahko odkrijete trende, raziščete te trende in odkrijete vpoglede, ki lahko vašemu podjetju omogočijo, da se donosno pridruži skupini.
3. Vpogled: Občasno izvajanje analize podatkov vam lahko zagotovi dragocene informacije, ki jih nikoli niste pričakovali in ki bi lahko spremenile vaše podjetje in bogastvo.
4. Povečajte učinkovitost: Vpogledi, ki temeljijo na podatkih, pogosto privedejo do tega, da podjetja postanejo učinkovitejša, ko preklopijo na bolj produktivne procese ali zmanjšajo potratnost. To lahko vključuje tudi avtomatizacijo.
5. Zmanjšajte stroške: Vpogledi in vzorci iz podatkovne baze vam lahko pomagajo zmanjšati operativne stroške, kar je plus.
6. Osredotočite se z 80/20: Datafication lahko izpostavi vse neenakomerne sisteme in uporabo virov v podjetju ter pomaga organizaciji, da ponovno usmeri svojo osredotočenost in poveča produktivnost.
7. Napovedna analiza: Datafication z umetno inteligenco lahko uporabi zgodovinske podatke podjetja za napovedovanje prihodnjih trendov, takšen vpogled pa vodi k boljši osredotočenosti na industrijo in naložbam za boljše donose.

Vloga AI v Datafikaciji

Medtem ko je bila analiza podatkov tradicionalno ročna zadeva, ki so jo izvajali analitiki, uvedba umetne inteligence olajša delo in omogoča manjšim startupom, da si privoščijo višjo raven poslovne inteligence, ki je bila sicer rezervirana za privilegirane.

Sledijo ključne vloge/prednosti umetne inteligence pri fikaciji podatkov.

• Hitro izvlecite inteligenco: Od vzorcev do trendov in vseh vrst vpogledov jih lahko umetna inteligenca hitro potegne iz velikih naborov podatkov – veliko hitreje, kot zmore kateri koli človeški analitik podatkov.
• Izboljšano odločanje: Hiter in razmeroma zanesljiv vir poslovne inteligence bo kateri koli ekipi ali podjetju omogočil hitro in odločno sprejemanje pravih korakov.
• Izboljšana učinkovitost: AI omogoča kateri koli organizaciji poceni rudarjenje več podatkov, s čimer se poveča operativna učinkovitost z zmanjšanjem človeškega truda, časa in energije.
• Avtomatizacija opravil: Lepota integracije umetne inteligence v podatkovni proces podjetja je v tem, da postane popolna avtomatizacija lažja, saj je večina dela že opravljena. Vse, kar potem potrebujete, je nekaj pravil za določitev pogojev, ki naj sprožijo avtomatizirane procese, in to je to.

Priljubljeni viri podatkov

Podatki za vaše podatkovne namene lahko izvirajo iz katerega koli vira, če so zanesljivi. Vaš idealen vir bo odvisen od vaše vrste posla in tega, kaj nameravate doseči. Tukaj je nekaj priljubljenih virov.

• IoT naprave in senzorji: To lahko vključuje naprave interneta stvari, ki so neposredno povezane s spletom, ali navadne senzorje, iz katerih lahko podjetje zbira informacije na druge načine.
• Social Media: Podjetja, osredotočena na stranke, lahko pridobijo veliko vpogleda, če zberejo čim več podatkov iz interakcij v družbenih medijih.
• E-trgovina: Vse platforme za e-trgovino so vedenjska zlata jama za podjetja, ki so pripravljena rudariti po podatkih.
• Aplikacije za mobilne naprave: Brezplačne in vrhunske mobilne aplikacije lahko zberejo veliko informacij o svojih uporabnikih, ki jih lahko razvijalci uporabijo na številne inovativne načine.
• Spletna analitika: Celo na videz običajna spletna mesta lahko ustvarijo veliko pomembnih podatkov, če jim pravilno sledijo z orodji, kot je Google Analytics.
• Medicinski pripomočki: Zdravstvena kartoteka, elektronski pripomočki in vse drugo, kar zbira zdravstvene podatke, so lahko dobri viri podatkov.
• finančne transakcije: Podjetja, ki zagotavljajo finančno infrastrukturo, običajno izkopavajo svoje ogromne količine finančnih evidenc za široko paleto informacij o strankah, goljufijah in optimizaciji.
• Skladišče in dobavne verige: S spremljanjem vsake ravni svojih dobavnih verig in skladišč lahko podjetja proizvedejo dovolj podatkov za trajno racionalizacijo poslovanja.
• Javne in zasebne zbirke podatkov: Od ravnih datotek do MySQL, MariaDB in namenskih baz podatkov v različnih lokalnih in oblakih uvedbah, vsak organiziran vir informacij je dober vir podatkov.
• Vladni zapisi: Samoumevno.
• Nadzorni sistemi: Umetna inteligenca lahko rudari tako slike kot video podatke.

Področja uporabe podatkov in umetne inteligence

Podatke je teoretično mogoče uporabiti za izboljšanje ponudbe katere koli organizacije na katerem koli trgu. Vendar pa so tukaj panoge, kjer se podatkovna obdelava in umetna inteligenca že uspešno uporabljata.

• predelovalne dejavnosti
• Bančništvo in finance
• Zdravstveno varstvo
• Robotika
• Kmetijstvo
• Personalizirani učni sistemi
• Prilagojena priporočila izdelkov in storitev
• Sistemi za deljenje prevozov, kot sta Uber in Lyft
• Navigacija z uporabo GPS in sorodnih tehnologij
• Maloprodaja in prodaja
• Zavarovalniški sistemi
• Ujemanje človeških virov in dela
• Avtonomna vozila
• Predvideno vzdrževanje strojev
• Odkrivanje goljufij
• Iskalniki in uvrstitev

Premisleki in izzivi

Obstajajo izzivi in ​​vprašanja, ki jih je treba upoštevati pri projektih podatkovne in umetne inteligence. Sledi nekaj glavnih.

1. kompleksnost: Upravljanje podatkov in uporaba umetne inteligence za njihovo analizo je lahko zapletena zadeva, ki pogosto zahteva usposobljeno ali izkušeno osebje.
2. Algoritemska pristranskost: Modeli umetne inteligence so lahko prizadeti, če se usposabljajo z enostranskimi podatki. Na primer, usposabljanje modela robota s samo kavkaškimi obrazi. Seveda bo imel težave z azijskimi in afriškimi obrazi.
3. Računalniški viri: Podatki z umetno inteligenco lahko zahtevajo veliko računalniških virov, če izvajate velike operacije.
4. Kakovost podatkov: Smeti noter, smeti ven vedno drži. Ne glede na to, kako dober je model umetne inteligence, rezultati, ki jih dobite od njega, določajo vhodni podatki, ki mu jih posredujete.
5. Varnostni izzivi: modeli AI so lahko dovzetni za napade. Poleg tega je treba upoštevati tudi zasebnost podatkov in s tem povezana tveganja.
6. Skladnost z zakonodajo: Če nameravate pridobivati ​​podatke od svojih uporabnikov, je bolje, da se zavedate zakonov in predpisov o varstvu podatkov v ustreznih jurisdikcijah.
7. Nenamerne posledice: modeli umetne inteligence lahko sprožijo dejanja, ki imajo lahko pozneje nenamerne posledice ali pa postanejo očitna šele, ko je prepozno. Kdo nosi krivdo?
8. Premestitev na delovnem mestu: Avtomatizacija podatkovne obdelave z umetno inteligenco seveda vodi do motenj delovne sile. Čeprav bi rezultati podatkovne analize lahko enako povečali povpraševanje po novih kvalificiranih delavcih.

Kako podatkovno opremiti svojo organizacijo

Podatkovna obdelava vaše organizacije je stalen proces, ki preprosto zahteva, da naredite korake v pravo smer. Toda kot dokazujejo številna podjetja, ni strogih pravil glede podatkov. Tukaj je nekaj korakov, ki jih boste morali narediti.

• Investirajte v podatkovno infrastrukturo, vključno s strojno opremo, programsko opremo, senzorji in napravami IoT.
• Zbirajte in shranjujte podatke iz čim več virov.
• Vzpostavite kulturo, ki temelji na podatkih, v vašem podjetju z opredelitvijo, kako boste uporabljali informacije za delo.
• Vzpostavite politike, da zagotovite kakovost podatkov, ki jih zbirate.
• Integrirajte podatke iz čim več sistemov in oddelkov s centralizacijo vašega podatkovnega skladišča.
• Spodbujajte sodelovanje med podatkovnimi znanstveniki in ostalo organizacijo.
• Začnite z majhnim z enostavnim projektom, nato razširite svojo podatkovno zbirko, ko boste pridobili več izkušenj.

Kako izvesti analizo podatkov z umetno inteligenco

Po podatkovni analizi vaše organizacije lahko z naslednjimi koraki izvedete analizo podatkov vašega podjetja z umetno inteligenco.

1. Določite cilje: Najprej morate vedeti, kakšno vrsto vpogledov, rezultatov ali vzorcev pričakujete od procesa. Te morajo biti usklajene tudi z vašimi poslovnimi potrebami.
2. Izberite pristop AI: Prav tako boste morali izbrati pravo disciplino AI, ki vam lahko pomaga doseči vaše cilje. Na primer obdelava naravnega jezika, algoritem strojnega učenja ali model globokega učenja.
3. Zberite in očistite podatke: Tukaj morate organizirati vse svoje podatke iz različnih virov in jih predhodno obdelati ter pripraviti za uporabo.
4. Usposobite model po meri ali uporabite vnaprej pripravljenega: Nekatera orodja za analizo umetne inteligence so opremljena z vnaprej usposobljenimi modeli, ki jih lahko uporabite takoj. V nasprotnem primeru boste morali najprej usposobiti model ali natančno prilagoditi že usposobljenega z večino podatkov, ki ste jih zbrali.
5. Preveri in izboljšaj model: Po usposabljanju morate oceniti kakovost vašega modela pridobivanja vpogledov, prepoznavanja vzorcev in napovedi, da vidite, ali vam ustreza ali potrebuje nadaljnje usposabljanje.
6. Analiza in vizualizacija: Če gre vse v redu, lahko zdaj opravite svojo analizo in objavite rezultate z dobrimi vizualizacijami, ki vam bodo pomagale začrtati potek vašega podjetja. Tisti, ki želijo avtomatizirati procese, lahko stvari popeljejo dlje od tukaj.

Seznam najboljših orodij za analizo podatkov AI

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

Podjetja, ki uporabljajo Datafication & AI

Številna podjetja po vsem svetu že uporabljajo podatkovno tehnologijo in umetno inteligenco, da bi pridobila prednost pred konkurenco ali za druge namene. Sledi kratek seznam nekaterih od teh velikih podjetij in kako uporabljajo tehnologije.

1. google: Google v veliki meri uporablja algoritme podatkov in AI za številne naloge, vključno z razvrščanjem v iskalnikih, prepoznavanjem slik, ciljanjem oglasov in obdelavo naravnega jezika.
2. Amazon: Ta maloprodajni velikan jih med drugim uporablja za priporočila izdelkov in optimizacijo dobavne verige.
3. Facebook : Od prilagojenih virov do ciljanja oglasov in prepoznavanja slik, Facebook ni izpuščen pri fikaciji podatkov z AI.
4. Netflix: Podatki o preferencah in vedenju uporabnikov se pridobivajo za ustvarjanje prilagojenih priporočil za filme in TV-oddaje. Poleg tega jih podjetje enako uporablja za napovedovanje povpraševanja po svojih izvirnih produkcijah vsebine.
5. Uber: Za dobro delovanje priporočila poti temeljijo na AI in podatkih. Kot tudi za optimizacijo cen.
6. Tesla: Teslini samovozeči avtomobili se pri odločanju o vožnji in navigaciji po ulicah zanašajo na podatke v živo iz okolja avtomobila.
7. Airbnb: Od rezultatov iskanja do prilagojenih priporočil in odkrivanja goljufij, Airbnb enako uporablja podatkovno fikacijo s strategijami umetne inteligence.

Pogosto zastavljena vprašanja

Tukaj je nekaj pogosto zastavljenih vprašanj o poslovnih podatkih z umetno inteligenco.

V: Kako podatkovna in AI delujeta skupaj?

O: Podatifikacija je proces, ki zagotavlja veliko količino podatkov, ki jih podjetje lahko pridobi za vpoglede, medtem ko AI iz podatkov najde vzorce in trende.

V: Katere so nekatere aplikacije za podatkovno obdelavo in AI?

O: Njihove aplikacije vključujejo iskalnike, dobavne verige, prilagojena priporočila, avtomatizacijo opravil, proizvodnjo in še veliko več.

V: Bosta podatkovna in umetna inteligenca prevzela človeška dela?

O: Da in ne. Da, ker zmanjša potrebo po več ročnega dela ljudi, kar vodi do manj delovnih mest, povezanih s podatki. In ne, ker prav tako ustvarja več delovnih priložnosti v podjetjih.

V: Ali podatkovna obdelava ogroža zasebnost posameznika?

O: To je odvisno od podjetja, ki zbira podatke in za kaj jih uporablja. Mnoge jurisdikcije imajo zakone o zasebnosti podatkov, ki vseeno ščitijo uporabnike.

zaključek

Če zaokrožimo, ste videli, kako sinergija algoritmov za podatkovno obdelavo in umetno inteligenco pomaga motiti industrije na spletu in po vsem svetu od digitalnih plačil do iskalnikov, proizvodnje, prediktivnega vzdrževanja in samovozečih vozil.

Zagotovo ta trend ne bo kmalu izginil. Zato je bolje, da vaše podjetje to že počne ali pa je najbolje, da začnete zdaj.