การแปลงข้อมูลและ AI: รายละเอียดและข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ

ยุคดิจิทัลทำให้ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์ประเภทใหม่ที่สามารถสร้างหรือทำลายบริษัทได้ และกระบวนการจัดการข้อมูลนี้เรียกว่าการแปลงข้อมูล

การทำ Datafication สร้างรายได้หลายพันล้านดอลลาร์ให้กับองค์กรต่างๆ มากมายและผู้ก่อตั้งของพวกเขา และยังทำลายองค์กรที่ปฏิเสธที่จะทำ Datafication อีกด้วย

เมื่อใช้ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ การสร้างข้อมูลจะกลายเป็นเครื่องมือที่ไม่ซ้ำใครในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม ปรับเปลี่ยนรูปแบบการโต้ตอบทางธุรกิจและลูกค้า และเพิ่มผลกำไรที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน

บล็อกนี้จะเจาะลึกถึงความร่วมมือระหว่างการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลและ AI พร้อมทั้งนำเสนอโอกาสและนวัตกรรมทางธุรกิจที่แตกต่างกันที่อาจเกิดขึ้นได้

Datafication คืออะไร?

Datafication คือกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นจากแหล่งต่างๆ เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างรอบรู้ Datafication ช่วยเปลี่ยนแปลงธุรกิจใดๆ ก็ได้ โดยแบ่งส่วนต่างๆ ของการดำเนินการออกเป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่สามารถติดตาม ตรวจสอบ และวิเคราะห์ได้ในภายหลัง กระบวนการนี้นำไปสู่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการโดยธรรมชาติ

ปรัชญาการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพนั้นตั้งอยู่บนความเข้าใจว่าข้อมูลเป็นสินทรัพย์ เพราะบริษัทสามารถสร้างความได้เปรียบทางเศรษฐกิจได้ง่ายๆ โดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ ดังนั้น บริการ ฟรีและ บริการ แบบฟรีเมียม จำนวนมากจึง เกิดขึ้นในปัจจุบันได้ด้วยประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการแปลงข้อมูล

การจัดเก็บข้อมูลทางธุรกิจด้วย AI มีประโยชน์หลายประการ ซึ่งจะนำไปสู่ประสิทธิภาพ ผลผลิต และผลกำไรที่ดีขึ้นสำหรับบริษัท ต่อไปนี้เป็นประโยชน์บางส่วน

1. การทำความเข้าใจลูกค้า:การวิเคราะห์จะช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าของคุณอย่างลึกซึ้ง รวมไปถึงพฤติกรรม ความต้องการ และความชอบของลูกค้า ดังนั้น การแปลงข้อมูลจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
2. การวิจัยแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลจากธุรกิจของคุณจะช่วยให้คุณทราบว่าสิ่งต่างๆ กำลังมุ่งหน้าไปทางไหน คุณสามารถค้นพบแนวโน้ม ค้นคว้าแนวโน้มเหล่านั้น และค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณเข้าร่วมกระแสได้อย่างมีกำไร
3. ข้อมูลเชิงลึก:การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นครั้งคราวสามารถให้ข้อมูลอันมีค่าแก่คุณที่คุณไม่เคยคาดคิดมาก่อน และอาจเปลี่ยนแปลงธุรกิจและโชคชะตาของคุณได้
4. เพิ่มประสิทธิภาพ:ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมักจะทำให้บริษัทต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเปลี่ยนมาใช้กระบวนการที่มีประสิทธิผลมากขึ้นหรือลดกระบวนการที่สิ้นเปลืองลง ซึ่งอาจรวมถึงระบบอัตโนมัติด้วย
5. ลดต้นทุน:ข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบจากการแปลงข้อมูลสามารถช่วยคุณลดต้นทุนการดำเนินงานซึ่งถือเป็นข้อดี
6. โฟกัสด้วย 80/20:การแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลสามารถเปิดเผยระบบที่ไม่เท่าเทียมกันและการใช้ทรัพยากรทั้งหมดในบริษัท ช่วยให้องค์กรปรับโฟกัสใหม่และเพิ่มผลผลิตได้
7. การวิเคราะห์เชิงทำนายการสร้างข้อมูลด้วย AI สามารถใช้ข้อมูลในอดีตของบริษัทเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต และข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวจะนำไปสู่การมุ่งเน้นอุตสาหกรรมและการลงทุนที่ดีขึ้นเพื่อผลตอบแทนที่ดีขึ้น

บทบาทของ AI ในการแปลงข้อมูล

แม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไปจะเป็นงานที่ทำโดยนักวิเคราะห์ด้วยตนเอง แต่การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ทำให้การทำงานง่ายขึ้น และช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพขนาดเล็กสามารถรับปัญญาทางธุรกิจในระดับสูงได้ ซึ่งปกติแล้วจะสงวนไว้สำหรับผู้ที่มีสิทธิพิเศษเท่านั้น

ต่อไปนี้คือบทบาท/ประโยชน์หลักของ AI ในการแปลงข้อมูล

• ดึงข้อมูลข่าวกรองอย่างรวดเร็ว:ตั้งแต่รูปแบบไปจนถึงแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกทุกประเภท AI สามารถดึงข้อมูลเหล่านั้นมาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเร็วกว่านักวิเคราะห์ข้อมูลมนุษย์คนใดๆ มาก
• ปรับปรุงการตัดสินใจ:การมีแหล่งข้อมูลข่าวกรองทางธุรกิจที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ในระดับหนึ่งจะทำให้ทีมหรือองค์กรใดๆ ก็สามารถดำเนินการตามขั้นตอนที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็วและเด็ดขาด
• เพิ่มประสิทธิภาพ:AI ช่วยให้ทุกองค์กรสามารถขุดข้อมูลได้มากขึ้นในราคาประหยัด ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นด้วยการลดความพยายาม เวลา และพลังงานของมนุษย์
• ระบบอัตโนมัติของงาน:ข้อดีของการรวม AI เข้ากับกระบวนการจัดการข้อมูลของบริษัทก็คือการทำงานอัตโนมัติทั้งหมดจะง่ายขึ้น เนื่องจากงานส่วนใหญ่เสร็จสิ้นไปแล้ว สิ่งที่คุณต้องมีคือกฎสองสามข้อเพื่อกำหนดเงื่อนไขที่ควรเรียกใช้กระบวนการอัตโนมัติ เท่านี้ก็เสร็จเรียบร้อย

แหล่งข้อมูลยอดนิยม

ข้อมูลสำหรับวัตถุประสงค์ในการจัดทำข้อมูลของคุณสามารถมาจากแหล่งใดก็ได้ ตราบใดที่มีความน่าเชื่อถือ แหล่งข้อมูลที่เหมาะสมของคุณจะขึ้นอยู่กับประเภทธุรกิจของคุณและสิ่งที่คุณตั้งใจจะทำ นี่คือแหล่งข้อมูลยอดนิยมบางส่วน

• อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ IoT:ซึ่งอาจรวมถึงอุปกรณ์ Internet of Things ที่เชื่อมต่อโดยตรงกับเว็บหรือเซ็นเซอร์ทั่วไปที่บริษัทสามารถรวบรวมข้อมูลได้ในรูปแบบอื่นๆ
• สื่อสังคม:บริษัทที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกมากมายโดยการรวบรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย
• E-Commerce:แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทั้งหมดถือเป็นเหมืองทองแห่งพฤติกรรมสำหรับบริษัทที่ต้องการขุดค้นข้อมูล
• ปพลิเคชันมือถือ:แอปมือถือฟรีและพรีเมียมสามารถรวบรวมข้อมูลมากมายเกี่ยวกับผู้ใช้ซึ่งนักพัฒนาสามารถนำไปใช้ในรูปแบบสร้างสรรค์ใหม่ๆ มากมาย
• การวิเคราะห์เว็บ:แม้แต่เว็บไซต์ที่ดูเหมือนธรรมดาก็สามารถสร้างข้อมูลที่มีความหมายได้มากมายหากติดตามอย่างถูกต้องด้วยเครื่องมือเช่น Google Analytics.
• เครื่องมือแพทย์:บันทึกทางการแพทย์ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ และทุกสิ่งทุกอย่างที่เก็บรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์สามารถเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีได้
• ทำธุรกรรมทางการเงิน:บริษัทที่จัดหาโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน มักจะขุดค้นข้อมูลทางการเงินจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า การฉ้อโกง และการเพิ่มประสิทธิภาพ
• คลังสินค้าและห่วงโซ่อุปทาน:บริษัทต่างๆ จะสามารถผลิตข้อมูลได้เพียงพอเพื่อปรับกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยการตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานและคลังสินค้าในแต่ละระดับ
• ฐานข้อมูลสาธารณะและส่วนตัว:ตั้งแต่ไฟล์แบบแบนไปจนถึง MySQL, MariaDB และฐานข้อมูลเฉพาะในการใช้งานในระบบท้องถิ่นและบนคลาวด์ต่างๆ แหล่งข้อมูลที่จัดระเบียบทุกแห่งล้วนเป็นแหล่งข้อมูลที่ดี
• บันทึกข้อมูลราชการ: อธิบายตนเอง
• ระบบเฝ้าระวัง:AI สามารถขุดข้อมูลทั้งภาพและวิดีโอได้

ฟิลด์แอปพลิเคชันของการแปลงข้อมูลและ AI

ในทางทฤษฎีแล้วข้อมูลสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงข้อเสนอขององค์กรใดๆ ในตลาดใดๆ ก็ได้ อย่างไรก็ตาม ต่อไปนี้คืออุตสาหกรรมที่การนำข้อมูลและ AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จแล้ว

• การผลิต
• การธนาคารและการเงิน
• การดูแลสุขภาพ
• หุ่นยนต์
• เกษตรกรรม
• ระบบการเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล
• คำแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะบุคคล
• ระบบแบ่งปันการเดินทางเช่น Uber และ Lyft
• การนำทางโดยใช้ GPS และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง
• ขายปลีกและขาย
• ระบบประกันภัย
• ทรัพยากรบุคคลและการจับคู่การทำงาน
• ยานพาหนะอิสระ
• การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของเครื่องจักร
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• เครื่องมือค้นหาและการจัดอันดับ

ข้อควรพิจารณาและความท้าทาย

มีความท้าทายและปัญหาที่ต้องพิจารณาในโครงการการแปลงข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ ต่อไปนี้คือปัญหาสำคัญบางประการ

1. ความซับซ้อนการจัดการข้อมูลและการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องที่ซับซ้อน ซึ่งมักต้องใช้บุคลากรที่มีการฝึกอบรมหรือมีประสบการณ์
2. อคติอัลกอริทึม:โมเดล AI อาจเกิดอคติได้เมื่อได้รับการฝึกด้วยข้อมูลด้านเดียว เช่น การฝึกโมเดลหุ่นยนต์ที่มีแต่ใบหน้าของคนผิวขาว แน่นอนว่ามันจะมีปัญหากับใบหน้าของคนเอเชียและคนแอฟริกัน
3. ทรัพยากรคอมพิวเตอร์:การแปลงข้อมูลด้วย AI อาจต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก หากคุณดำเนินการขนาดใหญ่
4. คุณภาพของข้อมูล:ขยะเข้าขยะออกย่อมมีอยู่เสมอ ไม่ว่าโมเดล AI จะดีแค่ไหน อินพุตที่คุณป้อนเข้าไปจะกำหนดผลลัพธ์ที่คุณจะได้รับจากมัน
5. ความท้าทายด้านความปลอดภัย:โมเดล AI อาจเสี่ยงต่อการถูกโจมตี นอกจากนี้ ยังมีความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องที่ต้องพิจารณาด้วย
6. ปฏิบัติตามกฎระเบียบ:หากคุณจะขุดข้อมูลจากผู้ใช้ของคุณ คุณควรทราบกฎหมายและข้อบังคับเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลในเขตอำนาจศาลที่เกี่ยวข้อง
7. ผลที่ไม่ตั้งใจ:โมเดล AI สามารถเริ่มดำเนินการบางอย่างที่อาจก่อให้เกิดผลที่ไม่พึงประสงค์ในภายหลังหรือปรากฏให้เห็นเมื่อสายเกินไป ใครควรเป็นผู้รับผิดชอบ?
8. การย้ายงาน:การทำให้ข้อมูลเป็นอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์จะส่งผลให้เกิดการหยุดชะงักในการทำงาน แม้ว่าผลลัพธ์ของการทำให้ข้อมูลเป็นอัตโนมัติอาจเพิ่มความต้องการแรงงานที่มีทักษะใหม่เท่าๆ กันก็ตาม

วิธีการสร้างข้อมูลให้กับองค์กรของคุณ

การแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลขององค์กรเป็นกระบวนการต่อเนื่องที่เพียงแค่คุณต้องดำเนินการในทิศทางที่ถูกต้อง แต่จากหลักฐานที่บริษัทหลายแห่งได้แสดงให้เห็นแล้วว่าไม่มีกฎเกณฑ์ที่เข้มงวดในการแปลงข้อมูล ต่อไปนี้คือขั้นตอนบางส่วนที่คุณต้องดำเนินการ

• ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล รวมถึงฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ IoT
• รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้ได้มากที่สุด
• สร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในองค์กรของคุณโดยกำหนดว่าคุณจะใช้ข้อมูลเพื่อการทำงานอย่างไร
• กำหนดนโยบายเพื่อให้มั่นใจถึงคุณภาพของข้อมูลที่คุณรวบรวม
• บูรณาการข้อมูลจากระบบและแผนกต่างๆ ให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยการรวมคลังข้อมูลของคุณไว้ที่ศูนย์กลาง
• ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและส่วนอื่นๆ ขององค์กร
• เริ่มต้นจากโครงการเล็กๆ ที่ง่ายๆ จากนั้นขยายข้อมูลของคุณเมื่อคุณมีประสบการณ์มากขึ้น

วิธีดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล AI

หลังจากรวบรวมข้อมูลขององค์กรแล้ว คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลของบริษัทด้วย AI ได้โดยใช้ขั้นตอนต่อไปนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์:คุณต้องรู้ก่อนว่าคุณต้องการข้อมูลเชิงลึก ผลลัพธ์ หรือรูปแบบใดจากกระบวนการนี้ ซึ่งจะต้องสอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจของคุณด้วย
2. เลือกวิธีการ AIนอกจากนี้ คุณยังต้องเลือกสาขาวิชา AI ที่เหมาะสมที่จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายได้ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง หรือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
3. รวบรวมและทำความสะอาดข้อมูล:ที่นี่คุณต้องจัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งที่แตกต่างกันและให้มีการประมวลผลล่วงหน้าและพร้อมใช้งาน
4. ฝึกโมเดลที่กำหนดเองหรือใช้โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้า:เครื่องมือวิเคราะห์ AI บางตัวมาพร้อมกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าซึ่งคุณสามารถใช้งานได้ทันที มิฉะนั้น คุณจะต้องฝึกอบรมโมเดลหรือปรับแต่งโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วก่อนโดยใช้ข้อมูลส่วนใหญ่ที่คุณรวบรวมมา
5. ตรวจสอบและปรับแต่งโมเดล:หลังจากฝึกอบรมแล้ว คุณต้องประเมินคุณภาพของโมเดลในการสกัดข้อมูลเชิงลึก การระบุรูปแบบ และการคาดการณ์ เพื่อดูว่าคุณโอเคกับมันหรือไม่ หรือจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติม
6. การวิเคราะห์และการแสดงภาพ:หากทุกอย่างเป็นไปด้วยดี คุณสามารถวิเคราะห์และเผยแพร่ผลลัพธ์พร้อมภาพที่ชัดเจนเพื่อช่วยกำหนดทิศทางขององค์กรได้ ผู้ที่ต้องการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติสามารถดำเนินการได้ไกลกว่านี้

รายชื่อเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล AI ชั้นนำ

• ฉาก
• ราปิดไมเนอร์
• ไคม์
• ไพทอร์ช
• เอชทูโอ.ไอ
• มังกี้เลิร์น
• Google Cloud AutoML
• Google Colab
• ดาต้าโรบอท
• Microsoft Power BI
• อัคคิโอ
• พอลิเมอ

บริษัทที่ใช้การแปลงข้อมูลและ AI

บริษัทหลายแห่งทั่วโลกใช้การแปลงข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งหรือเพื่อจุดประสงค์อื่นๆ ต่อไปนี้คือรายชื่อบริษัทใหญ่บางแห่งและวิธีที่พวกเขานำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้

1. Google:Google นำอัลกอริทึมการรวบรวมข้อมูลและ AI มาใช้อย่างแพร่หลายสำหรับงานต่างๆ มากมาย รวมถึงการจัดอันดับเครื่องมือค้นหา การจดจำภาพ การกำหนดเป้าหมายโฆษณา และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
2. อเมซอน:ผู้ค้าปลีกยักษ์ใหญ่รายนี้ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อการแนะนำผลิตภัณฑ์และการปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน เป็นต้น
3. Facebook:ตั้งแต่ฟีดที่เป็นแบบเฉพาะบุคคลไปจนถึงการกำหนดเป้าหมายโฆษณาและการจดจำภาพ Facebook ไม่ได้ถูกละเลยจากการสร้างข้อมูลด้วย AI
4. Netflix:ข้อมูลดังกล่าวจะรวบรวมจากความชอบและพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อสร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคลสำหรับภาพยนตร์และรายการทีวี นอกจากนี้ บริษัทยังใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อคาดการณ์ความต้องการสำหรับการผลิตเนื้อหาต้นฉบับอีกด้วย
5. Uber:คำแนะนำเส้นทางต้องอาศัย AI และข้อมูลเพื่อให้ทำงานได้ดี รวมถึงการปรับราคาให้เหมาะสม
6. เทสลารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติของ Tesla อาศัยข้อมูลสดจากสภาพแวดล้อมของรถยนต์ในการตัดสินใจขับขี่และนำทางบนท้องถนน
7. Airbnb:ตั้งแต่ผลการค้นหาไปจนถึงคำแนะนำส่วนบุคคล และการตรวจจับการฉ้อโกง Airbnb ใช้การรวบรวมข้อมูลร่วมกับกลยุทธ์ AI เช่นกัน

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

ต่อไปนี้คือคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการสร้างข้อมูลทางธุรกิจด้วยปัญญาประดิษฐ์

ถาม: การแปลงข้อมูลและ AI ทำงานร่วมกันอย่างไร

A: การแปลงข้อมูลเป็นกระบวนการที่ให้ข้อมูลปริมาณมากแก่บริษัทเพื่อขุดหาข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ AI จะค้นหารูปแบบและแนวโน้มจากข้อมูล

ถาม: แอปพลิเคชันการแปลงข้อมูลและ AI มีอะไรบ้าง?

A: การใช้งาน ได้แก่ เครื่องมือค้นหา ห่วงโซ่อุปทาน คำแนะนำส่วนบุคคล การทำงานอัตโนมัติ การผลิต และอื่นๆ อีกมากมาย

ถาม: การสร้างข้อมูลและ AI จะเข้ามาแทนที่งานของมนุษย์หรือไม่?

A: ใช่และไม่ใช่ ใช่ เพราะช่วยลดความจำเป็นในการทำงานด้วยมือของมนุษย์ ทำให้มีตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลน้อยลง และไม่ใช่ เพราะยังสร้างโอกาสในการทำงานให้กับบริษัทมากขึ้นด้วย

ถาม: การแปลงข้อมูลเป็นภัยคุกคามต่อความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลหรือไม่?

A: ขึ้นอยู่กับบริษัทที่รวบรวมข้อมูลและวัตถุประสงค์การใช้งาน เขตอำนาจศาลหลายแห่งมีกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเพื่อปกป้องผู้ใช้อยู่แล้ว

สรุป

เมื่อสรุปแล้ว คุณจะเห็นว่าการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมการแปลงข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ช่วยเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ทางออนไลน์และทั่วโลกได้อย่างไร ตั้งแต่การชำระเงินแบบดิจิทัลไปจนถึงเครื่องมือค้นหา การผลิต การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

แน่นอนว่าแนวโน้มนี้จะไม่หายไปในเร็วๆ นี้ ดังนั้น บริษัทของคุณควรทำสิ่งนี้ไว้ตั้งแต่ตอนนี้ หรือไม่ก็ควรเริ่มทำตั้งแต่ตอนนี้