Datafication at AI: Mahahalagang detalye at insight

Ang digital age ay ginawa ang data sa isang bagong klase ng asset na maaaring gumawa o masira ang mga korporasyon, at ang proseso ng pamamahala nito ay tinatawag na datafication.

Ang datafication ay nakakuha ng bilyun-bilyong dolyar para sa maraming organisasyon at kanilang mga tagapagtatag at pantay na sinira ang mga tumangging mag-datafy.

Kasama ng artificial intelligence, ang datafication ay nag-aalok ng isang natatanging tool upang baguhin ang mga industriya, baguhin ang anyo ng negosyo at mga pakikipag-ugnayan ng customer, at palakasin ang mga kita kung saan tila wala sa dati.

Sinasaliksik ng blog na ito ang synergy sa pagitan ng datafication at AI, na nagbibigay-liwanag sa iba't ibang pagkakataon at mga inobasyon sa negosyo na maaari nilang ipanganak.

Ano ang Datafication?

Ang datafication ay ang proseso ng pagkolekta, pagsusuri, at paggamit ng data na nabuo mula sa iba't ibang mapagkukunan, para sa paggawa ng matalinong mga desisyon sa negosyo. Makakatulong ang datafication na baguhin ang anumang negosyo sa pamamagitan ng paghahati-hati sa iba't ibang bahagi ng operasyon nito sa nasusukat na impormasyon na maaaring masubaybayan, masubaybayan, at masuri. Ang prosesong ito ay natural na humahantong sa mga pagpapabuti sa mga produkto at serbisyo.

Ang pilosopiya ng datafication ay nakasalalay sa pag-unawa sa impormasyon bilang isang asset - dahil ang isang kumpanya ay madaling makakuha ng pang-ekonomiyang bentahe sa pamamagitan ng paggamit ng impormasyon na magagamit dito. Kaya, marami Libre at freemium umiiral ang mga serbisyo ngayon salamat sa mga benepisyong pang-ekonomiya ng datafication.

Ang Mga Benepisyo ng Datafication

Maraming benepisyo ang datafication ng isang negosyo na may AI, na hahantong sa pinahusay na kahusayan, produktibidad, at kita para sa kumpanya. Narito ang ilan sa mga benepisyong ito.

1. Pag-unawa sa mga Customer: Bibigyan ka ng Analytics ng malalim na insight sa iyong mga customer, kanilang mga pag-uugali, kagustuhan, at kagustuhan. Kaya, ang datafication ay kinakailangan para sa anumang negosyong nakatuon sa customer.
2. Pananaliksik sa mga Uso: Ipapakita sa iyo ng pagsusuri ng data mula sa iyong negosyo kung saan patungo ang mga bagay-bagay. Maaari kang tumuklas ng mga trend, magsaliksik sa mga trend na iyon, at makatuklas ng mga insight na magbibigay-daan sa iyong negosyo na kumitang sumali sa bandwagon.
3. Mga Pananaw: Ang pagpapatakbo ng pagsusuri ng data paminsan-minsan ay maaaring magbigay sa iyo ng mahalagang impormasyon na hindi mo inaasahan, at maaaring magbago ng iyong negosyo at kapalaran.
4. Palakasin ang Kahusayan: Ang mga insight na batay sa data ay kadalasang humahantong sa mga negosyo na maging mas mahusay habang lumilipat sila sa mga mas produktibong proseso o binabawasan ang mga maaksayang proseso. Maaari rin itong isama ang automation.
5. Bawasan ang Mga Gastos: Makakatulong sa iyo ang mga insight at pattern mula sa datafication na bawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo, na isang plus.
6. Tumutok Sa 80/20: Maaaring ilantad ng datafication ang lahat ng hindi pantay na sistema at paggamit ng mga mapagkukunan sa isang kumpanya, na tumutulong sa organisasyon na muling iayon ang focus nito at mapalakas ang pagiging produktibo.
7. Predictive Analytics: Maaaring gamitin ng AI datafication ang makasaysayang data ng isang kumpanya upang mahulaan ang mga trend sa hinaharap, at ang gayong insight ay humahantong sa mas mahusay na pagtuon sa industriya at pamumuhunan para sa mas mahusay na kita.

Ang Papel ng AI sa Datafication

Habang ang pagsusuri ng data ay tradisyonal na isang manu-manong gawain na isinasagawa ng mga analyst, ang pagpapakilala ng artificial intelligence ay ginagawang mas madali ang trabaho at nagbibigay-daan sa mas maliliit na startup na makayanan ang mas mataas na antas ng business intelligence na kung hindi man ay nakalaan para sa mga may pribilehiyo.

Ang mga sumusunod ay ang mga pangunahing tungkulin/pakinabang ng AI sa datafication.

• Mabilis na I-extract ang Intelligence: Mula sa mga pattern hanggang sa mga trend at lahat ng uri ng mga insight, mabilis na makukuha ng AI ang mga ito mula sa malalaking dataset – mas mabilis kaysa sa maaaring makuha ng sinumang analyst ng data ng tao.
• Pinahusay na Paggawa ng Desisyon: Ang pagkakaroon ng mabilis at relatibong mapagkakatiwalaang pinagmumulan ng business intelligence ay magbibigay-daan sa anumang team o enterprise na gawin ang mga tamang hakbang nang mabilis at tiyak.
• Pinahusay na Kahusayan: Binibigyang-daan ng AI ang anumang organisasyon na magmina ng mas maraming data sa murang halaga, sa gayon ay mapapataas ang kahusayan sa pagpapatakbo sa pamamagitan ng pagbawas ng pagsisikap, oras, at enerhiya ng tao.
• Automation ng mga Gawain: Ang kagandahan ng pagsasama ng AI sa proseso ng datafication ng isang kumpanya ay ang buong automation ay nagiging mas madali dahil karamihan sa mga gawain ay tapos na. Ang kailangan mo lang ay ilang panuntunan upang matukoy ang mga kundisyon na dapat mag-trigger ng mga awtomatikong proseso, at iyon lang.

Mga Popular na Pinagmumulan ng Data

Ang data para sa iyong mga layunin ng datafication ay maaaring magmula sa anumang pinagmulan, hangga't ito ay maaasahan. Ang iyong mainam na mapagkukunan ay nakasalalay sa iyong uri ng negosyo at kung ano ang balak mong gawin. Narito ang ilang sikat na mapagkukunan.

• Mga IoT na Device at Sensor: Maaaring kabilang dito ang mga device ng Internet of Things na direktang konektado sa web o mga ordinaryong sensor kung saan maaaring makuha ng kumpanya ang impormasyon mula sa iba pang mga paraan.
• Social Media: Ang mga kumpanyang nakatuon sa customer ay maaaring makakuha ng maraming insight sa pamamagitan ng pag-aani ng mas maraming data hangga't maaari mula sa mga pakikipag-ugnayan sa social media.
• E-commerce: Ang lahat ng mga platform ng e-commerce ay isang minahan ng ginto sa pag-uugali para sa mga kumpanyang gustong minahan ng data.
• Mobile Apps: Ang mga libre at premium na mobile app ay makakapag-ani ng maraming impormasyon tungkol sa kanilang mga user na magagamit ng mga developer sa maraming makabagong paraan.
• Web Analytics: Kahit na ang mga ordinaryong website ay maaaring makagawa ng maraming makabuluhang data kapag maayos na sinusubaybayan gamit ang mga tool tulad ng Google Analytics.
• Medikal Aparato: Ang mga medikal na rekord, mga elektronikong gadget, at lahat ng iba pa na kumukuha ng medikal na data ay maaaring maging mahusay na mapagkukunan ng data.
• Transaksyong pinansyal: Ang mga kumpanyang nagbibigay ng imprastraktura sa pananalapi ay kadalasang nagmimina ng kanilang malawak na mga talaan ng pananalapi para sa malawak na hanay ng impormasyon ng customer, panloloko, at pag-optimize.
• Warehouse at Supply Chain: Sa pamamagitan ng pagsubaybay sa bawat antas ng kanilang mga supply chain at warehouse, ang mga kumpanya ay makakagawa ng sapat na data upang i-streamline ang kanilang mga operasyon para sa kabutihan.
• Mga Pampubliko at Pribadong Database: Mula sa mga flat file hanggang sa MySQL, MariaDB, at mga nakalaang database sa iba't ibang lokal at cloud deployment, ang bawat organisadong mapagkukunan ng impormasyon ay isang mahusay na mapagkukunan ng data.
• Mga Tala ng Pamahalaan: Self-explanatory.
• Mga Sistema ng Surveillance: Ang parehong mga imahe at data ng video ay maaaring minahan ng AI.

Application Fields Ng Datafication at AI

Ang data ay maaaring gamitin sa teorya upang mapabuti ang pag-aalok ng anumang organisasyon sa anumang merkado. Gayunpaman, narito ang mga industriya kung saan matagumpay na nailalapat ang datafication at AI.

• manufacturing
• Banking and Finance
• Healthcare
• Robotics
• agrikultura
• Mga personalized na sistema ng pag-aaral
• Mga personalized na rekomendasyon ng mga produkto at serbisyo
• Mga sistema ng pagbabahagi ng pagsakay tulad ng Uber at Lyft
• Pag-navigate gamit ang GPS at mga kaugnay na teknolohiya
• Pagtitingi at pagbebenta
• Mga sistema ng seguro
• Human resources at work matching
• Mga awtomatikong sasakyan
• Predictive na pagpapanatili ng mga makina
• Pagtuklas ng pandaraya
• Mga search engine at ranggo

Mga Pagsasaalang-alang at Hamon

May mga hamon at isyu na dapat isaalang-alang sa datafication at mga proyekto ng artificial intelligence. Ang mga sumusunod ay ilan sa mga pangunahing.

1. kaguluhan: Ang pamamahala ng data at ang paggamit ng AI upang pag-aralan ito ay maaaring isang kumplikadong gawain, kadalasang nangangailangan ng mga sinanay o may karanasang tauhan.
2. Algorithmic Bias: Ang mga modelo ng AI ay maaaring mapinsala kapag sila ay sinanay sa isang panig na data. Halimbawa, ang pagsasanay ng isang modelo ng robot na may mga mukha lamang na Caucasian. Siyempre, magkakaroon ito ng mga isyu sa mga mukha ng Asyano at Aprikano.
3. Mga Mapagkukunan ng Pag-compute: Ang datafication na may AI ay maaaring mangailangan ng mataas na mapagkukunan ng computing kung nagpapatakbo ka ng malalaking operasyon.
4. Kalidad ng Data: Ang basura ay pumapasok, ang basura ay laging hawak. Gaano man kahusay ang isang modelo ng AI, tinutukoy ng input na pinapakain mo dito ang mga resultang makukuha mo mula dito.
5. Mga Hamon sa Seguridad: Ang mga modelo ng AI ay maaaring madaling kapitan ng mga pag-atake. Dagdag pa, mayroon ding data privacy at mga kaugnay na panganib na dapat isaalang-alang.
6. Kontrol na Pagsunod: Kung magmimina ka ng impormasyon mula sa iyong mga user, mas mabuting magkaroon ka ng kamalayan sa mga batas at regulasyon sa proteksyon ng data sa mga nauugnay na hurisdiksyon.
7. Di-inaasahang Kahihinatnan: Ang mga modelo ng AI ay maaaring magpasimula ng mga pagkilos na maaaring magkaroon ng hindi sinasadyang mga kahihinatnan sa ibang pagkakataon o maging maliwanag lamang kapag huli na. Sino ang dapat sisihin?
8. Pag-alis ng Trabaho: Ang pag-automate ng datafication gamit ang artificial intelligence ay natural na humahantong sa pagkagambala ng workforce. Bagama't ang mga resulta ng datafication ay maaaring pantay na magtataas ng pangangailangan para sa mga bagong skilled na manggagawa.

Paano I-datafy ang Iyong Organisasyon

Ang datafying sa iyong organisasyon ay isang patuloy na proseso na kailangan mo lang gumawa ng mga hakbang sa tamang direksyon. Ngunit tulad ng pinatunayan ng maraming kumpanya sa labas, walang mahigpit na mga patakaran sa datafication. Narito ang ilan sa mga hakbang na kakailanganin mong gawin.

• Mamuhunan sa Data Infrastructure, kabilang ang hardware, software, sensor, at IoT device.
• Mangolekta at mag-imbak ng data mula sa pinakamaraming mapagkukunan hangga't maaari.
• Magtatag ng kulturang batay sa data sa iyong negosyo sa pamamagitan ng pagtukoy kung paano mo gagamitin ang impormasyon para sa trabaho.
• Maglagay ng mga patakaran upang matiyak ang kalidad ng data na iyong kinokolekta.
• Isama ang data mula sa pinakamaraming system at departamento hangga't maaari sa pamamagitan ng pagsentro sa iyong data warehousing.
• Itaguyod ang pakikipagtulungan sa pagitan ng mga data scientist at ng iba pang organisasyon.
• Magsimula sa maliit sa isang madaling proyekto, pagkatapos ay palawakin ang iyong datafication habang nakakakuha ka ng mas maraming karanasan.

Paano Magsagawa ng AI Data Analysis

Pagkatapos ng datafication ng iyong organisasyon, maaari kang magsagawa ng AI analysis ng data ng iyong kumpanya gamit ang mga sumusunod na hakbang.

1. Tukuyin ang mga Layunin: Kailangan mo munang malaman kung anong uri ng mga insight, resulta, o pattern ang inaasahan mong makuha mula sa proseso. Ang mga ito ay kailangang umayon din sa iyong mga pangangailangan sa negosyo.
2. Piliin ang AI Approach: Kakailanganin mo ring pumili ng tamang disiplina sa AI na makakatulong sa iyong makamit ang iyong mga layunin. Halimbawa, natural na pagpoproseso ng wika, isang machine learning algorithm, o isang deep learning model.
3. Kolektahin at Linisin ang Data: Dito kailangan mong ayusin ang lahat ng iyong data mula sa iba't ibang pinagmulan at paunang iproseso ang mga ito at handa nang gamitin.
4. Sanayin ang Isang Custom na Modelo O Gumamit ng Prebuilt One: Ang ilang tool sa pagsusuri ng AI ay may mga pre-trained na modelo na magagamit mo kaagad. Kung hindi, kailangan mo munang sanayin ang isang modelo o i-fine-tune ang isang sinanay na gamit ang karamihan ng data na iyong nakolekta.
5. Patunayan at Pinuhin ang Modelo: Pagkatapos ng pagsasanay, kailangan mong suriin ang kalidad ng iyong modelo sa pagkuha ng mga insight, pagtukoy ng mga pattern, at hula upang makita kung okay lang sa iyo o kung kailangan nito ng karagdagang pagsasanay.
6. Pag-aralan at Visualization: Kung magiging maayos ang lahat, maaari mo na ngayong gawin ang iyong pagsusuri at mag-publish ng mga resulta na may magagandang visualization upang makatulong na maitala ang takbo ng iyong negosyo. Ang mga nagnanais na i-automate ang mga proseso ay maaaring tumagal ng mga bagay mula rito.

Listahan ng Mga Nangungunang Tool sa Pagsusuri ng Data ng AI

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

Mga Kumpanya na Gumagamit ng Datafication at AI

Maraming kumpanya mula sa buong mundo ang gumagamit na ng datafication at artificial intelligence upang makakuha ng bentahe sa kanilang kumpetisyon o para sa iba pang layunin. Ang sumusunod ay isang maikling listahan ng ilan sa mga pangunahing kumpanyang ito at kung paano nila inilalapat ang mga teknolohiya.

1. Google: Malaking inilalapat ng Google ang datafication at AI algorithm para sa maraming gawain, kabilang ang pagraranggo ng search engine, pagkilala sa imahe, pag-target sa ad, at pagproseso ng natural na wika.
2. Birago: Ginagamit ng retail giant na ito ang mga ito para sa mga rekomendasyon ng produkto at supply-chain optimization, bukod sa iba pa.
3. Facebook: Mula sa mga personalized na feed hanggang sa pag-target sa ad at pagkilala sa imahe, hindi naiwan ang Facebook sa datafication gamit ang AI.
4. Netflix: Ang data tungkol sa mga kagustuhan at gawi ng mga user ay kinukuha upang lumikha ng mga personalized na rekomendasyon para sa mga pelikula at palabas sa TV. Dagdag pa, ang kumpanya ay pantay na ginagamit ang mga ito upang mahulaan ang demand para sa orihinal nitong mga produksyon ng nilalaman.
5. Uber: Ang mga rekomendasyon sa ruta ay umaasa sa AI at data upang gumana nang maayos. Pati na rin ang pag-optimize ng pagpepresyo.
6. Tesla: Ang mga self-driving na sasakyan ng Tesla ay umaasa sa live na data mula sa mga kapaligiran ng sasakyan upang gumawa ng mga desisyon sa pagmamaneho at mag-navigate sa mga lansangan.
7. Airbnb: Mula sa mga resulta ng paghahanap hanggang sa mga personalized na rekomendasyon, at pagtuklas ng panloloko, pantay na ginagamit ng Airbnb ang datafication gamit ang mga diskarte sa AI.

Mga Madalas Itanong

Narito ang ilang mga madalas itanong tungkol sa datafication ng negosyo gamit ang artificial intelligence.

Q: Paano gumagana ang datafication at AI?

A: Ang datafication ay ang prosesong nagbibigay ng malaking bulto ng data para sa kumpanya na minahan para sa mga insight, habang ang AI ay nakakahanap ng mga pattern at trend mula sa data.

Q: Ano ang ilang datafication at AI application?

A: Kasama sa kanilang mga application ang mga search engine, supply chain, personalized na rekomendasyon, task automation, manufacturing, at marami pa.

Q: Ang datafication at AI ba ay kukuha ng mga trabaho ng tao?

A: Oo at hindi. Oo, dahil binabawasan nito ang pangangailangan para sa higit pang manu-manong gawain ng mga tao, na humahantong sa mas kaunting mga posisyong nauugnay sa data. At hindi, dahil pantay na lumilikha ito ng mas maraming pagkakataon sa trabaho sa mga kumpanya.

Q: Ang datafication ba ay isang banta sa indibidwal na privacy?

A: Depende ito sa kumpanyang kumukuha ng data at para saan nila ito ginagamit. Maraming hurisdiksyon ang may mga batas sa privacy ng data upang maprotektahan pa rin ang mga user.

Konklusyon

Sa pag-ikot, nakita mo kung paano nakakatulong ang synergy ng datafication at artificial intelligence algorithm na guluhin ang mga industriya online at sa buong mundo mula sa mga digital na pagbabayad hanggang sa mga search engine, pagmamanupaktura, predictive maintenance, at self-driving na sasakyan.

Tiyak, ang trend na ito ay hindi mawawala anumang oras sa lalong madaling panahon. Kaya, mas mabuting gawin na ito ng iyong kumpanya o pinakamahusay na magsimula ngayon.