Verileştirme ve Yapay Zeka: Önemli ayrıntılar ve bilgiler

Bu makale, verileştirme ile yapay zeka arasındaki sinerjiyi araştırıyor ve bunların doğurabileceği farklı fırsatlara ve iş yeniliklerine ışık tutuyor.

Dijital çağ, verileri, şirketleri güçlendirebilecek veya çökertebilecek yeni bir varlık sınıfına dönüştürdü ve bunun yönetim sürecine verileştirme adı veriliyor.

Verileştirme, çok sayıda kuruluşa ve kurucularına milyarlarca dolar kazandırdı ve aynı şekilde veri doğrulamayı reddedenleri de mahvetti.

Verileştirme, yapay zekayla birleştiğinde endüstrileri dönüştürmek, iş ve müşteri etkileşimlerini yeniden şekillendirmek ve daha önce yokmuş gibi görünen karları artırmak için benzersiz bir araç sunuyor.

Bu blog, verileştirme ile yapay zeka arasındaki sinerjiyi araştırıyor ve bunların doğurabileceği farklı fırsatlara ve iş yeniliklerine ışık tutuyor.

Verileştirme Nedir?

Verileştirme, bilinçli iş kararları vermek için çeşitli kaynaklardan üretilen verileri toplama, analiz etme ve kullanma sürecidir. Verileştirme, operasyonlarının farklı bölümlerini daha sonra izlenebilecek, izlenebilecek ve analiz edilebilecek ölçülebilir bilgilere bölerek herhangi bir işletmenin dönüştürülmesine yardımcı olabilir. Bu süreç doğal olarak ürün ve hizmetlerde iyileştirmelere yol açmaktadır.

Verileştirme felsefesi, bilginin bir varlık olarak anlaşılmasına dayanır; çünkü bir şirket, elindeki bilgileri kullanarak kolayca ekonomik avantaj elde edebilir. Böylece birçok Ücretsiz ve freemium Hizmetler, verileştirmenin ekonomik faydaları sayesinde günümüzde mevcuttur.

Verileştirmenin Faydaları

Bir işletmenin yapay zeka ile verileştirilmesinin, şirket için verimliliğin, üretkenliğin ve kârın artmasını sağlayacak birçok faydası vardır. İşte bu faydalardan bazıları.

  1. Müşterileri Anlamak: Analytics, müşterileriniz, davranışları, arzuları ve tercihleri ​​hakkında size derin bilgiler verecektir. Bu nedenle verileştirme, müşteri odaklı her işletme için bir zorunluluktur.
  2. Trendleri Araştırmak: İşletmenizdeki verileri analiz etmek size işlerin nereye doğru gittiğini gösterecektir. Trendleri keşfedebilir, bu trendleri araştırabilir ve işletmenizin bu kervana karlı bir şekilde katılmasını sağlayacak öngörüleri keşfedebilirsiniz.
  3. Trendleri: Veri analizini zaman zaman çalıştırmak, size hiç beklemediğiniz, işinizi ve servetinizi değiştirebilecek değerli bilgiler sağlayabilir.
  4. Verimliliği Artırın: Veriye dayalı içgörüler genellikle işletmelerin daha üretken süreçlere geçerken veya israflı süreçleri azaltırken daha verimli olmalarına yol açar. Bu aynı zamanda otomasyonu da içerebilir.
  5. Maliyetleri azaltmak: Verileştirmeden elde edilen içgörüler ve modeller, operasyonel maliyetleri azaltmanıza yardımcı olabilir, bu da bir artıdır.
  6. 80/20 ile Odaklan: Verileştirme, bir şirketteki tüm eşitsiz sistemleri ve kaynak kullanımını ortaya çıkarabilir, kuruluşun odağını yeniden düzenlemesine ve üretkenliği artırmasına yardımcı olabilir.
  7. Akıllı Analytics: Yapay zeka verileştirmesi, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için bir şirketin geçmiş verilerini kullanabilir ve bu tür içgörüler, daha iyi getiriler için daha iyi sektör odaklılığa ve yatırımlara yol açar.

Verileştirmede Yapay Zekanın Rolü

Veri analizi geleneksel olarak analistler tarafından manuel olarak yürütülen bir iş olsa da, yapay zekanın kullanıma sunulması işi kolaylaştırıyor ve küçük girişimlerin, normalde ayrıcalıklı kişilere ayrılmış olan daha yüksek düzeyde iş zekası elde etmelerine olanak tanıyor.

Aşağıda yapay zekanın verileştirmedeki temel rolleri/faydaları yer almaktadır.

  • Zekayı Hızla Çıkarın: Yapay zeka, kalıplardan trendlere ve her türlü içgörüye kadar bunları büyük veri kümelerinden hızlı bir şekilde çekebilir; bu, herhangi bir insan veri analistinin yapabileceğinden çok daha hızlıdır.
  • Geliştirilmiş Karar Verme: Hızlı ve nispeten güvenilir bir iş zekası kaynağına sahip olmak, herhangi bir ekibin veya işletmenin doğru adımları hızlı ve kararlı bir şekilde atmasını sağlayacaktır.
  • Gelişmiş Verimlilik: Yapay zeka, herhangi bir kuruluşun daha ucuza daha fazla veri çıkarmasına olanak tanır ve böylece insan çabasını, zamanı ve enerjiyi azaltarak operasyonel verimliliği artırır.
  • Görevlerin Otomasyonu: Yapay zekayı bir şirketin verileştirme sürecine entegre etmenin güzelliği, işin çoğu zaten yapılmış olduğundan tam otomasyonun kolaylaşmasıdır. Daha sonra ihtiyacınız olan tek şey, otomatik süreçleri tetikleyecek koşulları belirlemek için birkaç kuraldır, hepsi bu.

Verileştirme amaçlarınıza yönelik veriler, güvenilir olduğu sürece herhangi bir kaynaktan gelebilir. İdeal kaynağınız, iş türünüze ve neyi başarmak istediğinize bağlı olacaktır. İşte bazı popüler kaynaklar.

  • IoT Cihazları ve Sensörleri: Bu, doğrudan web'e bağlanan Nesnelerin İnterneti cihazlarını veya şirketin başka yollarla bilgi toplayabildiği sıradan sensörleri içerebilir.
  • Sosyal medya: Müşteri odaklı şirketler, sosyal medya etkileşimlerinden mümkün olduğunca fazla veri toplayarak çok fazla fikir edinebilir.
  • E-ticaret: Tüm e-ticaret platformları, veri madenciliği yapmak isteyen şirketler için davranışsal bir altın madenidir.
  • mobil Uygulamalar: Ücretsiz ve premium mobil uygulamalar, kullanıcıları hakkında, geliştiricilerin birçok yenilikçi yolla kullanabileceği pek çok bilgi toplayabilir.
  • Web Analytics: Görünüşte sıradan web siteleri bile, aşağıdaki gibi araçlarla doğru bir şekilde takip edildiğinde çok sayıda anlamlı veri üretebilir: Google Analytics.
  • Tıbbi Cihazlar: Tıbbi kayıtlar, elektronik cihazlar ve tıbbi verileri toplayan diğer her şey iyi veri kaynakları olabilir.
  • Finansal işlemler: Finansal altyapı sağlayan şirketler genellikle çok çeşitli müşteri, dolandırıcılık ve optimizasyon bilgileri için geniş mali kayıt hazinelerini araştırır.
  • Depo ve Tedarik Zincirleri: Şirketler, tedarik zincirlerinin ve depolarının her seviyesini izleyerek, operasyonlarını tamamen kolaylaştırmak için yeterli veri üretebilirler.
  • Kamu ve Özel Veritabanları: Düz dosyalardan MySQL, MariaDB'ye ve çeşitli yerel ve bulut dağıtımlarındaki özel veritabanlarına kadar her organize bilgi kaynağı iyi bir veri kaynağıdır.
  • Devlet Kayıtları: Kendini açıklayıcı.
  • Gözetim sistemleri: Hem görüntüler hem de video verileri yapay zeka tarafından çıkarılabilir.

Verileştirme ve Yapay Zekanın Uygulama Alanları

Verilerden teorik olarak herhangi bir kuruluşun herhangi bir pazardaki teklifini geliştirmek için yararlanılabilir. Ancak verileştirmenin ve yapay zekanın hâlihazırda başarıyla uygulandığı sektörler de var.

  • Üretim
  • Bankacılık ve Finans
  • Sağlık hizmeti
  • Robotik
  • Tarım
  • Kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri
  • Ürün ve hizmetlere ilişkin kişiselleştirilmiş öneriler
  • Uber ve Lyft gibi araç paylaşım sistemleri
  • GPS ve ilgili teknolojileri kullanarak navigasyon
  • Perakende ve satış
  • Sigorta sistemleri
  • İnsan kaynakları ve iş eşleştirme
  • Otonom araçlar
  • Makinelerin kestirimci bakımı
  • Dolandırıcılık tespiti
  • Arama motorları ve sıralama

Dikkat Edilmesi Gerekenler ve Zorluklar

Verileştirme ve yapay zeka projelerinde dikkate alınması gereken zorluklar ve konular var. Aşağıdakiler başlıcalarından bazılarıdır.

  1. karmaşa: Verilerin yönetimi ve bunları analiz etmek için yapay zekanın kullanılması, genellikle eğitimli veya deneyimli personel gerektiren karmaşık bir iş olabilir.
  2. Algoritmik Önyargı: Yapay zeka modelleri tek taraflı verilerle eğitildiklerinde önyargılı olabilirler. Örneğin, yalnızca Kafkas yüzlerine sahip bir robot modelini eğitmek. Elbette Asyalı ve Afrikalı yüzlerle sorunları olacak.
  3. Bilgi İşlem Kaynakları: Büyük operasyonlar yürütüyorsanız yapay zeka ile verileştirme yüksek bilgi işlem kaynakları gerektirebilir.
  4. Veri kalitesi: Çöp içeri, çöp dışarı her zaman tutar. Bir yapay zeka modeli ne kadar iyi olursa olsun, onu beslediğiniz girdi, ondan alacağınız sonuçları belirler.
  5. Güvenlik Zorlukları: Yapay zeka modelleri saldırılara açık olabilir. Ayrıca veri gizliliği ve dikkate alınması gereken ilgili riskler de vardır.
  6. Yasal Uygunluk: Kullanıcılarınızdan bilgi çıkaracaksanız ilgili yargı bölgelerindeki veri koruma yasalarından ve düzenlemelerinden haberdar olsanız iyi olur.
  7. İstenmeyen sonuçlar: Yapay zeka modelleri, daha sonra istenmeyen sonuçlara yol açabilecek veya ancak çok geç olduğunda ortaya çıkabilecek eylemleri başlatabilir. Suçu kim omuzluyor?
  8. İş Yerinden Etme: Verileştirmenin yapay zeka ile otomatikleştirilmesi doğal olarak iş gücünün aksamasına neden olur. Verileştirmenin sonuçları yeni vasıflı işçilere olan talebi eşit derecede artırabilir.

Kuruluşunuzu Nasıl Verileştirirsiniz?

Kuruluşunuzun verilendirilmesi, yalnızca doğru yönde adımlar atmanızı gerektiren devam eden bir süreçtir. Ancak piyasadaki birçok şirketin de gösterdiği gibi, veri doğrulama konusunda katı kurallar yoktur. Yine de atmanız gereken adımlardan bazıları şunlardır.

  • Donanım, yazılım, sensörler ve IoT cihazlarını içeren veri altyapısına yatırım yapın.
  • Mümkün olduğu kadar çok kaynaktan veri toplayın ve saklayın.
  • Bilgileri iş için nasıl kullanacağınızı tanımlayarak kuruluşunuzda veri odaklı bir kültür oluşturun.
  • Topladığınız verilerin kalitesini sağlamak için politikaları uygulamaya koyun.
  • Veri ambarınızı merkezileştirerek mümkün olduğunca çok sayıda sistem ve departmandan verileri entegre edin.
  • Veri bilimcileri ve kuruluşun geri kalanı arasındaki işbirliğini teşvik edin.
  • Kolay bir projeyle küçük başlayın, ardından daha fazla deneyim kazandıkça verileştirmenizi genişletin.

Yapay Zeka Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Kuruluşunuzun verileştirmesinin ardından aşağıdaki adımları kullanarak şirketinizin verilerinin yapay zeka analizini gerçekleştirebilirsiniz.

  1. Hedefleri Tanımla: Öncelikle süreçten ne tür içgörüler, sonuçlar veya modeller elde etmeyi umduğunuzu bilmeniz gerekir. Bunların iş ihtiyaçlarınızla da uyumlu olması gerekir.
  2. Yapay Zeka Yaklaşımını Seçin: Ayrıca hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek doğru yapay zeka disiplinini seçmeniz gerekecektir. Örneğin doğal dil işleme, makine öğrenimi algoritması veya derin öğrenme modeli.
  3. Veri Topla ve Temizle: Burada farklı kaynaklardan gelen tüm verilerinizi düzenleyip ön işleme tabi tutarak kullanıma hazır hale getirmeniz gerekiyor.
  4. Özel Bir Model Eğitin veya Önceden Oluşturulmuş Bir Model Kullanın: Bazı AI analiz araçları, hemen kullanabileceğiniz önceden eğitilmiş modellerle birlikte gelir. Aksi takdirde, topladığınız verilerin çoğunu kullanarak önce bir modeli eğitmeniz veya önceden eğitilmiş bir modelde ince ayar yapmanız gerekecektir.
  5. Modeli Doğrula ve İyileştir: Eğitimden sonra, sizin için uygun olup olmadığını veya daha fazla eğitime ihtiyaç duyup duymadığını görmek için modelinizin içgörü elde etme, kalıpları belirleme ve tahminler yapma kalitesini değerlendirmeniz gerekir.
  6. Analiz ve Görselleştirme: Her şey yolunda giderse, artık analizinizi yapabilir ve işletmenizin gidişatını planlamanıza yardımcı olacak iyi görselleştirmelerle sonuçları yayınlayabilirsiniz. Süreçleri otomatikleştirmek isteyenler işleri bundan daha ileri götürebilirler.

En İyi Yapay Zeka Veri Analizi Araçlarının Listesi

Verileştirme ve Yapay Zeka Kullanan Şirketler

Dünyanın dört bir yanından pek çok şirket, rekabette üstünlük sağlamak veya başka amaçlarla verileştirme ve yapay zekayı halihazırda kullanıyor. Aşağıda bu büyük şirketlerden bazılarının ve teknolojileri nasıl uyguladıklarının kısa bir listesi bulunmaktadır.

  1. Google: Google, arama motoru sıralaması, resim tanıma, reklam hedefleme ve doğal dil işleme dahil olmak üzere birçok görev için verileştirme ve yapay zeka algoritmalarını büyük ölçüde uygular.
  2. Amazon: Bu perakende devi bunları diğerlerinin yanı sıra ürün önerileri ve tedarik zinciri optimizasyonu için kullanıyor.
  3. Facebook: Kişiselleştirilmiş yayınlardan reklam hedefleme ve resim tanımaya kadar Facebook, yapay zeka ile verileştirmenin dışında kalmıyor.
  4. Netflix: Filmler ve TV şovları için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak amacıyla kullanıcıların tercihleri ​​ve davranışları hakkındaki veriler çıkarılır. Ayrıca şirket, bunları orijinal içerik prodüksiyonlarına olan talebi tahmin etmek için de aynı şekilde kullanıyor.
  5. Uber: Rota önerilerinin iyi çalışması yapay zekaya ve verilere dayanır. Fiyatlandırmayı optimize etmenin yanı sıra.
  6. Tesla: Tesla'nın sürücüsüz arabaları, sürüş kararları vermek ve sokaklarda gezinmek için aracın bulunduğu ortamdan alınan canlı verilere güveniyor.
  7. Airbnb: Airbnb, arama sonuçlarından kişiselleştirilmiş önerilere ve sahtekarlık tespitine kadar veri doğrulamayı yapay zeka stratejileriyle eşit şekilde kullanır.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zekayla iş verileştirmeyle ilgili sık sorulan bazı soruları burada bulabilirsiniz.

S: Verileştirme ve yapay zeka birlikte nasıl çalışır?

C: Verileştirme, şirkete içgörü elde etmek için büyük miktarda veri sağlayan, yapay zekanın ise verilerden kalıpları ve eğilimleri bulmasını sağlayan bir süreçtir.

S: Bazı verileştirme ve yapay zeka uygulamaları nelerdir?

C: Uygulamaları arasında arama motorları, tedarik zincirleri, kişiselleştirilmiş öneriler, görev otomasyonu, üretim ve çok daha fazlası yer alıyor.

S: Verileştirme ve yapay zeka insanların işlerini devralacak mı?

C: Evet ve hayır. Evet, çünkü insanların daha fazla manuel çalışmasına olan ihtiyacı azaltarak veriyle ilgili pozisyonların azalmasına yol açıyor. Ve hayır, çünkü şirketlerde aynı şekilde daha fazla iş fırsatı yaratıyor.

S: Verileştirme bireysel mahremiyete yönelik bir tehdit midir?

C: Bu, verileri toplayan şirkete ve verileri ne için kullandığına bağlıdır. Pek çok yargı bölgesinde kullanıcıları korumak için veri gizliliği yasaları bulunmaktadır.

Sonuç

Özetle, verileştirme ve yapay zeka algoritmalarının sinerjisinin, dijital ödemelerden arama motorlarına, üretime, tahmine dayalı bakıma ve sürücüsüz araçlara kadar çevrimiçi ve dünya çapındaki endüstrileri nasıl alt üst etmeye yardımcı olduğunu gördünüz.

Elbette bu trend yakın zamanda ortadan kalkmayacak. Bu nedenle, şirketinizin bunu zaten yapıyor olması veya şimdi başlaması en iyisidir.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke, çok çeşitli kitapları okumayı seven bir bilgisayar meraklısıdır. Windows/Mac yerine Linux tercihi var ve
Ubuntu ilk günlerinden beri. Onu twitter üzerinden yakalayabilirsiniz. bongotrax

Makaleler: 278

Teknik malzeme alın

Teknoloji trendleri, başlangıç ​​trendleri, incelemeler, çevrimiçi gelir, web araçları ve pazarlama ayda bir veya iki kez

Yorum bırak

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar işaretlenmişlerdir. *