Datafication & AI: важливі деталі та розуміння

Цифрова ера перетворила дані на новий клас активів, які можуть створювати або руйнувати корпорації, а процес управління ними називається датафікацією.

Датафікація заробила мільярди доларів численним організаціям та їхнім засновникам, а також знищила тих, хто відмовився від датафікації.

У поєднанні зі штучним інтелектом datafication пропонує унікальний інструмент для трансформації галузей, переформатування бізнесу та взаємодії з клієнтами, а також збільшення прибутків там, де раніше здавалося, що їх не було.

У цьому блозі досліджується взаємодія між датафікацією та ШІ, проливаючи світло на різні можливості та бізнес-інновації, які вони можуть створити.

Що таке датафікація?

Датафікація – це процес збору, аналізу та використання даних, отриманих із різних джерел, для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. Datafication може допомогти трансформувати будь-який бізнес, розбиваючи різні частини його роботи на кількісно виміряну інформацію, яку згодом можна відстежувати, контролювати та аналізувати. Цей процес, природно, призводить до вдосконалення продуктів і послуг.

Філософія датафікації базується на розумінні інформації як активу, оскільки компанія може легко отримати економічну вигоду, використовуючи доступну їй інформацію. Таким чином, багато Безкоштовно та  Freemium послуги існують сьогодні завдяки економічним перевагам обробки даних.

Переваги обробки даних

Датафікація бізнесу за допомогою штучного інтелекту має багато переваг, що призведе до підвищення ефективності, продуктивності та прибутку для компанії. Ось деякі з цих переваг.

1. Розуміння клієнтів: Аналітика дасть вам глибоке уявлення про ваших клієнтів, їхню поведінку, бажання та вподобання. Таким чином, дані є обов’язковими для будь-якого клієнтоорієнтованого бізнесу.
2. Дослідження тенденцій: Аналіз даних вашого бізнесу покаже вам, куди рухаються справи. Ви можете виявляти тенденції, досліджувати ці тенденції та отримувати інформацію, яка може допомогти вашому бізнесу прибутково приєднатися до перемоги.
3. Insights: час від часу аналіз даних може надати вам цінну інформацію, якої ви ніколи не очікували, і яка може змінити ваш бізнес і статки.
4. Підвищення ефективності: розуміння на основі даних часто сприяє тому, що підприємства стають ефективнішими, коли вони переходять на більш продуктивні процеси або скорочують марнотратні. Це також може включати автоматизацію.
5. Знизити витрати: Статті та шаблони з datafication можуть допомогти вам скоротити операційні витрати, що є плюсом.
6. Фокус з 80/20: Datafication може виявити всі нерівномірні системи та використання ресурсів у компанії, допомагаючи організації переорієнтувати свою спрямованість і підвищити продуктивність.
7. Прогностична аналітика: Datafication AI може використовувати історичні дані компанії для прогнозування майбутніх тенденцій, і таке розуміння веде до кращого фокусування галузі та інвестицій для кращого прибутку.

Роль штучного інтелекту в обробці даних

Хоча аналіз даних традиційно проводився аналітиками вручну, запровадження штучного інтелекту полегшує роботу та дозволяє невеликим стартапам дозволити собі більш високий рівень бізнес-аналітики, який раніше був зарезервований для привілейованих.

Нижче наведено ключові ролі/переваги ШІ для обробки даних.

• Швидко видобувайте інтелект: Штучний інтелект може швидко отримувати від шаблонів до тенденцій і всіх типів інформації з великих наборів даних – набагато швидше, ніж будь-який аналітик даних.
• Покращене прийняття рішень: Наявність швидкого та відносно надійного джерела бізнес-аналітики дозволить будь-якій команді чи підприємству швидко й рішуче робити правильні кроки.
• Підвищена ефективність: штучний інтелект дозволяє будь-якій організації дешево видобувати більше даних, тим самим підвищуючи ефективність роботи за рахунок зменшення людських зусиль, часу та енергії.
• Автоматизація завдань: Принадність інтеграції штучного інтелекту в процес обробки даних компанії полягає в тому, що повна автоматизація стає легшою, оскільки більшість роботи вже виконано. Все, що вам тоді потрібно, це кілька правил для визначення умов, які мають запускати автоматизовані процеси, і все.

Популярні джерела даних

Дані для ваших цілей обробки даних можуть надходити з будь-якого джерела, за умови, що вони надійні. Ваше ідеальне джерело залежатиме від типу вашого бізнесу та того, що ви збираєтеся досягти. Ось кілька популярних джерел.

• Пристрої та датчики Інтернету речей: це може включати пристрої Інтернету речей, які безпосередньо підключені до мережі, або звичайні датчики, з яких компанія може збирати інформацію іншими способами.
• Соціальні мережі: компанії, орієнтовані на клієнта, можуть отримати багато інформації, зібравши якомога більше даних із взаємодії в соціальних мережах.
• Електронна торгівля: Усі платформи електронної комерції є поведінковою золотою жилою для компаній, які бажають видобувати дані.
• мобільні додатки: Безкоштовні та преміум-програми для мобільних пристроїв можуть збирати багато інформації про своїх користувачів, яку розробники можуть використовувати багатьма інноваційними способами.
• Web Analytics: навіть звичайні на перший погляд веб-сайти можуть створювати багато значущих даних, якщо їх належним чином відстежувати за допомогою таких інструментів, як Google Analytics.
• Медичні прилади: Хорошими джерелами даних можуть бути медичні записи, електронні гаджети та все інше, що збирає медичні дані.
• Фінансові операції: Компанії, які надають фінансову інфраструктуру, зазвичай шукають величезну кількість фінансових записів, щоб знайти широкий спектр інформації про клієнтів, шахрайство та оптимізацію.
• Склади та ланцюги поставок: відстежуючи кожен рівень своїх ланцюгів поставок і складів, компанії можуть отримувати достатньо даних, щоб назавжди оптимізувати свою діяльність.
• Публічні та приватні бази даних: від плоских файлів до MySQL, MariaDB і спеціальних баз даних у різних локальних і хмарних розгортаннях, кожне організоване джерело інформації є хорошим джерелом даних.
• Державні записи: Зрозуміло само собою.
• Системи спостереження: Штучний інтелект може отримувати як зображення, так і відеодані.

Сфери застосування Datafication & AI

Теоретично дані можна використовувати для покращення пропозиції будь-якої організації на будь-якому ринку. Однак ось галузі, де дані та ШІ вже успішно застосовуються.

• Manufacturing
• Банки і фінанси
• Охорона здоров'я
• Робототехніка
• сільське господарство
• Персоналізовані системи навчання
• Індивідуальні рекомендації товарів і послуг
• Системи спільного використання поїздок, такі як Uber і Lyft
• Навігація за допомогою GPS і пов'язаних технологій
• Роздрібна торгівля та продаж
• Системи страхування
• Співвідношення людських ресурсів і роботи
• Автономні транспортні засоби
• Прогнозне обслуговування машин
• Виявлення шахрайства
• Пошукові системи та рейтинг

Міркування та виклики

Існують виклики та проблеми, які необхідно розглянути в проектах з обробки даних і штучного інтелекту. Нижче наведено деякі з основних.

1. складність: Управління даними та використання штучного інтелекту для їх аналізу може бути складною справою, яка часто вимагає навченого або досвідченого персоналу.
2. Алгоритмічний зсув: моделі штучного інтелекту можуть бути упередженими, коли їх навчають на односторонніх даних. Наприклад, навчання моделі робота лише з кавказькими обличчями. Звичайно, це матиме проблеми з азіатськими та африканськими обличчями.
3. Обчислювальні ресурси: Для обробки даних за допомогою ШІ можуть знадобитися великі обчислювальні ресурси, якщо ви виконуєте великі операції.
4. Якість даних: Сміття входить, сміття виходить завжди. Незалежно від того, наскільки якісною є модель штучного інтелекту, вхідні дані, які ви їй подаєте, визначають результати, які ви від неї отримаєте.
5. Виклики безпеки: ШІ-моделі можуть бути вразливими до атак. Крім того, слід враховувати конфіденційність даних і пов’язані з цим ризики.
6. Відповідність нормативам: якщо ви збираєтеся видобувати інформацію від своїх користувачів, то вам краще ознайомитися із законами та правилами щодо захисту даних у відповідних юрисдикціях.
7. Навмисні наслідки: моделі штучного інтелекту можуть ініціювати дії, які згодом можуть мати непередбачені наслідки або стати очевидними лише тоді, коли буде надто пізно. Хто несе провину?
8. Переміщення з роботи: Автоматизація обробки даних за допомогою штучного інтелекту природно призводить до зриву робочої сили. Хоча результати обробки даних можуть так само збільшити попит на нових кваліфікованих працівників.

Як датифікувати свою організацію

Обробка даних вашої організації — це постійний процес, який просто вимагає від вас кроків у правильному напрямку. Але, як свідчать багато компаній, немає строгих правил щодо даних. Однак ось деякі кроки, які вам потрібно буде зробити.

• Інвестуйте в інфраструктуру даних, включаючи апаратне забезпечення, програмне забезпечення, датчики та пристрої IoT.
• Збирайте та зберігайте дані з якомога більшої кількості джерел.
• Створіть у своєму підприємстві культуру, що керується даними, визначивши, як ви використовуватимете інформацію для роботи.
• Встановіть політику, щоб забезпечити якість даних, які ви збираєте.
• Інтегруйте дані з якомога більшої кількості систем і відділів, централізувавши своє сховище даних.
• Сприяти співпраці між спеціалістами з обробки даних та рештою організації.
• Почніть з малого з легкого проекту, а потім розширюйте свої дані, коли отримаєте більше досвіду.

Як проводити аналіз даних ШІ

Після обробки даних вашої організації ви можете провести аналіз даних вашої компанії штучним інтелектом, виконавши такі кроки.

1. Визначте цілі: спершу вам потрібно знати, яку інформацію, результати чи шаблони ви сподіваєтеся отримати від процесу. Вони також повинні узгоджуватися з потребами вашого бізнесу.
2. Виберіть підхід AI: вам також потрібно буде вибрати правильну дисципліну ШІ, яка допоможе вам досягти ваших цілей. Наприклад, обробка природної мови, алгоритм машинного навчання або модель глибокого навчання.
3. Збір і очищення даних: тут вам потрібно впорядкувати всі ваші дані з різних джерел, попередньо обробити та підготувати їх до використання.
4. Навчіть спеціальну модель або використовуйте готову: деякі інструменти аналізу ШІ постачаються з попередньо навченими моделями, якими можна скористатися відразу. В іншому випадку вам доведеться спочатку навчити модель або точно налаштувати вже навчену, використовуючи більшість зібраних вами даних.
5. Перевірити й уточнити модель: після навчання вам потрібно оцінити якість вашої моделі щодо вилучення інформації, виявлення закономірностей і передбачень, щоб побачити, чи це вас влаштовує, чи вона потребує подальшого навчання.
6. Аналіз і візуалізація: якщо все піде добре, тепер ви можете провести аналіз і опублікувати результати з хорошими візуалізаціями, які допоможуть скласти план розвитку вашого підприємства. Ті, хто прагне автоматизувати процеси, можуть піти далі.

Список найкращих інструментів аналізу даних AI

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

Компанії, що використовують Datafication & AI

Багато компаній з усього світу вже використовують дані та штучний інтелект, щоб отримати перевагу над конкурентами або для інших цілей. Нижче наведено короткий перелік деяких із цих великих компаній і те, як вони застосовують технології.

1. Google: Google масово застосовує алгоритми обробки даних і штучного інтелекту для багатьох завдань, включаючи ранжування в пошуковій системі, розпізнавання зображень, націлювання реклами та обробку природної мови.
2. Amazon: цей гігант роздрібної торгівлі використовує їх, серед іншого, для рекомендацій продуктів та оптимізації ланцюжка поставок.
3. Facebook: від персоналізованих каналів до націлювання реклами та розпізнавання зображень, Facebook не залишився осторонь від обробки даних за допомогою ШІ.
4. Netflix: дані про вподобання та поведінку користувачів збираються для створення персоналізованих рекомендацій щодо фільмів і телешоу. Крім того, компанія однаково використовує їх для прогнозування попиту на оригінальний контент.
5. Убер: рекомендації маршрутів покладаються на штучний інтелект і дані для ефективної роботи. А також оптимізувати ціноутворення.
6. Tesla: Безпілотні автомобілі Tesla покладаються на живі дані з навколишнього середовища автомобіля, щоб приймати рішення про водіння та пересуватися вулицями.
7. Airbnb: від результатів пошуку до персоналізованих рекомендацій і виявлення шахрайства, Airbnb однаково використовує дані зі стратегіями ШІ.

Поширені запитання

Ось кілька поширених запитань щодо бізнес-даних за допомогою штучного інтелекту.

З: Як взаємодіють дані та ШІ?

В: Датафікація — це процес, який надає компанії великий обсяг даних для аналізу, а штучний інтелект знаходить на основі цих даних закономірності та тенденції.

Питання: які існують програми обробки даних і ШІ?

A: Їхні програми включають пошукові системи, ланцюги поставок, персоналізовані рекомендації, автоматизацію завдань, виробництво та багато іншого.

З: Чи візьмуть на себе дані та штучний інтелект роботу людей?

A: Так і ні. Так, тому що це зменшує потребу в ручній роботі людей, що призводить до зменшення кількості пов’язаних з даними посад. І ні, оскільки це однаково створює більше можливостей для роботи в компаніях.

Питання: Чи є дані загрозою конфіденційності особи?

A: Це залежить від компанії, яка збирає дані, і для чого вони їх використовують. Багато юрисдикцій мають закони про конфіденційність даних, які все одно захищають користувачів.

Висновок

Підсумовуючи, ви побачили, як синергія обробки даних і алгоритмів штучного інтелекту допомагає руйнувати індустрії онлайн і в усьому світі від цифрових платежів до пошукових систем, виробництва, прогнозованого технічного обслуговування та безпілотних транспортних засобів.

Звичайно, ця тенденція не зникне найближчим часом. Отже, вашій компанії краще вже це робити, або найкраще почати зараз.