数据化与人工智能：重要细节和见解

数字时代已将数据变成了一种可以成就或摧毁企业的新资产类别，其管理过程称为数据化。

数据化为众多组织及其创始人赚取了数十亿美元，但同样也让那些拒绝数据化的组织遭受重创。

与人工智能相结合，数据化提供了一种独特的工具来改变行业、重塑业务和客户互动，并提高以前似乎不存在的利润。

本博客探讨了数据化和人工智能之间的协同作用，揭示了它们可能带来的不同机会和业务创新。

Contents [show]

什么是数据化？
数据化的好处
人工智能在数据化中的作用
流行的数据源
数据化&人工智能应用领域
考虑因素和挑战
如何使您的组织数据化
如何进行AI数据分析
顶级人工智能数据分析工具列表
使用数据化和人工智能的公司
常见问题解答
结论

什么是数据化？

数据化是收集、分析和利用各种来源生成的数据以做出明智的业务决策的过程。数据化可以通过将业务运营的不同部分分解为随后可以跟踪、监控和分析的量化信息来帮助实现任何业务转型。这个过程自然会导致产品和服务的改进。

数据化理念基于对信息作为资产的理解——因为公司可以通过利用可用的信息轻松获得经济优势。因此，许多免费和 免费增值模式 得益于数据化的经济效益，今天的服务得以存在。

数据化的好处

利用人工智能对企业进行数据化有很多好处，这将提高公司的效率、生产力和利润。以下是其中一些好处。

了解客户：分析将让您深入了解客户、他们的行为、愿望和偏好。因此，数据化对于任何以客户为中心的业务都是必须的。
研究趋势：分析您的业务数据将告诉您事情的发展方向。您可以发现趋势、研究这些趋势并发现见解，从而使您的企业能够从潮流中获利。
行业见解：不时进行数据分析可以为您提供意想不到的有价值的信息，这可以改变您的业务和财富。
提高效率：数据驱动的洞察通常会引导企业变得更加高效，因为他们转向更有生产力的流程或减少浪费的流程。这还可以包括自动化。
降低成本：数据化的见解和模式可以帮助您降低运营成本，这是一个优势。
聚焦 80/20：数据化可以暴露公司中所有不平衡的系统和资源使用情况，帮助组织重新调整重点并提高生产力。
预测分析：人工智能数据化可以利用公司的历史数据来预测未来趋势，这种洞察力可以带来更好的行业关注和投资以获得更好的回报。

人工智能在数据化中的作用

虽然数据分析传统上是由分析师进行的手动操作，但人工智能的引入使这项工作变得更加容易，并使小型初创公司能够负担得起更高水平的商业智能，而这些智能原本是为特权人士保留的。

以下是人工智能对数据化的关键作用/好处。

快速提取情报：从模式到趋势以及所有类型的见解，人工智能可以快速从大型数据集中提取它们 - 比任何人类数据分析师都要快得多。
改进决策：拥有快速且相对可靠的商业情报来源将使任何团队或企业能够快速而果断地采取正确的步骤。
提高效率：人工智能使任何组织能够以廉价的方式挖掘更多数据，从而通过减少人力、时间和精力来提高运营效率。
任务自动化：将人工智能集成到公司的数据化流程中的好处在于，由于大部分工作已经完成，因此完全自动化变得更加容易。然后，您所需要的只是一些规则来确定应触发自动化流程的条件，仅此而已。

流行的数据源

用于数据化目的的数据可以来自任何来源，只要可靠即可。您的理想来源将取决于您的业务类型和您打算实现的目标。以下是一些流行的来源。

物联网设备和传感器：这可以包括直接连接到网络的物联网设备或公司可以通过其他方式从中获取信息的普通传感器。
社交媒体：以客户为中心的公司可以通过从社交媒体互动中收集尽可能多的数据来获得大量洞察。
电子商务：对于愿意挖掘数据的公司来说，所有电子商务平台都是行为金矿。
移动应用：免费和付费移动应用程序可以收集有关用户的大量信息，开发人员可以通过多种创新方式使用这些信息。
网站分析：即使是看似普通的网站，如果使用诸如此类的工具进行正确跟踪，也可以产生大量有意义的数据 Google Analytics.
医疗器械：医疗记录、电子产品和其他获取医疗数据的东西都可以是很好的数据源。
金融交易：提供金融基础设施的公司通常会挖掘大量的财务记录，以获取广泛的客户、欺诈和优化信息。
仓库和供应链：通过监控供应链和仓库的各个级别，公司可以产生足够的数据来永久简化其运营。
公共和私人数据库：从平面文件到 MySQL、MariaDB 以及各种本地和云部署中的专用数据库，每个有组织的信息源都是良好的数据源。
政府记录：不言自明。
监视系统：图像和视频数据都可以通过AI进行挖掘。

数据化&人工智能应用领域

理论上，可以利用数据来改进任何组织在任何市场上的产品。然而，以下是数据化和人工智能已经成功应用的行业。

制造业
银行与金融
健康防护
机器人
农产品
个性化学习系统
产品和服务的个性化推荐
Uber 和 Lyft 等乘车共享系统
使用 GPS 及相关技术进行导航
零售和销售
保险系统
人力资源与工作匹配
自动驾驶汽车
机器的预测性维护
欺诈识别
搜索引擎和排名

考虑因素和挑战

数据化和人工智能项目存在需要考虑的挑战和问题。以下是一些主要的。

复杂：数据管理和使用人工智能进行分析可能是一件复杂的事情，通常需要经过培训或经验丰富的人员。
算法偏差：人工智能模型在使用片面数据进行训练时可能会产生偏见。例如，训练仅具有白人面孔的机器人模型。当然，亚洲和非洲面孔会有问题。
计算资源：如果您正在运行大型操作，人工智能数据化可能需要大量计算资源。
数据质量：垃圾进，垃圾出总是有效。无论人工智能模型有多好，你提供给它的输入决定了你从中得到的结果。
安全挑战：人工智能模型可能容易受到攻击。此外，还需要考虑数据隐私和相关风险。
法规符合：如果您要挖掘用户的信息，那么您最好了解相关司法管辖区的数据保护法律和法规。
意想不到的后果：人工智能模型可以发起一些行动，这些行动随后可能会产生意想不到的后果，或者只有在为时已晚时才变得明显。谁该承担责任？
工作流离失所：利用人工智能实现数据自动化自然会导致劳动力的混乱。尽管数据化的结果可能同样会增加对新技术工人的需求。

如何使您的组织数据化

对您的组织进行数据化是一个持续的过程，只需要您朝着正确的方向采取步骤即可。但正如许多公司所证明的那样，数据化并没有严格的规则。以下是您需要采取的一些步骤。

投资数据基础设施，包括硬件、软件、传感器和物联网设备。
从尽可能多的来源收集和存储数据。
通过定义如何在工作中使用信息，在企业中建立数据驱动的文化。
制定政策以确保您收集的数据的质量。
通过集中数据仓库来集成来自尽可能多的系统和部门的数据。
促进数据科学家与组织其他部门之间的合作。
从一个简单的项目开始，然后随着您获得更多经验而扩展您的数据化。

如何进行AI数据分析

组织数据化后，您可以按照以下步骤对公司数据进行人工智能分析。

定义目标：您首先需要知道您希望从过程中获得什么类型的见解、结果或模式。这些也需要符合您的业务需求。
选择人工智能方法：您还需要选择正确的人工智能学科来帮助您实现目标。例如，自然语言处理、机器学习算法或深度学习模型。
收集和清理数据：在这里，您需要组织来自不同来源的所有数据，并对它们进行预处理并准备使用。
训练自定义模型或使用预构建模型：一些人工智能分析工具附带预先训练的模型，您可以立即使用。否则，您将必须首先使用您收集的大部分数据来训练模型或微调已经训练过的模型。
验证和细化模型：训练后，您需要评估模型提取见解、识别模式和预测的质量，看看它是否适合您或是否需要进一步训练。
分析和可视化：如果一切顺利，那么您现在可以进行分析并发布具有良好可视化效果的结果，以帮助规划您的企业进程。那些寻求流程自动化的人可以从这里走得更远。

顶级人工智能数据分析工具列表

使用数据化和人工智能的公司

世界各地的许多公司已经采用数据化和人工智能来获得竞争优势或用于其他目的。以下是其中一些主要公司以及他们如何应用这些技术的简短列表。

谷歌：谷歌在许多任务中大量应用数据化和人工智能算法，包括搜索引擎排名、图像识别、广告定位和自然语言处理。
Amazon：这家零售巨头将它们用于产品推荐和供应链优化等。
Facebook：从个性化信息流到广告定位和图像识别，Facebook 并没有被排除在人工智能数据化之外。
Netflix公司：挖掘有关用户偏好和行为的数据，为电影和电视节目创建个性化推荐。此外，该公司同样使用它们来预测对其原创内容制作的需求。
尤伯杯：路线推荐依赖人工智能和数据才能发挥良好作用。以及优化定价。
特斯拉：特斯拉的自动驾驶汽车依靠汽车环境的实时数据来做出驾驶决策并在街道上行驶。
Airbnb的：从搜索结果到个性化推荐和欺诈检测，Airbnb 同样利用数据化和人工智能策略。

常见问题解答

以下是有关人工智能业务数据化的一些常见问题。

问：数据化和人工智能如何协同工作？

答：数据化是为公司提供大量数据以挖掘洞察的过程，而人工智能则从数据中发现模式和趋势。

问：数据化和人工智能应用有哪些？

答：他们的应用包括搜索引擎、供应链、个性化推荐、任务自动化、制造等等。

问：数据化和人工智能会取代人类的工作吗？

答：是的，也不是。是的，因为它减少了人类对更多手动工作的需求，从而导致与数据相关的职位减少。不，因为它同样为公司创造了更多的工作机会。

问：数据化是否对个人隐私构成威胁？

答：这取决于收集数据的公司及其用途。许多司法管辖区都有数据隐私法来保护用户。

结论

总而言之，您已经看到了数据化和人工智能算法的协同作用如何帮助颠覆在线和世界各地的行业，从数字支付到搜索引擎、制造、预测性维护和自动驾驶汽车。

当然，这种趋势不会很快消失。因此，您的公司最好已经开始这样做，或者最好现在就开始。