Intelligentse analüüsi juhtimine tehisintellekti/masinõppe kaudu

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) muudavad seda, kuidas organisatsioonid oma kaubanduspartnerite või klientidega äri ajavad. Nad annavad tõuke digitaalsetele muutustele, mis toimuvad kõigis tööstusharudes kogu maailmas. Ja nad on osutunud kõikehõlmavaks oma igapäevaelu kvaliteedi võimendamiseks, alates filmidest, mida nad vaatavad, kuni autodeni, millega inimesed sõidavad. AI/ML mängib olulist rolli uute ravimeetodite avastamisel bioteadustes, finantsteenuste pettuseriskide leevendamisel ja isikupärastatud mitmekanaliliste kliendikogemuste pakkumisel.

Muutuvad tehnoloogiad, nagu tehisintellekt, võivad tunduda töötavat kui võluväel – kuigi selle mõju on ilmne, ei pruugi organisatsioonid sellest aru saada ega teada, kuidas neid võimsaid uuenduslikke lahendusi kõige paremini kasutada.

Tehisintellekt võimendab uute ärilahenduste mõju ja nende ulatust kvaliteedipõhiste kliendikogemuste pakkumisel. Suurima täpsuse tagamiseks vajavad need lahendused aga tohutul hulgal andmemahtusid. Kasutades tehisintellekti halbade või piiratud andmete kasutamisel võivad ettevõtted avaldada kohutavat mõju paljudele ärialgatustele, isegi kuni selleni, et see võib olla kahjulik.

Ilma andmeteta ei saa AI toimida

Selleks, et organisatsioonid saaksid tehisintellektil põhinevaid tööriistu tõhusalt kasutada, peavad andmeinsenerid ja analüütikud teadma, kuidas kogutud teavet käsitleda. Ja edu sõltub usaldusväärsete ja õigeaegsete andmete kättesaadavusest.

Kuid miks vajavad andmeanalüütikud ja teadlased parima kvaliteediga andmeid, et AI-toega tööriistadega korralikult töötada?

Võtke näiteks mudel tarbija käitumise hindamiseks ja prognoosimiseks. Mis puudutab teavet, siis postiindeks on üks levinumaid andmeid, mis näitavad tarbija asukohta. Kui see teave on aga puudulik või ebatäpne, pole sellest kasu, kuna see takistab analüüsi- ja hindamisprotsessi. Seega võivad valed kliendiandmed viia valede prognoosideni ja vähendada kogu pingutuse väärtust. Kui andmed on õiged, võib ennustus olla parem.

Ilma AIta pole andmed seda et kasulik

Tehisintellekt mängib keskset rolli, et aidata ettevõtetel andmeid käsitseda ilma täpsust või kiirust ohverdamata.

Digitaalse ümberkujundamise haripunktis on andmete maht ja suurus hüppeliselt kasvanud. Ja selliste tohutute andmete käsitlemine pole lihtne. Tehisintellektil põhinev andmepõhine tehnoloogia võib aidata ettevõtetel selliste andmete käitlemisega tegeleda, et tagada asjakohasus, väärtus, turvalisus ja läbipaistvus. Nad saavad loota AI andmete integreerimise platvormid andmete hõlpsaks ja täpsuseks allaneelamiseks, teisendamiseks ja kasutamiseks. Sellised lahendused pakuvad täielikku krüptitud keskkonda, mis hoiab andmeid ebatervisliku sissetungi ja rikkumiste eest kaitstuna ning muudab nendega äri tegemise keeruliseks.

Tõelise andmepotentsiaali ärakasutamiseks intelligentne lähenemine

Praegusel digiajastul on organisatsioonide jaoks hädavajalik liikuda ärikiirusel, võimaldada iseteenindust ja pakkuda klientidele maksimaalset väärtust. Siin säravad tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad. 

AI/ML-tehnoloogiad võimaldavad erinevate tööstusharude organisatsioonidel kliendiandmetest ilma raskusteta väärtust ammutada. Näiteks AI andmeintegratsiooni lahendused võimaldavad kõigil ärikasutajatel kaardistada andmeid erinevate väljade vahel, et hõlbustada info integreerimist ühtsesse andmebaasi. Kuna neid lahendusi saavad hõlpsasti kasutada ka mittetehnilised kasutajad, ei pea IT-meeskonnad täit vastutust võtma. See jätab IT-le vabaduse keskenduda muudele strateegilistele ülesannetele. 

Need lahendused kasutavad andmete prognoosimiseks masinõppe algoritme, mis võivad andmete teisendusprotsessi veelgi kiirendada. Kuna otsuste tegemisel kasutatakse algoritme, väheneb selliste vigade võimalus nagu puuduvad väärtused, kahepalgelisus, ebatäpsused jne. Seetõttu saavad organisatsioonid kasutada AI/ML tööriistu, et muuta viisi, kuidas nad klientidele väärtust pakuvad. Nad saavad andmeid kaardistada ja integreerida ning säilitada andmete terviklikkust, parandades otsuste tegemist ja käivitades kasvu. 

AI andmete integreerimise tehnoloogia võimaldab kasutajatel andmeid kaardistada ja integreerida väiksema vaeva ja ajaga. Nende lahenduste lisamine olemasolevasse andmete kaardistamise protsessi võib seega organisatsioonide äritegevusele väärtust lisada. 

Tehisintellekti/masinõppe meetodid võivad välistada igapäevased, korduvad ülesanded, vabastades kasutajad töötama suure väärtusega projektidega. Lisaks parandades organisatsioonide andmetest arusaamist ning tuvastades andmete privaatsus- ja kvaliteedianomaaliaid. See toimib abivahendina arendajatele, korrapidajatele, analüütikutele ja ärikasutajatele, kiirendades ülesannete täitmist automatiseerimise ning võimalike soovituste ja parimate tegevustega täiendamise kaudu.

Lihtsamalt öeldes peavad organisatsioonid andmete analüüsi ja kasutamise edendamiseks kasutusele võtma tehisintellektil/masinõppel põhinevad tehnoloogiad.