Ajavan älykkään analytiikan kautta tekoäly/machine learning

Tekoäly (AI) sekä machine learning (ML) muuttavat tapaa, jolla organisaatiot tekevät liiketoimintaa liikekumppaneidensa tai asiakkaidensa kanssa. Ne voimaavat digitaalisten muutosten, jotka tapahtuvat jokaisessa teollisuudessa maailmanlaajuisesti. Ja ne ovat osoittautuneet laajasti parantaviksi elämänlaatua, elokuvista, joita ihmiset katselevat autoihin, joita he ajavat. AI/ML: llä on tärkeä rooli uusien terapioiden löytämisessä elämäntieteissä, petosten riskien lieventämisessä rahoituspalveluissa ja yksilöllisten, monikanavaisten asiakaskokemusten toimittamisessa.

Muodonmuuttavat teknologiat, kuten tekoäly, voivat näyttää toimivan kuin magiasta – vaikka vaikutus on ilmeinen, organisaatiot eivät välttämättä ymmärrä sitä tai tiedä, miten hyödyntää näitä voimakkaita innovaatioita parhaalla tavalla.

Tekoäly vahvistaa uusien liiketoimintaratkaisujen vaikutusta ja laajuutta, jolla ne tarjoavat laadukkaita asiakaskokemuksia. Kuitenkin korkeimman tarkkuuden saavuttamiseksi nämä ratkaisut tarvitsevat valtavat määrät dataa. Käyttämällä tekoälyä huonolaatuiseen tai rajoitettuun dataan, yritykset voivat vaikuttaa useisiin liiketoimintahankkeisiin, jopa niin, että se voi olla vastoin tuottavuutta.

Ilman dataa tekoäly ei voi toimia

Jotta organisaatiot voivat tehokkaasti hyödyntää tekoälypohjaisia työkaluja, data-insinöörien ja -analyytikkojen on osattava käsitellä kerättyä tietoa. Ja menestyksen edellytyksenä on luotettavan ja ajantasaisen datan saatavuus.

Miksi data-analyytikkojen ja -tutkijoiden on tarpeen saada parasta dataa, jotta he voivat toimia oikein tekoälypohjaisilla työkaluilla?

Otamme esimerkiksi mallin, joka arvioi ja ennustaa kuluttajan käyttäytymistä. Koska tietoa on kyseessä, postinumero on yksi yleisimmistä tiedoista, jotka osoittavat kuluttajan sijaintia. Mutta jos tämä tieto on epätäydellinen tai epätarkka, se on hyödytöntä, koska se haittaa analyysi- ja arviointiprosessia. Siispä virheellinen asiakastieto voi johtaa virheellisiin ennusteisiin ja vähentää koko pyrkimyksen arvoa. Kun data on oikein, ennuste voi olla parempi.

Ilman tekoälyä data ei ole hyödyllistä

Tekoälyllä on keskeinen rooli auttaa yrityksiä käsittelemään dataa ilman tarkkuuden ja nopeuden uhraamista.

Digitaalisen muutoksen ollessa huipussaan datan määrä ja koko ovat kasvaneet jättimäisesti. Ja sellaisen valtavan datan käsitteleminen ei ole helppoa. Tekoälypohjaiset dataohjattujen teknologioiden avulla yritykset voivat käsitellä tällaista dataa varmistaakseen sen merkityksellisyyden, arvon ja turvallisuuden sekä avoimuuden. Ne voivat luottaa AI-data-integraatioplatformeihin datan ottamiseen, muuttamiseen ja käyttämiseen helposti ja tarkasti. Tällaiset ratkaisut tarjoavat loppupäähän salatun ympäristön, joka pitää datan turvassa epäterveelliseltä tunkeutumiselta ja rikkomiselta ja tekee siitä vaikean tehdä liiketoimintaa.

Otan Intelligentin lähestymistavan käyttääkseen datan todellisen potentiaalin

Nykyisessä digitaalisessa aikakaudessa on tärkeää, että organisaatiot liikkuvat liiketoiminnan nopeudella, mahdollistavat itsepalvelun ja toimittavat maksimaalisen arvon asiakkaille. Tekoälypohjaiset teknologiat loistavat tässä.

AI/ML-teknologiat mahdollistavat organisaatioille eri aloilla arvon saamisen asiakastiedoista ilman vaikeuksia. Esimerkiksi AI-data-integraatiot ratkaisut mahdollistavat liiketoimintakäyttäjien kartan datan eri kenttien välillä, jotta se olisi helpompi yhdistää yhtenäiseen tietokantaan. Koska näitä ratkaisuja voidaan helposti hyödyntää ei-tekniikan käyttäjien toimesta, IT-tiimien ei tarvitse ottaa täydellistä vastuuta. Tämä jättää IT: n muiden strategisten tehtävien pariin.

Nämä ratkaisut käyttävät machine learning -algoritmeja datan ennustamiseen, mikä voi edelleen kiihdyttää datan muunnosprosessia. Koska päätökset tehdään algoritmien avulla, virheiden mahdollisuus, kuten puuttuvat arvot, kaksoiskappaleet, epätarkkuudet jne., vähenevät. Siksi organisaatiot voivat hyödyntää AI/ML-työkaluja muuttaakseen tapaa, jolla ne toimittavat asiakasarvoa. Ne voivat kartoittaa ja yhdistää dataa ja ylläpitää datan eheyttä, parantaa päätöksentekoa ja käynnistää kasvua.

AI-data-integraatioteknologia mahdollistaa käyttäjille datan kartan ja integroida vähemmän vaivaa ja aikaa. Tämän ratkaisun lisääminen olemassa olevaan datan karttaprosessiin voi lisätä arvoa organisaatioiden liiketoimintaan.

Tekoäly/machine learning -menetelmät voivat poistaa arkiset, toistuvat tehtävät, vapauttaen käyttäjiä työskentelemään arvokkaissa projekteissa. Lisäksi parantamalla organisaatioiden datan ymmärtämistä ja tunnistamalla datan yksityisyyden ja laadun poikkeamat. Se toimii apuna kehittäjille, valvojille, analyytikoille ja liiketoimintakäyttäjille, lisäämällä tehtävien nopeutta automaation ja täydentämisen kautta mahdollisilla suositus- ja seuraavilla toimilla.

Yksinkertaisesti sanottuna organisaatioiden on otettava käyttöön tekoäly/machine learning -pohjaiset teknologiat edistääkseen data-analyysiä ja -käyttöä.