Guidare l'analisi intelligente attraverso l'intelligenza artificiale/l'apprendimento automatico

L’intelligenza artificiale (AI), così come l’apprendimento automatico (ML), stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni fanno affari con i propri partner commerciali o clienti. Stanno alimentando le trasformazioni digitali che avvengono in ogni settore in tutto il mondo. E si sono rivelati pervasivi nell’amplificare la qualità della loro vita quotidiana, dai film che guardano alle auto che guidano. L’intelligenza artificiale/ML svolge un ruolo importante nella scoperta di nuove terapie nelle scienze della vita, nell’attenuazione dei rischi di frode nei servizi finanziari e nella fornitura di esperienze cliente personalizzate e omnicanale.

Le tecnologie trasformative come l'intelligenza artificiale possono sembrare funzionare come per magia: sebbene il suo impatto sia evidente, le organizzazioni potrebbero non capirlo o sapere come utilizzare al meglio queste potenti soluzioni innovative.

L'intelligenza artificiale amplifica l'impatto delle nuove soluzioni di business e la loro capacità di fornire esperienze cliente orientate alla qualità. Tuttavia, per la massima precisione, queste soluzioni richiedono grandi quantità di dati. Usando intelligenza artificiale utilizzare dati errati o limitati, le aziende possono avere un impatto terribile su una miriade di iniziative aziendali, fino al punto in cui può essere controproducente.

Senza dati, l'IA non può funzionare

Affinché le organizzazioni possano sfruttare efficacemente gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, i data engineer e gli analisti devono sapere come gestire le informazioni raccolte. E il successo dipende dalla disponibilità di dati attendibili e tempestivi.

Ma perché gli analisti di dati e gli scienziati hanno bisogno di dati della migliore qualità per funzionare correttamente con strumenti basati sull'intelligenza artificiale?

Prendiamo, ad esempio, un modello per valutare e prevedere il comportamento del consumatore. Per quanto riguarda le informazioni, il CAP è uno dei dati più comuni che indicano la localizzazione del consumatore. Tuttavia, se queste informazioni sono incomplete o imprecise, non è possibile utilizzarle in quanto ostacolerebbero il processo di analisi e valutazione. Ergo, i dati dei clienti errati potrebbero portare a previsioni errate e alleviare il valore dell'intero sforzo. Quando i dati sono corretti, la previsione potrebbe essere migliore.

Senza AI, i dati non lo sono che Utile

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo centrale nell'aiutare le aziende a gestire i dati senza sacrificare la precisione o la velocità.

Con la trasformazione digitale al suo apice, il volume e le dimensioni dei dati sono aumentati a passi da gigante. E gestire dati così enormi non è facile. La tecnologia basata sui dati basata sull'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a gestire tali dati per garantire rilevanza, valore, sicurezza e trasparenza. Possono fare affidamento Piattaforme di integrazione dei dati AI per ingerire, trasformare e utilizzare i dati con facilità e precisione. Tali soluzioni forniscono un ambiente crittografato end-to-end che mantiene i dati al sicuro da invasioni e violazioni malsane e li rende difficili da gestire.

Adottare un approccio intelligente per sfruttare il vero potenziale dei dati

Nell'attuale era digitale, è essenziale per le organizzazioni muoversi alla velocità del business, abilitare il self-service e offrire il massimo valore ai clienti. Le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale brillano qui. 

Le tecnologie AI/ML consentono alle organizzazioni di diversi settori di estrarre valore dai dati dei clienti senza alcuna difficoltà. Ad esempio, le soluzioni di integrazione dei dati AI consentono a tutti gli utenti aziendali di mappare i dati tra diversi campi per semplificare l'integrazione delle informazioni in un database unificato. Poiché queste soluzioni possono essere facilmente sfruttate da utenti non tecnici, i team IT non devono assumersi la piena responsabilità. Ciò lascia l'IT libero di concentrarsi su altri compiti strategici. 

Queste soluzioni utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per fornire previsioni dei dati, che possono accelerare ulteriormente il processo di trasformazione dei dati. Poiché le decisioni vengono prese utilizzando algoritmi, la possibilità di errori come valori mancanti, doppiezze, imprecisioni e così via si riduce. Pertanto, le organizzazioni possono sfruttare gli strumenti AI/ML per trasformare il modo in cui forniscono valore al cliente. Possono mappare e integrare i dati e mantenere l'integrità dei dati, migliorare il processo decisionale e dare il via alla crescita. 

La tecnologia di integrazione dei dati AI consente agli utenti di mappare e integrare i dati con meno sforzo e tempo. L'integrazione di queste soluzioni nel processo di mappatura dei dati esistente può quindi aggiungere valore al business delle organizzazioni. 

I metodi di intelligenza artificiale/apprendimento automatico possono escludere le attività banali e ripetitive, consentendo agli utenti di lavorare su progetti di alto valore. Inoltre, migliorando la comprensione dei dati delle organizzazioni e identificando la riservatezza dei dati e le anomalie di qualità. Agisce come un aiuto per sviluppatori, amministratori, analisti e utenti aziendali, aumentando la velocità delle attività attraverso l'automazione e l'aumento con possibili raccomandazioni e azioni migliori.

In poche parole, le organizzazioni devono implementare tecnologie basate sull'intelligenza artificiale/apprendimento automatico per promuovere l'analisi e l'utilizzo dei dati.