ინტელექტუალური ანალიზის მართვა ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების საშუალებით

ხელოვნური ინტელექტი (AI), ისევე როგორც მანქანათმცოდნეობა (ML), ცვლის ორგანიზაციების ბიზნესის კეთებას თავიანთ სავაჭრო პარტნიორებთან ან მომხმარებლებთან. ისინი აძლიერებენ ციფრულ გარდაქმნებს, რომლებიც ხდება მსოფლიოს ყველა ინდუსტრიაში. და ისინი ყოვლისმომცველი აღმოჩნდნენ მათი ყოველდღიური ცხოვრების ხარისხის გაძლიერებაში, ფილმებიდან, რომლებსაც ისინი უყურებენ და დამთავრებული მანქანებით დამთავრებული. AI/ML მნიშვნელოვან როლს ასრულებს სიცოცხლის მეცნიერებებში ახალი თერაპიების აღმოჩენაში, ფინანსურ სერვისებში თაღლითობის რისკების შემსუბუქებაში და მომხმარებელთა პერსონალიზებული, მრავალარხიანი გამოცდილების მიწოდებაში.

ტრანსფორმაციული ტექნოლოგიები, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი, შეიძლება ჩანდეს, რომ ჯადოსნურად მუშაობს - მიუხედავად იმისა, რომ მისი გავლენა აშკარაა, ორგანიზაციებმა შეიძლება ვერ გაიგონ ეს ან იცოდნენ, როგორ გამოიყენონ ეს მძლავრი ინოვაციური გადაწყვეტილებები.

ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს ახალი ბიზნეს გადაწყვეტილებების გავლენას და მათ ხარისხზე ორიენტირებული მომხმარებლის გამოცდილებას. თუმცა, უმაღლესი სიზუსტისთვის, ამ გადაწყვეტილებებს სჭირდება დიდი რაოდენობით მონაცემები. გამოყენება ხელოვნური ინტელექტი ცუდი ან შეზღუდული მონაცემების გამოსაყენებლად, კომპანიებს შეუძლიათ საშინელი გავლენა მოახდინონ უამრავ ბიზნეს ინიციატივაზე, იმ დონემდეც კი, რომ ეს შეიძლება იყოს კონტრპროდუქტიული.

მონაცემთა გარეშე AI ვერ ფუნქციონირებს

იმისათვის, რომ ორგანიზაციებმა ეფექტურად გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი ინსტრუმენტები, მონაცემთა ინჟინრებმა და ანალიტიკოსებმა უნდა იცოდნენ, როგორ გაუმკლავდნენ შეგროვებულ ინფორმაციას. და წარმატება დამოკიდებულია სანდო და დროული მონაცემების ხელმისაწვდომობაზე.

მაგრამ, რატომ სჭირდებათ მონაცემთა ანალიტიკოსებს და მეცნიერებს საუკეთესო ხარისხის მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის მქონე ხელსაწყოებით სწორად ფუნქციონირებისთვის?

მიიღეთ, მაგალითად, მოდელი მომხმარებლის ქცევის შესაფასებლად და პროგნოზირებისთვის. რაც შეეხება ინფორმაციას, საფოსტო კოდი არის ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული მონაცემი, რომელიც მიუთითებს მომხმარებლის ადგილმდებარეობაზე. თუმცა, თუ ეს ინფორმაცია არის არასრული ან არაზუსტი, მაშინ ეს არ გამოიყენება, რადგან ეს ხელს შეუშლის ანალიზისა და შეფასების პროცესს. ასე რომ, მომხმარებლის არასწორმა მონაცემებმა შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი პროგნოზები და შეამსუბუქოს მთელი ძალისხმევის ღირებულება. როდესაც მონაცემები სწორია, პროგნოზი შეიძლება უკეთესი იყოს.

AI გარეშე, მონაცემები არ არის ეს სასარგებლო

ხელოვნური ინტელექტი ცენტრალურ როლს ასრულებს იმაში, რომ კომპანიებს ეხმარება მონაცემების დამუშავებაში სიზუსტისა და სიჩქარის შეწირვის გარეშე.

ციფრული ტრანსფორმაციის პიკში, მონაცემთა მოცულობა და ზომა გაიზარდა ნახტომებით და საზღვრებით. და ასეთი უზარმაზარი მონაცემების დამუშავება ადვილი არ არის. ხელოვნური ინტელექტით მომუშავე მონაცემებზე დაფუძნებული ტექნოლოგია შეიძლება დაეხმაროს კომპანიებს გაუმკლავდნენ ასეთ მონაცემებს, რათა უზრუნველყონ შესაბამისობა, ღირებულება და უსაფრთხოება და გამჭვირვალობა. მათ შეუძლიათ დაეყრდნონ AI მონაცემთა ინტეგრაციის პლატფორმები მონაცემების მარტივად და სიზუსტით მიღება, გარდაქმნა და გამოყენება. ასეთი გადაწყვეტილებები უზრუნველყოფს ბოლომდე დაშიფრულ გარემოს, რომელიც იცავს მონაცემებს არაჯანსაღი ხელყოფისა და დარღვევებისგან და ართულებს მათ ბიზნესის კეთებას.

ინტელექტუალური მიდგომის გამოყენება მონაცემთა ჭეშმარიტი პოტენციალის გამოსაყენებლად

ამჟამინდელ ციფრულ ეპოქაში, აუცილებელია ორგანიზაციებმა იმოძრაონ ბიზნესის სისწრაფით, ჩართონ თვითმომსახურება და მიაწოდონ მაქსიმალური ღირებულება მომხმარებლებისთვის. აქ ბრწყინავს ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ტექნოლოგიები. 

AI/ML ტექნოლოგიები სხვადასხვა ინდუსტრიის ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს, ყოველგვარი სირთულის გარეშე ამოიღონ ღირებულება მომხმარებელთა მონაცემებიდან. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ინტეგრაციის გადაწყვეტილებები საშუალებას აძლევს ყველა ბიზნეს მომხმარებელს მონაცემების რუკას სხვადასხვა ველებს შორის გააადვილოს ინფორმაციის ერთიან მონაცემთა ბაზაში ინტეგრირება. ვინაიდან ეს გადაწყვეტილებები შეიძლება ადვილად გამოიყენონ არატექნიკური მომხმარებლების მიერ, IT გუნდებს არ სჭირდებათ სრული პასუხისმგებლობის აღება. ეს ათავისუფლებს IT-ს სხვა სტრატეგიულ ამოცანებზე ფოკუსირებისთვის. 

ეს გადაწყვეტილებები იყენებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს მონაცემთა პროგნოზირებისთვის, რამაც შეიძლება კიდევ უფრო დააჩქაროს მონაცემთა ტრანსფორმაციის პროცესი. ვინაიდან გადაწყვეტილებები მიიღება ალგორითმების გამოყენებით, მცირდება ისეთი შეცდომების შესაძლებლობა, როგორიცაა გამოტოვებული მნიშვნელობები, ორმაგი, უზუსტობები და ა.შ. ამიტომ, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გამოიყენონ AI/ML ინსტრუმენტები, რათა შეცვალონ ის გზა, რომ მათ მიაწოდონ მომხმარებლის ღირებულება. მათ შეუძლიათ მონაცემების რუკა და ინტეგრირება და მონაცემთა მთლიანობის შენარჩუნება, გადაწყვეტილების მიღების გაძლიერება და ზრდის დაწყება. 

AI მონაცემთა ინტეგრაციის ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეადგინონ და აერთიანებს მონაცემებს ნაკლები ძალისხმევით და დროით. ამ გადაწყვეტილებების შეყვანამ მონაცემთა რუკების არსებულ პროცესში შეიძლება შემატოს ღირებულება ორგანიზაციების ბიზნესს. 

ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების მეთოდებს შეუძლიათ გამორიცხონ ამქვეყნიური, განმეორებადი ამოცანები, რაც მომხმარებლებს ათავისუფლებს მაღალი ღირებულების პროექტებზე მუშაობისთვის. გარდა ამისა, ორგანიზაციების მონაცემთა გაგების გაუმჯობესებით და მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და ხარისხის ანომალიების იდენტიფიცირებით. ის მოქმედებს როგორც დამხმარე დეველოპერებისთვის, სტიუარდებისთვის, ანალიტიკოსებისთვის და ბიზნეს მომხმარებლებისთვის, ზრდის ამოცანების სიჩქარეს ავტომატიზაციისა და გაზრდის გზით შესაძლო რეკომენდაციებით და შემდეგი საუკეთესო მოქმედებებით.

მარტივად რომ ვთქვათ, ორგანიზაციებმა უნდა გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების ტექნოლოგიები მონაცემთა ანალიზისა და გამოყენების ხელშეწყობისთვის.