Drivende Intelligente Analyse gjennom AI/Maskinlæring

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) transformerer måten organisasjoner driver forretninger med sine handelspartnere eller kunder. De driver den digitale transformasjonen som skjer i hver bransje verden over. Og de har vist seg å være allomfattende i å forbedre kvaliteten på deres daglige liv, fra filmene de ser til bilene folk kjører. AI/ML spiller en viktig rolle i å oppdage nye terapier i life sciences, å lette risikoen for svindel i finansielle tjenester og å levere personlige, omnichannel kundeopplevelser.

Transformative teknologier som kunstig intelligens kan virke som magi – mens effekten er tydelig, kan organisasjoner ikke forstå det eller vite hvordan de best kan bruke disse kraftfulle innovative løsningene.

Kunstig intelligens forsterker effekten av nye forretningsløsninger og deres evne til å levere kvalitetsbaserte kundeopplevelser. Men for høyest nøyaktighet, trenger disse løsningene store mengder data. Ved å bruke kunstig intelligens til å bruke dårlig eller begrenset data, kan selskaper ha en fryktelig innvirkning på mange forretningsinitiativer, til og med å være kontraproduktivt.

Uten Data, Kan AI Ikke Fungerer

For at organisasjoner skal kunne effektivt utnytte AI-drevne verktøy, må dataingeniører og -analytikere vite hvordan de skal håndtere informasjonen som samles inn. Og suksessen er avhengig av tilgjengeligheten av pålitelig og aktuelt data.

Men, hvorfor trenger dataanalytikere og -vitenskapsmenn beste kvalitetsdata for å fungere korrekt med AI-drevne verktøy?

Ta for eksempel en modell for å evaluere og forutsi kundens atferd. Så langt informasjonen angår, er postnummer ett av de vanligste dataene som indikerer kundens plassering. Men hvis denne informasjonen er ufullstendig eller uriktig, så er det ingen nytte av det, da det vil hindre analyse- og evalueringprosessen. Derfor kan feil kundedata føre til feil prediksjoner og redusere verdien av hele anstrengelsen. Når dataene er korrekte, kan prediksjonen være bedre.

Uten AI, Er Data Ikke Så Nyttig

Kunstig intelligens spiller en sentral rolle i å hjelpe selskaper å håndtere data uten å ofre nøyaktighet eller hastighet.

Med digital transformasjon på sitt høyeste, har volumet og størrelsen på data økt enormt. Og å håndtere så mye data er ikke enkelt. AI-drevne data-drevne teknologier kan hjelpe selskaper å håndtere data for å sikre relevans, verdi og sikkerhet, og gjennomsiktighet. De kan stole på AI-data-integrasjonsplattformer for å innhente, transformere og bruke data med lettighet og nøyaktighet. Slike løsninger tilbyr en sluttløs kryptert miljø som holder data trygg mot uhelsefull innblanding og brudd, og gjør det vanskelig å drive forretninger med.

Tar en Intelligente Tilnærming til å Utnytte Det Sanne Data Potensialet

I den nåværende digitale tiden, er det essensielt for organisasjoner å bevege seg i forretningshastighet, aktivere selvbetjening og levere maksimal verdi til kunder. AI-baserte teknologier skinner her.

AI/ML-teknologier gjør det mulig for organisasjoner over ulike bransjer å utnytte kundedata uten noen vanskeligheter. For eksempel, AI-data-integrasjonsløsninger gjør det mulig for alle forretningsbrukere å kartlegge data mellom ulike felt for å gjøre det enklere å integrere informasjonen i en samlet database. Siden disse løsningene kan lett utnyttes av ikke-tekniske brukere, trenger IT-teamene ikke å ta fullt ansvar. Dette lar IT fokusere på andre strategiske oppgaver.

Disse løsningene bruker maskinlæring-algoritmer for å levere prediksjoner av data, som kan ytterligere akselerere datatransformasjonsprosessen. Siden beslutningene tas ved hjelp av algoritmer, reduseres muligheten for feil som manglende verdier, duplikater, uriktigheter og lignende. Derfor kan organisasjoner utnytte AI/ML-verktøy for å transformere måten de leverer kunde verdi. De kan kartlegge og integrere data og opprettholde dataintegritet, forbedre beslutningstaking og starte vekst.

AI-data-integrasjonsteknologi gjør det mulig for brukere å kartlegge og integrere data med mindre innsats og tid. Å infusere disse løsningene i den eksisterende data-kartleggingsprosessen kan derfor legge verdi til organisasjoners forretning.

Kunstig intelligens/maskinlæring-metoder kan utelukke de monotone, repetitive oppgavene, og frigjøre brukere til å arbeide med høyverdi-prosjekter. Videre, ved å forbedre organisasjoners forståelse av data og identifisere data-privatitet og -kvalitetsanomalier. Det fungerer som en hjelp for utviklere, forvaltere, analytikere og forretningsbrukere, og øker hastigheten på oppgaver gjennom automatisering og augmentering med mulige anbefalinger og neste beste handlinger.

Kort og godt, organisasjoner må deployere kunstig intelligens/maskinlæring-baserte teknologier for å fremme dataanalyse og -bruk.