Napędzanie inteligentnej analizy dzięki sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowemu

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) zmieniają sposób, w jaki organizacje prowadzą interesy z partnerami handlowymi lub klientami. Napędzają one transformacje cyfrowe zachodzące w każdej branży na całym świecie. Okazały się one również wszechobecne w podnoszeniu jakości codziennego życia – od oglądanych filmów po samochody, którymi ludzie jeżdżą. AI/ML odgrywa ważną rolę w odkrywaniu nowych terapii w naukach przyrodniczych, ograniczaniu ryzyka oszustw w usługach finansowych i dostarczaniu spersonalizowanych, omnichannelowych doświadczeń klienta. Transformacyjne technologie, takie jak sztuczna inteligencja, mogą wydawać się działające jak magia – podczas gdy ich wpływ jest oczywisty, organizacje mogą jej nie rozumieć lub nie wiedzieć, jak najlepiej wykorzystać te potężne, innowacyjne rozwiązania. Sztuczna inteligencja wzmacnia wpływ nowych rozwiązań biznesowych i zakres, w jakim zapewniają one wysokiej jakości doświadczenia klienta. Jednakże, dla najwyższej dokładności, te rozwiązania potrzebują ogromnych ilości danych. Używając sztucznej inteligencji do wykorzystania złych lub ograniczonych danych, firmy mogą mieć fatalny wpływ na niezliczone inicjatywy biznesowe, nawet do tego stopnia, że może to być kontrproduktywne.

Bez danych AI nie może funkcjonować

Aby organizacje mogły skutecznie wykorzystywać narzędzia napędzane sztuczną inteligencją, inżynierowie danych i analitycy muszą wiedzieć, jak zarządzać zebranymi informacjami. A sukces zależy od dostępności wiarygodnych oraz aktualnych danych. Ale dlaczego analitycy i naukowcy zajmujący się danymi potrzebują danych najwyższej jakości, aby prawidłowo funkcjonować z narzędziami napędzanymi AI? Weźmy na przykład model do oceny i przewidywania zachowania konsumenta. Jeśli chodzi o informacje, kod pocztowy jest jednym z najczęstszych danych wskazujących lokalizację konsumenta. Jeśli jednak te informacje są niekompletne lub nieprawidłowe, to nie ma z nich pożytku, ponieważ będą utrudniać proces analizy i oceny. Ergo, nieprawidłowe dane klienta mogą prowadzić do błędnych prognoz i obniżać wartość całego wysiłku. Gdy dane są poprawne, prognoza może być lepsza.

Bez AI dane nie są tak przydatne

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w pomaganiu firmom w zarządzaniu danymi bez poświęcania precyzji lub szybkości. Przy szczytowym rozwoju transformacji cyfrowej, ilość i rozmiar danych wzrosły skokowo. A zarządzanie tak ogromnymi danymi nie jest łatwe. Napędzana sztuczną inteligencją technologia oparta na danych może pomóc firmom radzić sobie z takimi danymi, aby zapewnić ich trafność, wartość, bezpieczeństwo i przejrzystość. Mogą one polegać na platformach integracji danych AI, aby z łatwością i precyzyjnie pozyskiwać, przekształcać i wykorzystywać dane. Takie rozwiązania zapewniają kompleksowo zaszyfrowane środowisko, które chroni dane przed niepożądanym dostępem i naruszeniami oraz utrudnia ich wykorzystanie w biznesie.

Inteligentne podejście do wykorzystania prawdziwego potencjału danych

W obecnej erze cyfrowej niezbędne jest, aby organizacje działały w tempie biznesu, umożliwiały samoobsługę i dostarczały klientom maksymalną wartość. Tutaj właśnie błyszczą technologie oparte na sztucznej inteligencji.

Technologie AI/ML umożliwiają organizacjom z różnych branż bez trudu wydobywanie wartości z danych klientów. Na przykład, rozwiązania do integracji danych AI umożliwiają wszystkim użytkownikom biznesowym mapowanie danych między różnymi polami, aby ułatwić integrację informacji w ujednoliconej bazie danych. Ponieważ rozwiązania te mogą być łatwo wykorzystywane przez użytkowników nietechnicznych, zespoły IT nie muszą brać pełnej odpowiedzialności. To uwalnia IT, aby mogło skupić się na innych strategicznych zadaniach.

Rozwiązania te wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do dostarczania prognoz dotyczących danych, co może dodatkowo przyspieszyć proces transformacji danych. Ponieważ decyzje są podejmowane przy użyciu algorytmów, zmniejsza się możliwość wystąpienia błędów, takich jak brakujące wartości, duplikaty, nieścisłości itp. Dlatego organizacje mogą wykorzystywać narzędzia AI/ML do przekształcania sposobu, w jaki dostarczają wartość klientom. Mogą mapować i integrować dane oraz utrzymywać ich integralność, usprawniając podejmowanie decyzji i inicjując wzrost.

Technologia integracji danych AI umożliwia użytkownikom mapowanie i integrację danych z mniejszym wysiłkiem i w krótszym czasie. Wprowadzenie tych rozwiązań do istniejącego procesu mapowania danych może zatem dodać wartość biznesowi organizacji.

Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego mogą wyeliminować rutynowe, powtarzalne zadania, uwalniając użytkowników do pracy nad projektami wysokiej wartości. Ponadto, poprzez poprawę zrozumienia danych przez organizacje oraz identyfikację anomalii w zakresie prywatności i jakości danych. Służy jako pomoc dla programistów, stewardów, analityków i użytkowników biznesowych, zwiększając szybkość wykonywania zadań dzięki automatyzacji i rozszerzeniu o możliwe rekomendacje i następne najlepsze działania.

Mówiąc najprościej, organizacje muszą wdrażać technologie oparte na sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowym, aby promować analizę i wykorzystanie danych.