Conducerea analizei inteligente prin intermediul inteligenței artificiale și al învățării automate

Inteligența artificială (IA), precum și învățarea automată (ML), transformă modul în care organizațiile fac afaceri cu partenerii lor comerciali sau cu clienții. Ele alimentează transformările digitale care au loc în fiecare industrie din lume. Și s-au dovedit a fi omniprezente în îmbunătățirea calității vieții de zi cu zi, de la filmele pe care le urmăresc la mașinile pe care le conduc. IA/ML joacă un rol important în descoperirea de noi terapii în științele vieții, în reducerea riscurilor de fraudă în serviciile financiare și în oferirea de experiențe personalizate și omnicanale clienților.

Tehnologiile transformaționale, cum ar fi inteligența artificială, pot părea a funcționa ca o magie – în timp ce impactul lor este evident, organizațiile nu le pot înțelege sau ști cum să le folosească în mod eficient aceste soluții inovatoare puternice.

Inteligența artificială amplifică impactul noilor soluții de afaceri și al experiențelor de calitate oferite clienților. Cu toate acestea, pentru a obține cea mai mare acuratețe, aceste soluții necesită cantități uriașe de date. Utilizarea inteligenței artificiale pentru a utiliza date de calitate slabă sau limitate poate avea un impact teribil asupra multor inițiative de afaceri, până la punctul în care poate fi contraproductiv.

Fără date, IA nu poate funcționa

Pentru ca organizațiile să poată utiliza eficient instrumentele alimentate de inteligență artificială, inginerii și analiștii de date trebuie să știe cum să gestioneze informațiile colectate. Și succesul depinde de disponibilitatea datelor de încredere și a datelor la timp.

Dar de ce analiștii de date și oamenii de știință au nevoie de date de calitate pentru a funcționa corect cu instrumentele alimentate de IA?

Luăm, de exemplu, un model pentru a evalua și a prevedea comportamentul consumatorilor. În ceea ce privește informațiile, codul poștal este una dintre cele mai comune date care indică locația consumatorului. Cu toate acestea, dacă aceste informații sunt incomplete sau inexacte, atunci nu are niciun rost, deoarece va împiedica procesul de analiză și evaluare. Prin urmare, datele incorecte ale clienților pot duce la previziuni incorecte și pot reduce valoarea întregului efort. Când datele sunt corecte, previziunile pot fi mai bune.

Fără IA, datele nu sunt atât de utile

Inteligența artificială joacă un rol central în ajutarea companiilor să gestioneze datele fără a sacrifica precizia sau viteza.

În timp ce transformarea digitală este la apogeu, volumul și mărimea datelor au crescut considerabil. Și gestionarea unor astfel de cantități uriașe de date nu este ușoară. Tehnologia alimentată de IA poate ajuta companiile să gestioneze datele pentru a asigura relevanța, valoarea și securitatea, precum și transparența. Ei pot să se bazeze pe platforme de integrare a datelor IA pentru a ingera, transforma și utiliza datele cu ușurință și precizie. Astfel de soluții oferă un mediu criptat de la capăt la capăt care ține datele în siguranță de la atacuri și încălcări și le face dificil de a face afaceri.

Abordarea inteligentă pentru a valorifica potențialul real al datelor

În era digitală actuală, este esențial ca organizațiile să se miște cu viteza afacerilor, să permită auto-servirea și să ofere valoare maximă clienților. Tehnologiile bazate pe IA strălucesc aici.

Tehnologiile IA/ML permit organizațiilor din diferite industrii să extragă valoare din datele clienților fără nicio dificultate. De exemplu, soluțiile de integrare a datelor IA permit tuturor utilizatorilor de afaceri să asocieze date între diferite câmpuri pentru a face mai ușoară integrarea informațiilor într-o bază de date unificată. Deoarece aceste soluții pot fi ușor utilizate de către utilizatorii non-tehnici, echipele IT nu trebuie să își asume întreaga responsabilitate. Acest lucru le permite echipelor IT să se concentreze pe alte sarcini strategice.

Aceste soluții utilizează algoritmi de învățare automată pentru a oferi previziuni de date, ceea ce poate accelera și mai mult procesul de transformare a datelor. Deoarece deciziile sunt luate folosind algoritmi, posibilitatea erorilor, cum ar fi valorile lipsă, duplicate, inexactități etc., se reduce. Prin urmare, organizațiile pot utiliza instrumente IA/ML pentru a transforma modul în care oferă valoare clienților. Ei pot asocia și integra date și menține integritatea datelor, îmbunătățind procesul de luare a deciziilor și declanșând creșterea.

Tehnologia de integrare a datelor IA permite utilizatorilor să asocieze și să integreze date cu mai puțin efort și timp. Incorporarea acestor soluții în procesul de asocire a datelor existent poate adăuga valoare afacerilor organizațiilor.

Metodele de inteligență artificială și învățare automată pot exclude sarcinile mundane și repetitive, permițând utilizatorilor să lucreze la proiecte de valoare ridicată. Mai mult, prin îmbunătățirea înțelegerii datelor organizațiilor și identificarea anomaliilor de calitate și confidențialitate a datelor, acestea pot acționa ca un ajutor pentru dezvoltatori, administratori, analiști și utilizatori de afaceri, creșterea vitezei sarcinilor prin automatizare și augmentare cu posibile recomandări și acțiuni ulterioare.

Pentru a rezuma, organizațiile trebuie să implementeze tehnologii bazate pe inteligență artificială și învățare automată pentru a promova analiza și utilizarea datelor.