В наши дни аналитика данных играет ключевую роль в создании ориентированных на прибыль технологических решений на предприятиях. Десятки новых и появляющихся технологий берут верх. Превращение огромного количества данных в осмысленные идеи может помочь организации довольно быстро получить прибыль. А что насчет тебя? Какую выгоду получает ваше предприятие от всего этого?
В этой статье мы попытаемся объяснить вам, какое место занимает ваша организация в революции данных и как вы можете сделать шаг вперед и использовать данные в качестве ключа к созданию новой ценности.
Итак, давайте начнем с определения фаз эволюции данных.
Фаза 1 | Бизнес-аналитика (БИ)
С 1800-х годов организации начали использовать данные для отслеживания того, что произошло в прошлом. Они измеряли свой статус узким взглядом, полностью основанным на результатах. На этапе BI организации не рассматривали цифровую сферу как основной показатель поведения клиентов. Вопросы, которые задают организации на этом этапе, звучат примерно так: «Сколько прибыли мы получили в прошлом месяце?» или «какой товар был самым продаваемым в прошлом году?». Если это звучит знакомо, возможно, это та фаза, в которой сейчас находится ваша компания.
Фаза 2 | Сбор данных
Организации вступают в фазу интеллектуального анализа данных, когда их лица, принимающие решения, решают превратить свой бизнес в «Цифровой прежде всего».
Они создают группы аналитиков, которые изучают цифровую деятельность корпорации и отправляют свои выводы в правление.
Организация внезапно видит в этих выводах из прошлого ключ к прогнозированию будущей деятельности и к разумным деловым решениям. Это изменение в подходе продвигает организацию на один шаг вперед. Однако у интеллектуального анализа данных есть два основных недостатка — дорогостоящая рабочая сила и ограниченность данных, которые они могут анализировать. Эти два подводят нас к этапу 3.
Фаза 3 | Машинное обучение (ML) вступает в игру
ML — это способ организации автоматически анализировать данные. Пока машина наблюдает за данными, она адаптирует свои показатели и совершенствуется. Даже после завершения обучения аналитика машинного обучения реагирует на изменения лучше, чем аналитика, выполненная с помощью инструментов интеллектуального анализа данных, таких как Excel и MATLAB. Более того, автоматизация позволяет организации работать с большими объемами данных.
Звучит хорошо, правда? Ну… не все так просто. ML требует высокой вычислительной мощности и может хранить только ограниченный объем данных.
Переход от машинного обучения к искусственному интеллекту
В течение многих лет многие организации застревали на этапе 3. Они направляли свои основные усилия на оцифровку и автоматизацию, собирая груды данных, которые сформировались в «большие данные», какими мы их знаем сегодня. Эпоха больших данных позволила нам задавать более значимые и амбициозные вопросы, чем когда-либо прежде. Гонка за лучшими сетями и более высокой вычислительной мощностью позволила машинному обучению развиться до его нынешней формы; Настало время добиться реального влияния на бизнес-цели с помощью этапа 4 — искусственного интеллекта (ИИ).
Технологии глубокого обучения
Глубокое обучение (ГО) — это область ИИ, в которой сегодня происходит «настоящее волшебство». Алгоритмы глубокого обучения вдохновлены нейронами в нашем мозгу. Как и ребенок, ИИ пытается выявить закономерности и шаг за шагом объяснить мир, который он видит.
«Глубокое» в глубоком обучении означает использование нескольких слоев в глубокой нейронной сети, наложенных друг на друга. Его сложность помогает ему обрабатывать данные лучше и в гораздо большем объеме, чем другие технологии ИИ, которые были до него.
Рынок перегружен быстрым внедрением современных инструментов с расширенными возможностями прогнозирования и искусственного интеллекта. Эта тенденция сделала переход к решениям ИИ жизненно важным для организаций, которые хотят оставаться на рынке и быть актуальными.
Как использовать данные в качестве организационного рычага?
- Начните со всего этого.Эта постоянно меняющаяся экосистема основана на описанных выше процессах.
- Пока ваша организация готовится к 2019 году, не забудьте инвестировать в современные методы анализа данных.
- Вам не нужно заниматься искусственным интеллектом самостоятельно! Найдите подходящего для вас поставщика решений, который предоставит вам индивидуальное решение и внедрит в производство четкое решение ИИ, предназначенное для достижения ваших основных целей.
Я доступен для любых ваших вопросов.
