Datafication & AI: Viktiga detaljer och insikter

Den digitala tidsåldern har förvandlat data till en ny tillgångsklass som kan skapa eller knäcka företag, och processen för dess hantering kallas dataficering.

Datafication har tjänat miljarder dollar för många organisationer och deras grundare och lika förstört de som vägrade att datafyra.

Tillsammans med artificiell intelligens erbjuder dataficering ett unikt verktyg för att omvandla industrier, omforma affärs- och kundinteraktioner och öka vinster där ingen tidigare verkade inte existera.

Den här bloggen utforskar synergin mellan datafikation och AI, och kastar ljus över de olika möjligheter och affärsinnovationer de kan skapa.

Vad är dataficering?

Dataficering är processen att samla in, analysera och använda data som genereras från olika källor för att fatta välgrundade affärsbeslut. Dataficering kan hjälpa till att omvandla alla företag genom att dela upp de olika delarna av dess verksamhet till kvantifierbar information som sedan kan spåras, övervakas och analyseras. Denna process leder naturligtvis till förbättringar av produkter och tjänster.

Datafikationsfilosofin vilar på förståelsen av information som en tillgång – eftersom ett företag lätt kan få ekonomiska fördelar genom att använda information som är tillgänglig för det. Alltså många Fri och freemium tjänster finns idag tack vare de ekonomiska fördelarna med datafikering.

Fördelarna med dataficering

Det finns många fördelar med dataficering av ett företag med AI, vilket kommer att leda till förbättrad effektivitet, produktivitet och vinst för företaget. Här är några av dessa fördelar.

1. Förstå kunder: Analytics ger dig djupa insikter om dina kunder, deras beteenden, önskningar och preferenser. Så dataficering är ett måste för alla kundcentrerade företag.
2. Undersöker trender: Att analysera data från ditt företag visar dig vart saker är på väg. Du kan upptäcka trender, undersöka dessa trender och upptäcka insikter som kan göra det möjligt för ditt företag att lönsamt gå med i tåget.
3. Insikter: Att köra dataanalys då och då kan ge dig värdefull information som du aldrig förväntat dig och som kan förändra ditt företag och din förmögenhet.
4. Öka effektiviteten: Datadrivna insikter leder ofta till att företag blir mer effektiva när de byter till mer produktiva processer eller minskar slöseri. Detta kan även inkludera automatisering.
5. Reducera kostnader: Insikter och mönster från datafikation kan hjälpa dig att minska driftskostnaderna, vilket är ett plus.
6. Fokusera med 80/20: Dataficering kan avslöja alla ojämna system och resursanvändning i ett företag, vilket hjälper organisationen att anpassa sitt fokus och öka produktiviteten.
7. Predictive Analytics: AI-dataficering kan använda ett företags historiska data för att förutsäga framtida trender, och sådan insikt leder till bättre branschfokus och investeringar för bättre avkastning.

AI:s roll i datafikation

Medan dataanalys traditionellt har varit en manuell affär utförd av analytiker, gör införandet av artificiell intelligens jobbet enklare och gör att mindre startups har råd med högre nivåer av business intelligence som annars varit reserverade för de privilegierade.

Följande är AI:s nyckelroller/fördelar med datafikation.

• Extrahera snabbt intelligens: Från mönster till trender och alla typer av insikter, AI kan snabbt hämta dem från stora datamängder – mycket snabbare än någon mänsklig dataanalytiker kan gå.
• Förbättrat beslutsfattande: Att ha en snabb och relativt pålitlig källa till affärsinformation kommer att göra det möjligt för alla team eller företag att ta de rätta stegen snabbt och beslutsamt.
• Förbättrad effektivitet: AI gör det möjligt för alla organisationer att bryta mer data på ett billigt sätt, vilket ökar operativ effektivitet genom att minska mänsklig ansträngning, tid och energi.
• Automatisering av uppgifter: Det fina med att integrera AI i ett företags dataficeringsprocess är att full automatisering blir enklare eftersom det mesta av arbetet redan har gjorts. Allt du behöver då är några regler för att fastställa villkor som ska utlösa automatiserade processer, och det är allt.

Populära datakällor

Data för dina datafiseringsändamål kan komma från vilken källa som helst, så länge den är tillförlitlig. Din ideala källa beror på din typ av verksamhet och vad du tänker åstadkomma. Här är några populära källor.

• IoT-enheter och sensorer: Detta kan innefatta Internet of Things-enheter som är direkt anslutna till webben eller vanliga sensorer som företaget kan hämta information från på andra sätt.
• Sociala medier: Kundcentrerade företag kan få mycket insikt genom att skörda så mycket data som möjligt från interaktioner med sociala medier.
• E-handel: Alla e-handelsplattformar är en beteendemässig guldgruva för företag som är villiga att bryta data.
• Mobilappar: Gratis och premiummobilappar kan samla in massor av information om sina användare som utvecklare kan använda på många innovativa sätt.
• Web Analytics: Även till synes vanliga webbplatser kan producera massor av meningsfull data när de spåras korrekt med verktyg som Google Analytics.
• Medicintekniska produkter: Medicinska journaler, elektroniska prylar och allt annat som hämtar medicinsk data kan vara bra datakällor.
• Finansiella transaktioner: Företag som tillhandahåller finansiell infrastruktur utvinner vanligtvis sina stora mängder av finansiella register för ett brett utbud av kund-, bedrägeri- och optimeringsinformation.
• Lager & försörjningskedjor: Genom att övervaka varje nivå i sina leveranskedjor och lager kan företag producera tillräckligt med data för att effektivisera sin verksamhet för gott.
• Offentliga och privata databaser: Från platta filer till MySQL, MariaDB och dedikerade databaser i olika lokala och molninstallationer, varje organiserad informationskälla är en bra datakälla.
• Regeringens register: Självförklarande.
• Övervakningssystem: Både bilder och videodata kan brytas av AI.

Användningsområden för datafikation och AI

Data kan teoretiskt utnyttjas för att förbättra alla organisationers erbjudande på vilken marknad som helst. Men här är de branscher där datafikation och AI redan tillämpas framgångsrikt.

• Produktion
• Bank och finans
• Sjukvård
• Robotics
• Lantbruk
• Personliga inlärningssystem
• Personliga rekommendationer av produkter och tjänster
• Ride-sharing system som Uber och Lyft
• Navigering med GPS och relaterade tekniker
• Detaljhandel och försäljning
• Försäkringssystem
• Personal och arbetsmatchning
• Autonoma fordon
• Prediktivt underhåll av maskiner
• Spårning av bedrägerier
• Sökmotorer och ranking

Överväganden & utmaningar

Det finns utmaningar och frågor att överväga med datafikation och artificiell intelligens-projekt. Följande är några av de viktigaste.

1. Komplexitet: Hanteringen av data och användningen av AI för att analysera den kan vara en komplex affär som ofta kräver utbildad eller erfaren personal.
2. Algoritmisk bias: AI-modeller kan bli fördomsfulla när de tränas med ensidig data. Till exempel att träna en robotmodell med bara kaukasiska ansikten. Naturligtvis kommer det att ha problem med asiatiska och afrikanska ansikten.
3. Datorresurser: Dataficering med AI kan kräva höga beräkningsresurser om du kör stora operationer.
4. Datakvalitet: Skräp in, skräp ut håller alltid. Oavsett hur bra en AI-modell är, bestämmer inputen du matar den vilka resultat du får av den.
5. Säkerhetsutmaningar: AI-modeller kan vara känsliga för attacker. Dessutom finns det även datasekretess och relaterade risker att ta hänsyn till.
6. Regelefterlevnad: Om du ska bryta information från dina användare, bör du vara medveten om dataskyddslagarna och -föreskrifterna i de relevanta jurisdiktionerna.
7. Oavsiktliga konsekvenser: AI-modeller kan initiera åtgärder som senare kan få oavsiktliga konsekvenser eller bara bli uppenbara när det är för sent. Vem bär skulden?
8. Arbetsförflyttning: Att automatisera dataficering med artificiell intelligens leder naturligtvis till en störning av arbetsstyrkan. Även om resultaten av dataficering likaså kan öka efterfrågan på nya kvalificerade arbetstagare.

Hur du dataifierar din organisation

Att dataifiera din organisation är en pågående process som helt enkelt kräver att du tar steg i rätt riktning. Men som många företag där ute visar, finns det inga strikta regler för datafikering. Här är några av stegen som du dock måste ta.

• Investera i datainfrastruktur, inklusive hårdvara, mjukvara, sensorer och IoT-enheter.
• Samla in och lagra data från så många källor som möjligt.
• Etablera en datadriven kultur i ditt företag genom att definiera hur du ska använda information i arbetet.
• Sätt policyer på plats för att säkerställa kvaliteten på den data du samlar in.
• Integrera data från så många system och avdelningar som möjligt genom att centralisera ditt datalager.
• Främja samarbete mellan datavetare och resten av organisationen.
• Börja smått med ett enkelt projekt, utöka sedan din dataficering när du får mer erfarenhet.

Hur man genomför AI-dataanalys

Efter din organisations dataficering kan du utföra en AI-analys av ditt företags data med hjälp av följande steg.

1. Definiera mål: Du måste först veta vilken typ av insikter, resultat eller mönster du hoppas få från processen. Dessa måste också anpassas till ditt företags behov.
2. Välj AI Approach: Du måste också välja rätt AI-disciplin som kan hjälpa dig att nå dina mål. Till exempel naturlig språkbehandling, en maskininlärningsalgoritm eller en modell för djupinlärning.
3. Samla & rensa data: Här behöver du organisera all din data från olika källor och ha dem förbehandlade och redo att användas.
4. Träna en anpassad modell eller använd en förbyggd: Vissa AI-analysverktyg kommer med förutbildade modeller som du kan använda direkt. Annars måste du först träna en modell eller finjustera en redan tränad modell med det mesta av den data du samlat in.
5. Validera och förfina modellen: Efter träningen måste du utvärdera din modells kvalitet på att extrahera insikter, identifiera mönster och förutsägelser för att se om det är okej för dig eller om den behöver ytterligare utbildning.
6. Analysera & Visualisering: Om allt går bra kan du nu göra din analys och publicera resultat med bra visualiseringar för att kartlägga ditt företags kurs. De som vill automatisera processer kan ta saker längre härifrån.

Lista över bästa AI-dataanalysverktyg

• Tableau
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• MonkeyLär dig
• Google Cloud AutoML
• Google Colab
• DataRobot
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polymer

Företag som använder dataficering och AI

Många företag från hela världen använder redan datafikation och artificiell intelligens för att få ett försprång gentemot sina konkurrenter eller för andra ändamål. Nedan följer en kort lista över några av dessa stora företag och hur de tillämpar tekniken.

1. Google: Google använder massivt dataficering och AI-algoritmer för många uppgifter, inklusive sökmotorrankning, bildigenkänning, annonsinriktning och naturlig språkbehandling.
2. Amazon: Den här detaljhandelsjätten använder dem bland annat för produktrekommendationer och optimering av leveranskedjan.
3. Facebook: Från personliga flöden till annonsinriktning och bildigenkänning, Facebook utelämnas inte från datafikering med AI.
4. Netflix: Data om användarnas preferenser och beteende utvinns för att skapa personliga rekommendationer för filmer och TV-program. Dessutom använder företaget dem också för att förutsäga efterfrågan på sina ursprungliga innehållsproduktioner.
5. Uber: Ruttrekommendationer förlitar sig på AI och data för att fungera bra. Samt att optimera prissättningen.
6. Tesla: Teslas självkörande bilar förlitar sig på livedata från bilens miljöer för att fatta körbeslut och navigera på gatorna.
7. Airbnb: Från sökresultat till personliga rekommendationer och bedrägeriupptäckt, Airbnb använder sig av datafikation på samma sätt som AI-strategier.

Vanliga frågor

Här är några vanliga frågor om affärsdatafikation med artificiell intelligens.

F: Hur fungerar datafikation och AI tillsammans?

S: Dataficering är processen som tillhandahåller en stor mängd data för företaget att bryta för insikter, medan AI hittar mönster och trender från data.

F: Vad finns det för datafikation och AI-applikationer?

S: Deras applikationer inkluderar sökmotorer, försörjningskedjor, personliga rekommendationer, uppgiftsautomatisering, tillverkning och många fler.

F: Kommer datafikation och AI att ta över mänskliga jobb?

A: Ja och nej. Ja, eftersom det minskar behovet av mer manuellt arbete av människor, vilket leder till färre datarelaterade positioner. Och nej, för det skapar lika mycket fler arbetsmöjligheter i företag.

F: Är datainformation ett hot mot individens integritet?

S: Detta beror på företaget som samlar in data och vad de använder dem till. Många jurisdiktioner har dataskyddslagar för att skydda användare ändå.

Slutsats

Sammanfattningsvis har du sett hur synergin mellan datafikation och artificiell intelligens hjälper till att störa industrier online och runt om i världen från digitala betalningar till sökmotorer, tillverkning, förutsägande underhåll och självkörande fordon.

Denna trend kommer definitivt inte att försvinna snart. Så det är bättre att ditt företag gör det redan eller så är det bäst att börja nu.