Utilizzo dell'IA nell'analisi dei dati: come dare un senso ai Big Data

Gli ultimi anni hanno visto rapidi progressi nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento automatico (ML). Colpiscono tutti i tipi di attività e forniscono molti impatti positivi sulla pubblicità e sul marketing. Un caso d'uso particolare per l'IA è l'analisi dei dati. Le aziende moderne generano notevoli quantità di dati e l'analisi dei dati AI dà un senso a tutti questi dati in modo gestibile, trasformandoli in informazioni utili. Gli esperti di marketing ritengono che le applicazioni AI e ML siano di grande aiuto quando si vagliano i Big Data per scoprire informazioni pertinenti quando si prendono di mira clienti specifici. Questi dati in precedenza sarebbero stati impenetrabili, ma ora, grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale, le aziende possono filtrare più facilmente potenziali lead e scoprire su chi dovrebbero concentrarsi e a cui dedicare risorse.

Un segno visibile dell'uso dell'intelligenza artificiale online è Google Ads. Quante volte vedi una pubblicità per un particolare prodotto e altri molto simili, ti seguono in giro per la rete? E non sarà un prodotto casuale. L'annuncio sarà solitamente per qualcosa che ti interessa, che potresti aver cercato online di recente. Ciò si verifica perché Google utilizza AI e ML per comprendere i prodotti che ci piacciono. Più tempo trascorriamo online e più ricerche facciamo, meglio Google comprende i nostri gusti. Usa questa conoscenza per determinare quali annunci dovrebbe mostrarci.

Un altro uso importante dell'intelligenza artificiale è dare un senso alla grande quantità di Big Data ora disponibile. Gli strumenti tradizionali di estrazione dei dati e di intelligence raggiungono limiti fisici, tuttavia il progresso dell'intelligenza artificiale ora rende possibile e pratica un'analisi dei dati più approfondita.

Analisi dei dati AI: come l'IA può dare un senso ai Big Data:

Dare un senso ai Big Data

Technopedia definisce i Big Data come "un processo che viene utilizzato quando le tradizionali tecniche di data mining e gestione non sono in grado di scoprire le intuizioni e il significato dei dati sottostanti". Ciò indica che i Big Data non sono solo un'enorme quantità di dati; coinvolge anche i processi necessari per trasformare quei dati in informazioni utili. Questo tipo di dati richiede un approccio di elaborazione diverso da quello che abbiamo utilizzato in passato.

Non solo sono stati generati più dati nel tempo, ma sono stati creati anche nuovi tipi di dati. Inizialmente, le aziende si concentravano sull'elaborazione di dati strutturati, ad esempio i tipi che potevano essere archiviati in un file di testo o in un foglio di calcolo. Ma al giorno d'oggi, molti dati non sono strutturati e non sempre sono evidenti. Ad esempio, sebbene prevalentemente basate su testo, le e-mail non sono in una forma a cui i tradizionali strumenti di data mining possano accedere e dare un senso. E pensa al giorno d'oggi, quanti dati esistono come file audio, video e immagine.

L'Internet of Things ha ampliato ulteriormente la raccolta di dati, ad esempio, pensa a tutto ciò che i sensori del tuo telefono, o anche Fitbit, registrano e raccolgono.

Le recenti espansioni delle capacità e della disponibilità del riconoscimento facciale e vocale contribuiscono con enormi quantità di dati e questi richiedono capacità di elaborazione dei Big Data per avere un valore.

L'avvento dei Big Data ha portato a un aumento della domanda di modi per elaborarli in modo efficiente ed economico. Altrimenti la raccolta di quei dati diventa inutile e un enorme spreco di risorse. Hai bisogno di un modo per scansionare enormi quantità di dati per cercare modelli o connessioni, che puoi quindi utilizzare nella tua pianificazione strategica.

I data scientist descrivono i Big Data in termini di 3V:

Volume : la quantità di dati generati da varie fonti
Velocità : la velocità dei dati generati
Varietà – il mix di tipi di dati inclusi nella raccolta complessiva di dati – strutturati/semi-strutturati/non strutturati.

Qualsiasi sistema di analisi dei dati deve tenere conto dei 3V dei dati che gestisce, in particolare quando si determinano le sue capacità.

Che cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati è il processo di studio dei dati e di disegno dei modelli. È al centro del campo dell'analisi dei dati. L'analisi dei dati include sia l'analisi descrittiva (analisi dei dati e descrizione di ciò che sta accadendo) sia l'analisi predittiva (previsione di ciò che accadrà in futuro, sulla base di attività attuali e passate).

Molte aziende faticano ad accedere a tutti i dati relativi alla propria attività. Spesso i dati adeguati sono prontamente disponibili, ma l'azienda non dispone di strumenti per analizzarli in una forma utilizzabile. I dati possono essere sparsi in molti luoghi, il che significa che un'azienda deve prima raccogliere tutti i dati necessari prima ancora di iniziare l'analisi dei dati. E poi, una volta che un'azienda ha raccolto i dati da una serie di fonti, spesso ha bisogno di convertirli in una forma comune e unirli. Questo può essere semplice come poter confrontare i dati nei formati di file .CSV ed Excel.

Oracle osserva che il processo di raccolta dei dati può essere molto più difficile e dispendioso in termini di tempo rispetto all'effettiva analisi dei dati, in particolare laddove è manuale e non ripetibile. In genere, le aziende devono "reinventare la ruota" ogni volta che devono eseguire questa analisi dei dati.

Esistono quattro tipi principali di analisi dei dati, secondo il modello di ascendenza di Gartner:

1. Analisi descrittiva dei dati: affronta domande di base come "quanti, quando, dove e cosa". Questi sono il fulcro degli strumenti e dei dashboard di business intelligence (BI). L'analisi descrittiva può essere ulteriormente suddivisa in report ad hoc (rapporti personalizzati generati per te come e quando richiesto) e report predefiniti (rapporti pianificati che seguono un modello o un formato comune). [Quello che è successo?]

2. Analisi dei dati diagnostici: il processo di esame dei dati per comprendere la causa e l'effetto o perché qualcosa è accaduto. [Perchè è successo?]

3. Analisi predittiva dei dati: puoi utilizzarli per identificare tendenze, correlazioni e causalità. Questi possono includere sia la modellazione predittiva che la modellazione statistica. [Cosa accadrà?]

4. Analisi prescrittiva dei dati: in cui AI e big data si combinano per aiutare a prevedere i risultati e identificare le azioni da intraprendere. [Come possiamo farlo accadere?]

Ciascuno di questi tipi di analisi dei dati ha uno scopo specifico, con alcuni incentrati sul futuro e altri su una migliore comprensione del passato. Indipendentemente dal tipo più adatto alle tue esigenze, tuttavia, l'obiettivo principale di un analista di dati è utilizzare i dati per aumentare l'efficienza e migliorare le prestazioni, trovando schemi nei dati.

Sette tecnologie comprendono l'analisi dei dati e i Big Data:

• Analisi predittiva : algoritmi statistici che lavorano su dati che determinano risultati futuri sulla base di dati storici
• Hadoop : un framework software in grado di elaborare e contenere vasti livelli di dati
• Data mining : analisi di grandi quantità di dati per scoprire connessioni e schemi
• Machine Learning : quella parte dell'intelligenza artificiale che implica la programmazione dei computer per imparare dall'esperienza, in modo che possano generare modelli per analizzare grandi set di dati e produrre risultati migliori e più raffinati.
• Text Mining – come il Data Mining, ma con l'obiettivo di analizzare il testo disponibile per sviluppare intuizioni e comprensione – strettamente associato al Natural Language Processing (NLP)
• Analisi in memoria : analisi dei dati della memoria di sistema per ottenere informazioni dettagliate
• Gestione dei dati : miglioramento dell'archiviazione, della qualità e dell'organizzazione dei dati nelle organizzazioni.

Utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati

Come abbiamo visto in Cos'è il marketing AI?, l'emergere dell'IA ha causato un cambiamento epocale che ha trasformato l'industria del marketing in modo irriconoscibile. Uno dei motivi è il potere dell'intelligenza artificiale di accelerare e dare un senso all'analisi dei dati. L'intelligenza artificiale ha dato ai professionisti del marketing la possibilità di sfruttare grandi quantità di dati, automatizzare processi complessi, personalizzare i contenuti e fare previsioni con una precisione senza precedenti.

L'intelligenza artificiale utilizza dispositivi informatici per simulare i processi di intelligenza umana. In genere prende grandi somme di dati di addestramento, "impara" da questi, quindi analizza i dati in tempo reale per correlazioni e modelli, facendo previsioni su cosa questo significherà per il futuro.

L'analisi dei dati tradizionale richiede un notevole input umano per manipolare il codice ogni volta che qualcuno ha bisogno di una modifica. L'intelligenza artificiale, tuttavia, rimuove questo requisito, poiché può apportare le modifiche necessarie in modo indipendente, in particolare se incorpora l'apprendimento automatico.
L'intelligenza artificiale può comprendere tutte e sette le tecnologie a cui abbiamo fatto riferimento sopra per rendere possibile e gestibile l'elaborazione dei Big Data.

In che modo l'analisi dei dati AI differisce dall'analisi dei dati tradizionale

Le principali differenze tra l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati tradizionale riguardano la capacità e l'indipendenza del computer. In precedenza avevamo raggiunto un limite alla quantità di dati che gli esseri umani potevano elaborare in modo efficiente. Andare oltre nell'analisi dei dati in genere richiedeva così tante risorse che diventava rapidamente poco pratico e antieconomico. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono gestire un numero sostanzialmente maggiore di dati e lavorare a velocità sovrumane per ottenere risultati migliori.

Inoltre, i sistemi che includono l'apprendimento automatico consentono ai computer di apprendere e lavorare in modo indipendente, trasformando forme disparate di dati grezzi in analisi significative. Questi sistemi richiedono l'input umano all'inizio, ma in poco tempo possono funzionare in modo indipendente, lasciando al personale il compito di svolgere altre attività prioritarie.

Usi per AI Data Analytics

L'apprendimento automatico offre alle aziende l'opportunità di elaborare enormi quantità di dati e scoprire tendenze e modelli. Ciò offre loro la possibilità di ottimizzare i sistemi e fornire un servizio personalizzato ai propri clienti.

Le aziende possono ottenere dati da un'ampia varietà di fonti. Possono persino utilizzare il software di rilevamento e riconoscimento facciale per personalizzare il marketing per le persone. Il software di automazione intelligente può imparare dalle reazioni emotive dei consumatori e il software può adattare di conseguenza i suoi messaggi di marketing. Le aziende possono migliorare il servizio clienti e, a sua volta, l'esperienza del cliente, combinando dati storici sui clienti, algoritmi complessi, elaborazione del linguaggio naturale e persino analisi emotive per prevedere meglio i desideri dei clienti.

Walmart, ad esempio, utilizza modelli di intelligenza artificiale per prevedere meglio il mix di inventario ottimale per qualsiasi negozio in un determinato giorno. Ad esempio, inseriscono le informazioni meteorologiche nei loro sistemi in modo da poter adottare le scorte del negozio per riflettere meglio la domanda dei clienti. Sanno che un negozio in un'area in cui è previsto un uragano avrà un aumento della domanda di cose come sacchi di sabbia, acqua in bottiglia e aspirapolvere umido/secco. Walmart sa di spedire in fretta questi articoli dai loro centri di distribuzione a quel negozio. Più eventi meteorologici ci sono, più il sistema apprende le richieste dei clienti.

Un altro caso in cui Walmart si adatta in tempo reale alla sua analisi dei dati è con i prezzi intelligenti AI. Stanno sperimentando telecamere abilitate Wi-Fi con dati in tempo reale nei corridoi della carne, adattando i prezzi per ridurre il deterioramento e gli sprechi. Walmart ha scoperto che questo prezzo intelligente ha portato a un aumento delle vendite del 30% nel reparto.

In che modo l'IA può essere utilizzata per scoprire informazioni e tendenze dai dati dei clienti?

Come osserva Deeper Insights, l'intelligenza artificiale può rivoluzionare il modo in cui raccogliamo informazioni sui prodotti e sui consumatori. Le aziende possono sfruttare la potenza dell'analisi dei dati non strutturati per tenere traccia del comportamento dei consumatori, come i modelli di acquisto o la ricerca di esigenze insoddisfatte in una categoria di prodotti affollata. Può aiutare le aziende a innovare, espandersi, effettuare l'upsell e il cross-sell dei propri prodotti e servizi a mercati precedentemente impensati.

I dati non strutturati, come recensioni, commenti, post sui social media e forum, possono davvero catturare le opinioni dei tuoi clienti. Eppure questi dati sarebbero stati precedentemente esclusi dal tuo processo decisionale aziendale, molto probabilmente inseriti nella categoria "troppo difficile". Questi danno ai marchi una comprensione più profonda dei comportamenti dei clienti e delle opportunità nascoste.

L'analisi del testo può fornire informazioni sul sentimento dei clienti, sulle tendenze delle conversazioni, sugli argomenti discussi e su altre informazioni utili. L'analisi del testo basata sull'intelligenza artificiale fornisce funzionalità di analisi predittiva che consentono alle aziende di anticipare meglio le esigenze dei clienti e le tendenze del mercato.

L'analisi dei dati predittiva e prescrittiva ti aiuta a determinare cosa vogliono i clienti prima che lo facciano loro. Ciò garantisce di poter ordinare i tipi e le quantità giuste di inventario con pochi sprechi, migliorare il servizio clienti, massimizzare l'efficienza aziendale e aumentare il valore della vita del cliente.

Concludere le cose

L'analisi dei dati AI utilizza algoritmi di apprendimento automatico per monitorare e analizzare enormi quantità di dati, automatizzando il lavoro che richiede tempo normalmente svolto dagli analisti di dati. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ora trasformano l'analisi dei dati offrendo livelli di velocità, scalabilità e granularità umanamente impossibili e prima inimmaginabili.

Un altro vantaggio dell'utilizzo dell'analisi dei dati AI è che, a differenza degli analisti di dati umani, gli algoritmi AI non sono ostacolati da ipotesi e pregiudizi preesistenti. L'analisi AI può analizzare grandi quantità di dati e fornire un'analisi completamente obiettiva. Inoltre, gli algoritmi di machine learning possono rispondere ai cambiamenti aziendali non appena si verificano.