Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych – jak nadać sens big data

W ciągu ostatnich kilku lat nastąpił szybki postęp w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML). Mają one wpływ na wszystkie rodzaje przedsiębiorstw i wywierają wiele pozytywnych skutków na reklamę i marketing. Jednym ze szczególnych przypadków użycia sztucznej inteligencji jest analiza danych. Nowoczesne firmy generują znaczne ilości danych, a analiza danych AI nadaje sens wszystkim tym danym w łatwy do opanowania sposób, przekształcając je w przydatne informacje. Marketerzy uważają, że aplikacje AI i ML są bardzo pomocne podczas przeszukiwania Big Data w celu znalezienia odpowiednich spostrzeżeń podczas kierowania reklam do konkretnych klientów. Wcześniej te dane byłyby niedostępne, ale teraz, dzięki sile sztucznej inteligencji, firmy mogą łatwiej filtrować potencjalne leady i odkrywać, na kim powinny się skupić i komu przeznaczyć zasoby.

Widocznym znakiem wykorzystania sztucznej inteligencji w Internecie jest Google Ads. Jak często widzisz reklamę konkretnego produktu, a inne, które bardzo Ci się podobają, śledzą Cię w sieci? I nie będzie to jakiś przypadkowy produkt. Reklama zazwyczaj dotyczy czegoś, co Cię interesuje, czego być może ostatnio szukałeś w Internecie. Dzieje się tak, ponieważ Google używa AI i ML, aby zrozumieć produkty, które lubimy. Im więcej czasu spędzamy online i im więcej wyszukiwań przeprowadzamy, tym lepiej Google rozumie nasze gusta. Wykorzystuje tę wiedzę do określenia, które reklamy ma nam wyświetlać.

Innym ważnym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest zrozumienie ogromnej ilości dostępnych obecnie Big Data. Tradycyjne narzędzia do ekstrakcji danych i analizy danych osiągają fizyczne ograniczenia, jednak rozwój sztucznej inteligencji umożliwia teraz dokładniejszą analizę danych i jest praktyczna.

Analiza danych AI – jak sztuczna inteligencja może nadać sens dużym zbiorom danych:

Nadawanie sensu dużym zbiorom danych

Technopedia definiuje Big Data jako „proces, który jest używany, gdy tradycyjne techniki eksploracji i obsługi danych nie mogą odkryć wglądu i znaczenia danych leżących u ich podstaw”. Wskazuje to, że Big Data to nie tylko ogromna ilość danych; obejmuje również procesy wymagane do przekształcenia tych danych w przydatne informacje. Ten rodzaj danych wymaga innego podejścia do przetwarzania niż to, które stosowaliśmy w przeszłości.

Z biegiem czasu nie tylko generowano więcej danych, ale także stworzono nowe rodzaje danych. Początkowo firmy koncentrowały się na przetwarzaniu danych strukturalnych, na przykład typów, które można przechowywać w pliku tekstowym lub arkuszu kalkulacyjnym. Jednak w dzisiejszych czasach wiele danych jest nieustrukturyzowanych – a to nie zawsze jest oczywiste. Na przykład, chociaż wiadomości e-mail są głównie tekstowe, nie mają formy, do której tradycyjne narzędzia do eksploracji danych mogą uzyskać dostęp i zrozumieć. Pomyśl, ile obecnie istnieje danych w postaci plików audio, wideo i obrazów.

Internet rzeczy jeszcze bardziej rozszerzył gromadzenie danych, na przykład pomyśl o wszystkim, co czujniki w telefonie, a nawet Fitbit, rejestrują i zbierają.

Niedawny rozwój możliwości i dostępności rozpoznawania twarzy i głosu dostarcza ogromnych ilości danych, które wymagają możliwości przetwarzania Big Data, aby miały jakąkolwiek wartość.

Pojawienie się Big Data doprowadziło do wzrostu zapotrzebowania na sposoby ich wydajnego i ekonomicznego przetwarzania. W przeciwnym razie gromadzenie tych danych staje się bezcelowe i stanowi ogromne marnotrawstwo zasobów. Potrzebujesz sposobu na skanowanie ogromnych ilości danych w poszukiwaniu wzorców lub powiązań, które możesz następnie wykorzystać w planowaniu strategicznym.

Analitycy danych opisują Big Data w kategoriach 3V:

Wolumen – ilość danych generowanych z różnych źródeł
Velocity – prędkość generowanych danych
Różnorodność – mieszanka typów danych zawartych w całym zbiorze danych – ustrukturyzowane / częściowo ustrukturyzowane / nieustrukturyzowane.

Każdy system analizy danych musi uwzględniać 3V danych, które obsługuje, szczególnie przy określaniu swoich możliwości.

Czym jest analiza danych?

Analiza danych to proces badania danych i rysowania wzorców. Znajduje się w centrum dziedziny analityki danych. Analiza danych obejmuje zarówno analizę opisową (analizowanie danych i opisywanie tego, co się dzieje), jak i analizę predykcyjną (przewidywanie tego, co wydarzy się w przyszłości, na podstawie bieżących i przeszłych działań).

Wiele firm ma trudności z dostępem do wszystkich danych związanych z ich działalnością. Często odpowiednie dane są łatwo dostępne, ale firma nie ma narzędzi do ich przeanalizowania w użyteczną formę. Dane mogą być rozproszone w wielu miejscach, co oznacza, że ​​firma musi najpierw zebrać wszystkie niezbędne dane, zanim jeszcze rozpocznie analizę danych. A potem, gdy firma zbierze dane z różnych źródeł, często musi przekształcić je w wspólną formę i scalić. Może to być tak proste, jak porównywanie danych w formatach plików .CSV i Excel.

Oracle zauważa, że ​​proces gromadzenia danych może być znacznie trudniejszy i bardziej czasochłonny niż sama analiza danych, zwłaszcza gdy jest ręczna i niepowtarzalna. Zazwyczaj firmy muszą „wymyślać koło” za każdym razem, gdy muszą przeprowadzić taką analizę danych.

Według modelu Ascendency firmy Gartner istnieją cztery główne typy analizy danych:

1. Analityka opisowa danych – odpowiada na podstawowe pytania, takie jak „ile, kiedy, gdzie i co”. Na tym skupiają się narzędzia Business Intelligence (BI) i pulpity nawigacyjne. Analitykę opisową można dalej podzielić na raporty ad hoc (niestandardowe raporty generowane w razie potrzeby) i raporty w puszkach (zaplanowane raporty według szablonu lub wspólnego formatu). [Co się stało?]

2. Diagnostyczna analityka danych – proces badania danych w celu zrozumienia przyczyny i skutku lub dlaczego coś się wydarzyło. [Dlaczego to się stało?]

3. Predykcyjne analizy danych – możesz ich używać do identyfikowania trendów, korelacji i związków przyczynowych. Mogą one obejmować zarówno modelowanie predykcyjne, jak i modelowanie statystyczne. [Co się stanie?]

4. Analityka danych preskryptywnych – gdzie sztuczna inteligencja i duże zbiory danych łączą się, aby pomóc przewidzieć wyniki i określić, jakie działania należy podjąć. [Jak możemy to zrobić?]

Każdy z tych rodzajów analizy danych ma określony cel, przy czym niektóre koncentrują się na przyszłości, a inne na lepszym zrozumieniu przeszłości. Jednak bez względu na to, który typ najlepiej odpowiada Twoim potrzebom, głównym celem analityka danych jest wykorzystanie danych do zwiększenia wydajności i poprawy wydajności poprzez znajdowanie wzorców w danych.

Siedem technologii obejmuje analizę danych i Big Data:

• Predictive Analytics – algorytmy statystyczne pracujące na danych, które określają przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych
• Hadoop – platforma oprogramowania zdolna do przetwarzania i zawierająca ogromne ilości danych
• Eksploracja danych – analiza ogromnych ilości danych w celu odkrycia powiązań i wzorców
• Uczenie maszynowe – ta część sztucznej inteligencji, która obejmuje programowanie komputerów w celu uczenia się na podstawie doświadczenia, dzięki czemu mogą generować modele do analizowania dużych zbiorów danych i uzyskiwania lepszych, bardziej dopracowanych wyników.
• Eksploracja tekstu – podobna do eksploracji danych, ale mająca na celu analizę dostępnego tekstu w celu uzyskania wglądu i zrozumienia – ściśle związana z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP)
• In-memory Analytics – analiza danych pamięci systemowej w celu uzyskania wglądu
• Zarządzanie danymi – poprawa przechowywania, jakości i organizacji danych w organizacjach.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych

Jak widzieliśmy w artykule Czym jest marketing AI?, pojawienie się sztucznej inteligencji spowodowało przełom, który zmienił branżę marketingową nie do poznania. Jednym z powodów jest to, że sztuczna inteligencja przyspiesza i nadaje sens analizie danych. Sztuczna inteligencja dała marketerom możliwość wykorzystania ogromnych ilości danych, automatyzacji złożonych procesów, personalizacji treści i przewidywania z niespotykaną dotąd dokładnością.

Sztuczna inteligencja wykorzystuje urządzenia komputerowe do symulacji procesów inteligencji człowieka. Zwykle pobiera duże sumy danych treningowych, „uczy się” z nich, a następnie analizuje dane na żywo pod kątem korelacji i wzorców, przewidując, co to oznacza dla przyszłości.

Tradycyjna analiza danych wymaga znacznego wkładu człowieka w celu manipulowania kodem za każdym razem, gdy ktoś potrzebuje wprowadzenia zmian. Sztuczna inteligencja usuwa jednak ten wymóg, ponieważ może samodzielnie dokonywać niezbędnych korekt, zwłaszcza jeśli obejmuje uczenie maszynowe.
Sztuczna inteligencja może obejmować wszystkie siedem technologii, o których mówiliśmy powyżej, aby przetwarzanie Big Data było możliwe i łatwe do zarządzania.

Czym analiza danych AI różni się od tradycyjnej analizy danych

Główne różnice między sztuczną inteligencją a tradycyjną analizą danych dotyczą pojemności i niezależności komputera. Wcześniej osiągnęliśmy limit ilości danych, które ludzie mogli wydajnie przetwarzać. Dalsza analiza danych zwykle wymagała tak wielu zasobów, że szybko stała się niepraktyczna i nieekonomiczna. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą obsłużyć znacznie więcej przesyłanych do nich danych i pracować z nadludzką prędkością, aby osiągnąć lepsze wyniki.

Ponadto systemy, które obejmują uczenie maszynowe, pozwalają komputerom uczyć się i pracować niezależnie, przekształcając różne formy nieprzetworzonych danych w sensowne analizy. Systemy te wymagają na początku udziału człowieka, ale wkrótce mogą funkcjonować niezależnie, pozostawiając personelowi wykonywanie innych zadań o wyższym priorytecie.

Zastosowania do analizy danych AI

Uczenie maszynowe daje firmom możliwości przetwarzania ogromnych ilości danych oraz odkrywania trendów i wzorców. Daje im to szansę na optymalizację systemów i świadczenie spersonalizowanych usług dla swoich klientów.

Firmy mogą uzyskiwać dane z wielu różnych źródeł. Mogą nawet używać oprogramowania do wykrywania i rozpoznawania twarzy, aby personalizować marketing dla poszczególnych osób. Inteligentne oprogramowanie do automatyzacji może uczyć się na podstawie reakcji emocjonalnych konsumentów, a oprogramowanie może odpowiednio dostosowywać swoje komunikaty marketingowe. Firmy mogą poprawić obsługę klienta, a co za tym idzie, doświadczenie klienta, łącząc historyczne dane klientów, złożone algorytmy, przetwarzanie języka naturalnego, a nawet analizę emocjonalną, aby lepiej przewidywać życzenia klientów.

Na przykład Walmart wykorzystuje modele sztucznej inteligencji, aby lepiej przewidywać optymalny asortyment zapasów dla dowolnego sklepu w danym dniu. Na przykład przekazują informacje o pogodzie do swoich systemów, aby móc dostosowywać stany magazynowe w celu lepszego odzwierciedlenia zapotrzebowania klientów. Wiedzą, że sklep w obszarze, w którym prognozowany jest huragan, będzie miał zwiększone zapotrzebowanie na rzeczy takie jak worki z piaskiem, woda butelkowana i odkurzacze do pracy na mokro/sucho. Walmart wie, jak szybko wysłać te produkty ze swoich centrów dystrybucyjnych do tego sklepu. Im więcej zdarzeń pogodowych, tym lepiej system uczy się wymagań klientów.

Innym przypadkiem, w którym Walmart dostosowuje się w czasie rzeczywistym do analizy danych, jest inteligentna wycena AI. Eksperymentują z kamerami obsługującymi Wi-Fi z danymi w czasie rzeczywistym w przejściach z mięsem, dostosowując ceny, aby ograniczyć psucie się i marnotrawstwo. Walmart odkrył, że ta inteligentna wycena doprowadziła do 30% wzrostu sprzedaży w dziale.

Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do odkrywania spostrzeżeń i trendów na podstawie danych klientów?

Jak zauważa Deeper Insights, sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować sposób, w jaki gromadzimy informacje o produktach i konsumentach. Firmy mogą wykorzystać moc analizy nieustrukturyzowanych danych do śledzenia zachowań konsumentów, takich jak wzorce zakupowe lub znajdowanie niezaspokojonych potrzeb w zatłoczonej kategorii produktów. Może pomóc firmom we wprowadzaniu innowacji, rozszerzaniu, dosprzedaży i sprzedaży krzyżowej swoich produktów i usług na rynkach, o których wcześniej nie myślano.

Nieustrukturyzowane dane, takie jak recenzje, komentarze, posty w mediach społecznościowych i fora, mogą naprawdę uchwycić opinie klientów. Jednak wcześniej te dane zostałyby wykluczone z podejmowania decyzji biznesowych, najprawdopodobniej umieszczone w kategorii „zbyt trudne”. Dają one markom głębsze zrozumienie zachowań klientów i ukrytych możliwości.

Analityka tekstowa może zapewnić wgląd w nastroje klientów, trendy rozmów, omawiane tematy i inne przydatne informacje. Analiza tekstu oparta na sztucznej inteligencji zapewnia możliwości analizy predykcyjnej, umożliwiając firmom lepsze przewidywanie potrzeb klientów i trendów rynkowych.

Predyktywne i preskryptywne analizy danych pomagają określić, czego chcą klienci, zanim oni to zrobią. Dzięki temu możesz zamawiać odpowiednie typy i ilości zapasów przy niewielkich stratach, poprawiać obsługę klienta, maksymalizować wydajność biznesową i zwiększać długoterminową wartość klienta.

Zawijanie rzeczy

Analiza danych AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do monitorowania i analizowania ogromnych ilości danych, automatyzując czasochłonną pracę zwykle wykonywaną przez analityków danych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przekształcają teraz analitykę danych, oferując poziomy szybkości, skali i szczegółowości, które są niemożliwe dla człowieka i były wcześniej niewyobrażalne.

Kolejną zaletą korzystania z analizy danych AI jest to, że w przeciwieństwie do analityków danych ludzkich, algorytmy AI nie są ograniczone wcześniejszymi założeniami i uprzedzeniami. Analityka AI może analizować ogromne ilości danych i zapewniać całkowicie obiektywną analizę. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą reagować na zmiany biznesowe natychmiast po ich wystąpieniu.