Utilizarea inteligenței artificiale în analiza datelor – Cum să înțelegeți Big Data

În ultimii câțiva ani s-au înregistrat progrese rapide în inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML). Acestea afectează toate tipurile de afaceri și oferă multe efecte pozitive asupra reclamei și marketingului. Un caz particular de utilizare pentru AI este analiza datelor. Afacerile moderne generează cantități considerabile de date, iar analiza datelor AI dă sens tuturor acestor date într-un mod ușor de gestionat, transformându-le în informații utile. Specialiștii în marketing consideră că aplicațiile AI și ML sunt de mare ajutor atunci când cercetează Big Data pentru a descoperi informații relevante atunci când vizează anumiți clienți. Aceste date ar fi fost anterior impenetrabile, dar acum, datorită puterii inteligenței artificiale, companiile pot filtra mai ușor clienții potențiali și pot descoperi cui ar trebui să se concentreze și să-i dedice resurse.

Un semn vizibil al utilizării inteligenței artificiale online este Google Ads. Cât de des vezi o reclamă pentru un anumit produs și altele asemănătoare, te urmăresc pe net? Și nu va fi un produs întâmplător. Anunțul va fi de obicei pentru ceva care vă interesează, pe care este posibil să l-ați căutat online recent. Acest lucru se întâmplă deoarece Google folosește AI și ML pentru a înțelege produsele care ne plac. Cu cât petrecem mai mult timp online și cu cât facem mai multe căutări, cu atât Google ne înțelege mai bine gusturile. Folosește aceste cunoștințe pentru a determina ce reclame ar trebui să ne difuzeze.

O altă utilizare importantă a inteligenței artificiale este aceea de a da sens cantității mari de date mari disponibile acum. Instrumentele tradiționale de extragere a datelor și de inteligență ating limitele fizice, totuși, progresul AI face acum posibilă și practică o analiză mai amănunțită a datelor.

Analiza datelor AI – Cum poate AI să aibă sens din Big Data:

Înțelegerea datelor mari

Technopedia definește Big Data ca fiind „un proces care este utilizat atunci când tehnicile tradiționale de extragere și manipulare a datelor nu pot descoperi informațiile și semnificația datelor subiacente”. Acest lucru indică faptul că Big Data nu este doar o cantitate masivă de date; implică și procesele necesare pentru a transforma acele date în informații utile. Acest tip de date necesită o abordare diferită de procesare față de cea pe care am folosit-o în trecut.

Nu numai că au fost generate mai multe date de-a lungul timpului, dar au fost create și noi tipuri de date. Inițial, companiile s-au concentrat pe procesarea datelor structurate, de exemplu, tipurile pe care le puteai stoca într-un fișier text sau foaie de calcul. Dar în zilele noastre, multe date sunt nestructurate – iar acestea nu sunt întotdeauna evidente. De exemplu, deși se bazează predominant pe text, e-mailurile nu sunt într-o formă pe care instrumentele tradiționale de extragere a datelor să o poată avea acces și să aibă sens. Și gândiți-vă în zilele noastre, câte date există ca fișiere audio, video și imagine.

Internetul lucrurilor a extins și mai mult colectarea datelor, de exemplu, gândiți-vă la tot ce înregistrează și colectează senzorii de pe telefonul dvs. sau chiar Fitbit.

Expansiunile recente ale capabilităților și disponibilității recunoașterii faciale și vocale contribuie cu cantități mari de date și acestea necesită ca capabilitățile de procesare Big Data să aibă orice valoare.

Apariția Big Data a condus la o creștere a cererii de modalități de procesare eficientă și rentabilă. În caz contrar, colectarea acestor date devine inutilă și o risipă masivă de resurse. Aveți nevoie de o modalitate de a scana cantități uriașe de date pentru a căuta modele sau conexiuni, pe care apoi să le utilizați în planificarea strategică.

Oamenii de știință de date descriu Big Data în termeni de 3V-uri:

Volum – cantitatea de date generată din diverse surse
Viteza – viteza datelor generate
Varietate – amestecul de tipuri de date incluse în colecția globală de date – structurate/semistructurate/nestructurate.

Orice sistem de analiză a datelor trebuie să ia în considerare cele 3V ale datelor pe care le gestionează, în special atunci când își determină capacitățile.

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este procesul de studiere a datelor și de desenare a modelelor. Este în centrul domeniului analizei datelor. Analiza datelor include atât analiza descriptivă (analizarea datelor și descrierea a ceea ce se întâmplă), cât și analiza predictivă (prevederea a ceea ce se va întâmpla în viitor, pe baza activităților curente și trecute).

Multe companii se luptă să acceseze toate datele referitoare la afacerea lor. Adesea, datele adecvate sunt ușor disponibile, dar afacerea nu are instrumente pentru a le analiza într-o formă utilizabilă. Datele pot fi împrăștiate în multe locuri, ceea ce înseamnă că o afacere trebuie mai întâi să adune toate datele necesare înainte de a începe chiar analiza datelor. Și apoi, odată ce o firmă a colectat date dintr-o serie de surse, adesea trebuie să le transforme într-o formă comună și să le îmbine. Acest lucru poate fi la fel de simplu ca și posibilitatea de a compara datele în formatele de fișiere .CSV și Excel.

Oracle observă că procesul de colectare a datelor poate fi mult mai dificil și consumator de timp decât analiza efectivă a datelor, în special acolo unde este manuală și irepetabilă. De obicei, firmele trebuie să „reinventeze roata” de fiecare dată când trebuie să efectueze această analiză a datelor.

Există patru tipuri principale de analiză a datelor, conform modelului de ascensiune al lui Gartner:

1. Analiza descriptivă a datelor – abordează întrebări de bază precum „câte, când, unde și ce”. Acestea se află în centrul instrumentelor și tablourilor de bord de business intelligence (BI). Analizele descriptive pot fi separate în raportare ad-hoc (rapoarte personalizate generate pentru dvs. după cum este necesar) și rapoarte predefinite (rapoarte programate după un șablon sau format comun). [Ce s-a întâmplat?]

2. Analiza datelor de diagnosticare – procesul de examinare a datelor pentru a înțelege cauza și efectul sau de ce s-a întâmplat ceva. [De ce s-a întâmplat?]

3. Analiza predictivă a datelor – le puteți folosi pentru a identifica tendințele, corelațiile și cauzalitatea. Acestea pot include atât modelarea predictivă, cât și modelarea statistică. [Ce se va intampla?]

4. Analiza prescriptivă a datelor – unde AI și big data se combină pentru a ajuta la prezicerea rezultatelor și la identificarea acțiunilor de luat. [Cum putem face ca asta să se întâmple?]

Fiecare dintre aceste tipuri de analiză a datelor are un scop specific, unele concentrându-se pe viitor, iar altele pe o mai bună înțelegere a trecutului. Indiferent de tipul care se potrivește cel mai bine nevoilor dvs., totuși, obiectivul principal al unui analist de date este să folosească datele pentru a crește eficiența și a îmbunătăți performanța, prin găsirea de modele în date.

Șapte tehnologii cuprind analiza datelor și Big Data:

• Predictive Analytics – algoritmi statistici care lucrează pe date care determină rezultatele viitoare pe baza datelor istorice
• Hadoop – un cadru software capabil să prelucreze și să conțină niveluri vaste de date
• Data Mining – analiza unor cantități mari de date pentru a descoperi conexiuni și modele
• Machine Learning – acea parte a AI care implică programarea computerelor pentru a învăța din experiență, astfel încât acestea să poată genera modele pentru a analiza seturi mari de date și a produce rezultate mai bune și mai rafinate.
• Text Mining – ca și Data Mining, dar care urmărește să analizeze textul disponibil pentru a dezvolta perspective și înțelegere – strâns asociat cu procesarea limbajului natural (NLP)
• Analiză în memorie – analiză a datelor din memoria sistemului pentru a obține informații
• Managementul datelor – îmbunătățirea stocării, calității și organizării datelor în organizații.

Utilizarea AI pentru analiza datelor

După cum am văzut în Ce este AI Marketing?, apariția AI a provocat o schimbare seismică care a transformat industria de marketing dincolo de recunoaștere. Unul dintre motivele pentru aceasta este puterea AI de a accelera și de a da sens analizei datelor. Inteligența artificială a oferit marketerilor capacitatea de a valorifica cantități mari de date, de a automatiza procese complexe, de a personaliza conținutul și de a face predicții cu o acuratețe neanunțată anterior.

AI folosește dispozitive de calcul pentru a simula procesele inteligenței umane. În general, este nevoie de sume mari de date de antrenament, „învață” din acestea și apoi analizează datele în direct pentru corelații și modele, făcând predicții despre ce înseamnă acest lucru pentru viitor.

Analiza tradițională a datelor necesită o contribuție umană considerabilă pentru a manipula codul de fiecare dată când cineva are nevoie de o schimbare. Cu toate acestea, AI elimină această cerință, deoarece poate face ajustările necesare în mod independent, mai ales dacă încorporează învățarea automată.
AI poate cuprinde toate cele șapte tehnologii la care ne-am referit mai sus pentru a face procesarea Big Data posibilă și gestionabilă.

Cum diferă analiza datelor AI de analiza tradițională a datelor

Principalele diferențe dintre AI și analiza tradițională a datelor se referă la capacitate și independența computerului. Am atins anterior o limită a cantității de date pe care oamenii le puteau procesa eficient. Pentru a merge mai departe în analiza datelor, de obicei, a fost nevoie de atât de multe resurse încât a devenit rapid nepractic și neeconomic. Sistemele bazate pe inteligență artificială pot gestiona substanțial mai multe date aruncate asupra lor și pot lucra cu o viteză supraomenească pentru a obține rezultate mai bune.

De asemenea, sistemele care includ învățarea automată, permit computerelor să învețe și să lucreze independent, transformând forme disparate de date brute în analize semnificative. Aceste sisteme au nevoie de aport uman la început, dar în scurt timp pot funcționa independent, lăsând personalul să facă alte sarcini cu prioritate mai mare.

Utilizări pentru AI Data Analytics

Învățarea automată oferă companiilor oportunități de a procesa cantități masive de date și de a descoperi tendințe și modele. Acest lucru le oferă șansa de a optimiza sistemele și de a oferi servicii personalizate clienților lor.

Companiile pot obține date dintr-o mare varietate de surse. Ei pot folosi chiar și software de detectare și recunoaștere facială pentru a personaliza marketingul pentru indivizi. Software-ul inteligent de automatizare poate învăța din reacțiile emoționale afișate de consumatori, iar software-ul își poate adapta mesajele de marketing în consecință. Firmele pot îmbunătăți serviciile pentru clienți și, la rândul lor, experiența clienților, combinând datele istorice ale clienților, algoritmi complecși, procesarea limbajului natural și chiar analiza emoțională pentru a prezice mai bine dorințele clienților.

Walmart, de exemplu, folosește modele de inteligență artificială pentru a prezice mai bine mixul optim de inventar pentru orice magazin într-o anumită zi. De exemplu, ei furnizează informații despre vreme în sistemele lor, astfel încât să poată adopta stocul din magazin pentru a reflecta mai bine cererea clienților. Ei știu că un magazin într-o zonă în care este prognozat un uragan va avea o cerere crescută pentru lucruri precum saci de nisip, apă îmbuteliată și aspiratoare umede/uscate. Walmart știe să se grăbească să trimită aceste articole de la centrele lor de distribuție la acel magazin. Cu cât sunt mai multe evenimente meteorologice, cu atât sistemul învață mai mult cerințele clienților.

Un alt caz în care Walmart se adaptează în timp real la analiza datelor sale este cu prețurile inteligente AI. Aceștia experimentează cu camere compatibile cu Wi-Fi cu date în timp real pe culoarul de carne, adaptând prețurile pentru a reduce deteriorarea și risipa. Walmart a descoperit că acest preț inteligent a dus la o creștere a vânzărilor cu 30% în departament.

Cum poate fi folosită inteligența artificială pentru a descoperi perspective și tendințe din datele clienților?

După cum observă Deeper Insights, inteligența artificială poate revoluționa modul în care colectăm informații despre produse și consumatori. Companiile pot valorifica puterea analizei datelor nestructurate pentru a urmări comportamentul consumatorilor, cum ar fi modelele de cumpărare sau găsirea nevoilor nesatisfăcute într-o categorie de produse aglomerată. Acesta poate ajuta companiile să inoveze, să se extindă, să vândă în plus și să-și vândă încrucișat produsele și serviciile pe piețe la care până atunci nu se gândeau.

Datele nestructurate, cum ar fi recenziile, comentariile, postările pe rețelele sociale și forumurile, pot capta cu adevărat opiniile clienților dvs. Cu toate acestea, aceste date ar fi fost excluse anterior din luarea deciziilor de afaceri, cel mai probabil plasate în categoria „prea greu”. Acestea oferă mărcilor o înțelegere mai profundă a comportamentelor clienților și a oportunităților ascunse.

Analiza textului poate oferi o perspectivă asupra sentimentului clienților, tendințele conversațiilor, subiectele discutate și alte informații utile. Analiza textului bazată pe inteligență artificială oferă capabilități de analiză predictivă, permițând companiilor să anticipeze mai bine nevoile clienților și tendințele pieței.

Analiza predictivă și prescriptivă a datelor vă ajută să determinați ce doresc clienții înainte de a face acest lucru. Acest lucru vă asigură că puteți comanda tipurile și cantitățile potrivite de inventar cu puțină pierdere, îmbunătățiți serviciul pentru clienți, maximizați eficiența afacerii și creșteți valoarea de viață a clientului.

Încheierea lucrurilor

Analiza datelor AI folosește algoritmi de învățare automată pentru a monitoriza și analiza cantități uriașe de date, automatizează munca consumatoare de timp efectuată în mod normal de analiștii de date. Inteligența artificială și învățarea automată transformă acum analiza datelor, oferind niveluri de viteză, scară și granularitate care sunt imposibil din punct de vedere uman și care erau anterior de neimaginat.

Un alt avantaj al utilizării analizei datelor AI este că, spre deosebire de analiștii de date umane, algoritmii AI nu sunt afectați de ipoteze și părtiniri preexistente. Analiza AI poate analiza cantități mari de date și poate oferi o analiză complet obiectivă. În plus, algoritmii de învățare automată pot răspunde la schimbările de afaceri de îndată ce acestea apar.