Использование ИИ в анализе данных — как разобраться в больших данных

В последние несколько лет наблюдается быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Они затрагивают все виды бизнеса и оказывают положительное влияние на рекламу и маркетинг. Одним из конкретных вариантов использования ИИ является анализ данных. Современные предприятия генерируют значительные объемы данных, а анализ данных с помощью ИИ упрощает управление всеми этими данными, превращая их в полезную информацию. Маркетологи считают, что приложения искусственного интеллекта и машинного обучения очень помогают при анализе больших данных, чтобы находить релевантную информацию при нацеливании на конкретных клиентов. Раньше эти данные были недоступны, но теперь, благодаря мощи искусственного интеллекта, компаниям стало проще фильтровать потенциальных потенциальных клиентов и определять, на ком им следует сосредоточиться и выделить ресурсы.

Одним из видимых признаков использования искусственного интеллекта в Интернете является Google Ads. Как часто вы видите рекламу того или иного продукта и ему подобных, которые следуют за вами по сети? И это не будет какой-то случайный продукт. Объявление обычно будет посвящено тому, что вас интересует, что вы, возможно, недавно искали в Интернете. Это происходит потому, что Google использует AI и ML для понимания продуктов, которые нам нравятся. Чем больше времени мы проводим в Интернете и чем больше выполняем поисковых запросов, тем лучше Google понимает наши вкусы. Он использует эти знания, чтобы определить, какую рекламу нам следует показывать.

Еще одним важным применением ИИ является осмысление огромного количества доступных сейчас больших данных. Традиционные инструменты извлечения данных и аналитики достигают физических пределов, однако развитие ИИ теперь делает возможным и практичным более тщательный анализ данных.

Анализ данных ИИ — как ИИ может разобраться в больших данных:

Осмысление больших данных

Technopedia определяет большие данные как «процесс, который используется, когда традиционные методы интеллектуального анализа и обработки данных не могут раскрыть понимание и значение лежащих в основе данных». Это указывает на то, что большие данные — это не просто огромное количество данных; он также включает процессы, необходимые для преобразования этих данных в полезную информацию. Этот тип данных требует другого подхода к обработке, чем тот, который мы использовали в прошлом.

Со временем генерировалось не только больше данных, но и новые типы данных. Первоначально предприятия сосредоточились на обработке структурированных данных, например таких, которые можно хранить в текстовом файле или электронной таблице. Но в настоящее время многие данные неструктурированы, и это не всегда очевидно. Например, несмотря на то, что сообщения электронной почты в основном основаны на тексте, они не имеют такой формы, к которой могут получить доступ традиционные инструменты интеллектуального анализа данных. И подумайте в наши дни, сколько данных существует в виде файлов аудио, видео и изображений.

Интернет вещей расширил сбор данных еще шире, например, обо всем подумайте датчики на вашем телефоне или даже Fitbit, запишите и соберите.

Недавние расширения возможностей и доступности распознавания лиц и голоса вносят огромные объемы данных, и для этого требуются возможности обработки больших данных, чтобы иметь какую-либо ценность.

Появление больших данных привело к увеличению спроса на способы их эффективной и экономичной обработки. В противном случае сбор этих данных становится бессмысленным и пустой тратой ресурсов. Вам нужен способ сканировать огромные объемы данных для поиска шаблонов или связей, которые затем можно использовать в стратегическом планировании.

Специалисты по данным описывают большие данные с точки зрения 3V:

Объем — количество данных, сгенерированных из различных источников.
Velocity — скорость генерируемых данных
Разнообразие – сочетание типов данных, включенных в общий набор данных – структурированные/полуструктурированные/неструктурированные.

Любая система анализа данных должна учитывать 3V данных, с которыми она работает, особенно при определении ее возможностей.

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс изучения данных и построения закономерностей. Он находится в центре области анализа данных. Анализ данных включает в себя как описательный анализ (анализ данных и описание того, что происходит), так и прогностический анализ (предсказание того, что произойдет в будущем, на основе текущих и прошлых действий).

Многие предприятия изо всех сил пытаются получить доступ ко всем данным, относящимся к их бизнесу. Часто подходящие данные легко доступны, но бизнесу не хватает инструментов для их преобразования в удобную форму. Данные могут быть разбросаны по многим местам, а это означает, что бизнесу сначала необходимо собрать все необходимые данные, прежде чем они даже начнут анализировать данные. И затем, как только фирма собрала данные из ряда источников, им часто нужно преобразовать их в общую форму и объединить. Это может быть так же просто, как возможность сравнивать данные в форматах файлов .CSV и Excel.

Oracle отмечает, что процесс сбора данных может быть намного более сложным и трудоемким, чем фактический анализ данных, особенно когда он выполняется вручную и не повторяется. Как правило, фирмам приходится «изобретать велосипед» каждый раз, когда им необходимо провести такой анализ данных.

Согласно модели восхождения Gartner, существует четыре основных типа анализа данных:

1. Описательная аналитика данных — отвечает на основные вопросы, такие как «сколько, когда, где и что». На них сосредоточены инструменты бизнес-аналитики (BI) и информационные панели. Описательная аналитика может быть дополнительно разделена на специальные отчеты (настраиваемые отчеты, созданные для вас по мере необходимости) и готовые отчеты (запланированные отчеты по шаблону или общему формату). [Что случилось?]

2. Анализ диагностических данных — процесс изучения данных для понимания причины и следствия или того, почему что-то произошло. [Почему так случилось?]

3. Прогнозный анализ данных — вы можете использовать его для выявления тенденций, корреляций и причинно-следственных связей. Они могут включать как прогностическое моделирование, так и статистическое моделирование. [Что случится?]

4. Предписывающая аналитика данных — сочетание ИИ и больших данных помогает предсказать результаты и определить, какие действия следует предпринять. [Как мы можем это сделать?]

Каждый из этих типов анализа данных имеет определенную цель, причем некоторые из них сосредоточены на будущем, а другие — на лучшем понимании прошлого. Однако независимо от того, какой тип лучше всего соответствует вашим потребностям, основная цель аналитика данных — использовать данные для повышения эффективности и производительности путем поиска закономерностей в данных.

Семь технологий охватывают аналитику данных и большие данные:

• Predictive Analytics — статистические алгоритмы, работающие с данными, которые определяют будущие результаты на основе исторических данных.
• Hadoop — программная среда, способная обрабатывать и содержать огромные объемы данных.
• Интеллектуальный анализ данных - анализ огромного количества данных для выявления связей и закономерностей.
• Машинное обучение — та часть ИИ, которая включает в себя программирование компьютеров для обучения на основе опыта, чтобы они могли создавать модели для анализа больших наборов данных и получения более качественных и точных результатов.
• Интеллектуальный анализ текста — как и интеллектуальный анализ данных, но направленный на анализ доступного текста для развития понимания и понимания — тесно связан с обработкой естественного языка (NLP)
• In-memory Analytics — анализ данных системной памяти для получения информации
• Управление данными — улучшение хранения, качества и организации данных в организациях.

Использование ИИ для анализа данных

Как мы видели в статье «Что такое маркетинг ИИ?», появление ИИ вызвало сейсмический сдвиг, который изменил маркетинговую индустрию до неузнаваемости. Одной из причин этого является способность ИИ ускорить и осмыслить анализ данных. ИИ дал маркетологам возможность использовать огромные объемы данных, автоматизировать сложные процессы, персонализировать контент и делать прогнозы с невиданной ранее точностью.

ИИ использует вычислительные устройства для имитации процессов человеческого интеллекта. Обычно он берет большие объемы обучающих данных, «учится» на них, а затем анализирует живые данные на предмет корреляций и закономерностей, делая прогнозы о том, что это означает для будущего.

Традиционный анализ данных требует значительного человеческого участия для манипулирования кодом каждый раз, когда кому-то нужно внести изменения. ИИ, однако, устраняет это требование, поскольку он может самостоятельно вносить необходимые коррективы, особенно если он включает машинное обучение.
ИИ может охватывать все семь упомянутых выше технологий, чтобы сделать обработку больших данных возможной и управляемой.

Чем анализ данных ИИ отличается от традиционного анализа данных

Основные различия между ИИ и традиционным анализом данных связаны с мощностью и независимостью компьютера. Ранее мы достигли предела количества данных, которые люди могли эффективно обрабатывать. Чтобы углубиться в анализ данных, обычно требовалось так много ресурсов, что это быстро становилось непрактичным и неэкономичным. Системы на основе ИИ могут обрабатывать значительно больше данных и работать со сверхчеловеческой скоростью для достижения лучших результатов.

Кроме того, системы, включающие машинное обучение, позволяют компьютерам учиться и работать независимо, превращая разрозненные формы необработанных данных в осмысленный анализ. В начале эти системы нуждаются в человеческом участии, но вскоре они могут функционировать независимо, предоставляя персоналу возможность выполнять другие задачи с более высоким приоритетом.

Использование для анализа данных AI

Машинное обучение дает предприятиям возможность обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тенденции и закономерности. Это дает им возможность оптимизировать системы и предоставлять персонализированное обслуживание своим клиентам.

Предприятия могут получать данные из самых разных источников. Они даже могут использовать программное обеспечение для обнаружения и распознавания лиц, чтобы персонализировать маркетинг для отдельных лиц. Интеллектуальное программное обеспечение для автоматизации может учиться на эмоциональных реакциях потребителей и соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые сообщения. Фирмы могут улучшить обслуживание клиентов и, в свою очередь, качество обслуживания клиентов, комбинируя исторические данные о клиентах, сложные алгоритмы, обработку естественного языка и даже анализ эмоций, чтобы лучше предсказывать желания клиентов.

Walmart, например, использует модели искусственного интеллекта, чтобы лучше прогнозировать оптимальное сочетание запасов для любого магазина в определенный день. Например, они передают информацию о погоде в свои системы, чтобы они могли адаптировать складские запасы, чтобы лучше отражать покупательский спрос. Они знают, что магазин в районе, где прогнозируется ураган, будет иметь повышенный спрос на такие вещи, как мешки с песком, вода в бутылках и пылесосы для влажной и сухой уборки. Walmart знает, что нужно срочно доставлять эти товары из своих распределительных центров в этот магазин. Чем больше погодных явлений, тем больше система узнает о потребностях клиентов.

Еще один случай, когда Walmart адаптируется к своей аналитике данных в режиме реального времени, — это интеллектуальное ценообразование на основе ИИ. Они экспериментируют с камерами с поддержкой Wi-Fi с данными в режиме реального времени в мясных отделах, адаптируя цены для сокращения порчи и отходов. Walmart обнаружил, что это разумное ценообразование привело к увеличению продаж в отделе на 30%.

Как можно использовать ИИ для выявления идей и тенденций из данных клиентов?

Как отмечает Deeper Insights, ИИ может произвести революцию в том, как мы собираем информацию о продуктах и ​​потребителях. Компании могут использовать возможности аналитики неструктурированных данных для отслеживания поведения потребителей, например моделей покупок или поиска неудовлетворенных потребностей в переполненной категории продуктов. Это может помочь предприятиям внедрять инновации, расширяться, продавать и перекрестно продавать свои продукты и услуги на рынках, о которых раньше и не думали.

Неструктурированные данные, такие как обзоры, комментарии, сообщения в социальных сетях и на форумах, могут по-настоящему отражать взгляды ваших клиентов. Однако раньше эти данные были бы исключены из процесса принятия бизнес-решений и, скорее всего, помещены в категорию «слишком сложные». Это дает брендам более глубокое понимание поведения клиентов и скрытых возможностей.

Текстовая аналитика может дать представление о настроениях клиентов, тенденциях разговоров, обсуждаемых темах и другой полезной информации. Текстовая аналитика на базе искусственного интеллекта предоставляет возможности прогнозного анализа, позволяя компаниям лучше предвидеть потребности клиентов и тенденции рынка.

Предиктивная и предписывающая аналитика данных поможет вам определить, чего хотят клиенты, до того, как они это сделают. Это гарантирует, что вы сможете заказывать нужные типы и количества запасов с минимальными потерями, улучшать обслуживание клиентов, максимизировать эффективность бизнеса и увеличивать пожизненную ценность ваших клиентов.

Подведение итогов

Анализ данных ИИ использует алгоритмы машинного обучения для мониторинга и анализа огромных объемов данных, автоматизируя трудоемкую работу, обычно выполняемую аналитиками данных. ИИ и машинное обучение трансформируют аналитику данных, предлагая уровни скорости, масштаба и детализации, невозможные для человека и ранее невообразимые.

Еще одно преимущество использования анализа данных ИИ заключается в том, что, в отличие от аналитиков данных, алгоритмы ИИ не ограничены ранее существовавшими предположениями и предубеждениями. Аналитика ИИ может анализировать огромные объемы данных и обеспечивать полностью объективный анализ. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут реагировать на изменения в бизнесе, как только они происходят.