Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Как искусственный интеллект меняет будущее бизнес-аналитики и аналитики
ИИ быстро становится ключевым игроком в области бизнес-аналитики (BI) и аналитики в современном бизнесе, основанном на данных. Благодаря расширенным возможностям сбора, анализа и принятия решений ИИ может революционизировать подходы компаний к стратегиям, основанным на данных.
Недавние исследования показали, что ИИ может улучшить производительность аналитики на 69%. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться и развиваться, ее интеграция в бизнес-аналитику и аналитику открывает новые возможности для роста и инноваций.
Давайте подробнее рассмотрим, как ИИ меняет будущее бизнес-аналитики и аналитики и что это означает для компаний, стремящихся оставаться на шаг впереди.
Топ-6 AI-Управляемые стратегии для Бизнес-аналитика и аналитика
Автоматический сбор данных
Сегодня предприятия сталкиваются с проблемой сбора и анализа огромных объемов данных для реализации своих инициатив, основанных на данных. К сожалению, вплоть до 90% критически важной для бизнеса информации скрыт в неструктурированных источниках, таких как PDF-файлы, электронные письма, TXT и другие форматы файлов..
Для решения этой проблемы появились решения на базе искусственного интеллекта с расширенными возможностями, такими как обработка естественного языка (NLP), оптическое распознавание символов (OCR) и компьютерное зрение. Эти инструменты могут эффективно идентифицировать и извлекать соответствующие данные из неструктурированных источников.
Алгоритмы ИИ могут распознавать закономерности и взаимосвязи в данных, что позволяет им точно извлекать данные. Это, в свою очередь, позволяет предприятиям автоматизировать трудоемкую задачу ручного ввода и обработки данных. получение данных для инициатив в области бизнес-аналитики и аналитики.
Более того, с искусственным интеллектом автоматизированный данным коллекция также улучшатьs качество данных за счет сведения к минимуму вероятности человеческих ошибок, которые обычно возникают при вводе данных вручную. Помогая бизнес автоматизировать сбор данныхAI дает доступ к ограниченным данным, позволяя им извлекать важные понимание.
Интеллектуальная подготовка данных
Hвысококачественные данные важное значение для получитьTing максимально эффективное решение BI. Однако, показало исследование Forbes до 84% данных может быть ненадежный. К счастью, ИИ-включена подготовка данных может улучшить качество данных несколькими способами.
Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать и исправлять ошибки в данных в режиме реального времени, сводя к минимуму неточности и обеспечивая доступ к точным и надежным данным. В то время как временами основные проблемы с качеством могут сохраняться, многих Решения на базе ИИ предоставить пользователям возможность данные профиля, автоматически выявляя скрытые закономерности и аномалии.
Что касается пример, данные на основе искусственного интеллекта подготовка может проверять данные на соответствие предопределенным правилам, автоматическое выделение основных ошибок. Выявляя проблемы с качеством на ранней стадии, компании могут активно решать их и исправлять до того, как они создадут вводящую в заблуждение информацию.
Более того, интеллектуальные системы подготовки данных используют «обучение по циклу обратной связи» для непрерывного анализа своей производительности и корректировки алгоритмов на основе выявленных ошибок. Это повышает точность, особенно для сложных или неструктурированных данных. Благодаря этому процессу обучения эти инструменты становятся более точными в автоматическом решении общих проблем подготовки данных.
Аналогичным образом специалисты по данным могут использовать Нечеткий поиск с поддержкой искусственного интеллекта для обеспечения согласованности данных путем выявления и сопоставления похожих, но не точных значений в наборе данных. Для пример, it может определения «Джон Доу» и «Джон Доу» как один и тот же клиент. несмотря на разное написание, если другие атрибуты совпадают. Эти запросы необходимы при работе с данными, содержащимиИНГ орфографические ошибки, опечатки или другие несоответствия.
Нечеткий поиск также позволяет выявлять и объединять повторяющиеся записи, помогая очистить наборы данных и устранить избыточность. Предприятия могут принимать решения на основе данных с большей уверенностью за счет повышения общего качества и точности данных.
Наконец, интеллектуальная подготовка данных может произвести революцию в облачной бизнес-аналитике за счет автоматизации обработки и анализа данных. Благодаря функциям искусственного интеллекта, инструментам подготовки данных и облачной бизнес-аналитики можно автоматизировать очистку, интеграцию и преобразование данных, экономя время и улучшая качество данных.
В результате организации быстрее получают доступ к ценной информации, получают улучшенное управление данными и управление качеством данных. Интеллектуальная подготовка данных позволяет организациям быстрее принимать надежные, точные и обоснованные решения, раскрывая весь потенциал данных в динамичной бизнес-среде.
Сгенерированный ИИ Синтетические данные
Sсинтетические данные is искусственно сгенерированные данные, статистически схожие с реальными информация. Поскольку предприятия все чаще используют бизнес-аналитику, использование синтетических данных может помочь преодолеть проблемы доступа к данным и проблемы конфиденциальности.
Например, в здравоохранении эксперты по данным могут использовать синтетические данные для обучения моделей машинного обучения (ML). Заменяя ограниченные данные о пациентах, синтетические данные могут помочь моделям машинного обучения обнаруживать ранние признаки заболеваний.
Аналогичным образом финансовые эксперты могут использовать синтетические данные для обучения моделей прогнозированию цен на акции или обнаружению мошеннической деятельности, если им не хватает исторических данных или их не хватает.
Кроме того, наборы синтетических данных могут имитировать различные сценарии, что особенно полезно в транспортной отрасли. Здесь эксперты по цепочке поставок могут использовать синтетические данные для моделирования условий дорожного движения и проверки эффективности различных алгоритмов оптимизации маршрутов.
Используя синтетические данные, компании могут получить ценную информацию и принимать более обоснованные решения, не полагаясь исключительно на реальные данные. По мере развития инструментов BI синтетические данные могут стать катализатором раннего внедрения технологий, основанных на искусственном интеллекте.
Сжатие модели
Методы сжатия моделей стали важнейшими инструментами в эпоху принятия решений на основе данных., обеспечивая более быстрое, эффективное и точное понимание. Эти методы помогают уменьшить размер моделей ИИ, сохраняя при этом их точность.
Одним из наиболее значительных преимуществ сжатия моделей является скорость, с которой оно позволяет получить ценную информацию. Сокращая время, необходимое для получения аналитической информации, компании могут быстрее реагировать на меняющиеся рыночные условия и получать конкурентные преимущества.
Еще одним существенным преимуществом сжатия моделей является его способность уменьшать объем памяти, занимаемый моделями. Это особенно полезно в средах с ограниченными технологическими ресурсами. Сжатые модели требований к полосе пропускания инструментов бизнес-аналитики, что делает их более эффективными для хранения и обработки информации. Таким образом, улучшается производительность моделей ИИ.
Наконец, сжатие моделей может повысить точность моделей за счет уменьшения переобучения. Другими словами, сжатие моделей упрощает алгоритмы ИИ, делая их лучше делать прогнозы на основе новых данных. В результате модели становятся более устойчив к шуму и выбросам, Что приводит к более точные прогнозы и лучшие результаты принятия решений для бизнеса.
Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта
Прогнозная аналитика на базе искусственного интеллекта меняет методы работы бизнеса, предоставляя беспрецедентную информацию и прогнозы. Эти усовершенствованные алгоритмы предназначены для легкого анализа более крупных и сложных данных, таких как большие данные, предоставляя компаниям информацию в режиме реального времени, которую раньше было невозможно достичь. Они могут обнаруживать скрытые закономерности в больших данных и источниках живых данных, таких как хранилища данных.
Аналитика ИИ позволила судоходным компаниям оптимизировать свои маршруты и графики доставки. Например, анализируя данные о трафике, погодных условиях и графиках доставки в режиме реального времени, система может генерировать наиболее эффективный маршрут для каждой отправки. Это может снизить транспортные расходы, сократить сроки доставки и, в конечном итоге, повысить удовлетворенность клиентов.
Аналогичным образом, финансовые услуги могут использовать аналитику на базе искусственного интеллекта для выявления и предотвращения мошенничества посредством анализа транзакционных данных в режиме реального времени. ДХранилища ata обеспечивают необходимую основу исторических данных, поддерживая анализ и обучение моделей ИИ. Используя прогнозную аналитику на базе искусственного интеллекта, финансовые учреждения могут расширить возможности обнаружения мошенничества, защитить клиентов и активы, а также безопасно управлять операциями.
Аналогичным образом, искусственный интеллект и машинное обучение также могут помочь учреждениям разделить клиентов на сегменты и улучшить удержание клиентов, предсказывая, какие клиенты, скорее всего, останутся или уйдут. В результате организации могут гораздо эффективнее разрабатывать персонализированные стратегии хранения. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта, вероятно, станет неотъемлемой частью бизнес-аналитики во всех отраслях.
Организации все чаще обращаются к искусственному интеллекту, будь то в сфере здравоохранения, розничной торговли или производства, чтобы помочь им лучше понимать данные и принимать более обоснованные бизнес-решения. С помощью прогнозной аналитики на базе искусственного интеллекта предприятия могут получить конкурентное преимущество, повысить эффективность и, в конечном итоге, стимулировать рост.
Адаптивный ИИ
Адаптивные системы искусственного интеллекта коренным образом меняют подход компаний к инициативам в области бизнес-аналитики и аналитики. Эти системы предоставляют мощные функции искусственного интеллекта, которые позволяют организациям развертывать модели прогнозирования, которые извлекают уроки из прошлого опыта и адаптируются к изменяющимся сценариям реального мира.
Объединив бизнес-аналитику с адаптивным искусственным интеллектом, компании могут получить персонализированную информацию, которую можно использовать для адаптации стратегий маркетинга, продаж и обслуживания клиентов к индивидуальным клиентам.
Адаптивные системы искусственного интеллекта обеспечивают основу для создания менее жестких конвейеров разработки искусственного интеллекта или создания моделей искусственного интеллекта, которые могут самоадаптироваться в производстве, что приводит к созданию более гибких и гибких систем.
Такая гибкость позволяет предприятиям реагировать на изменяющуюся среду, ограниченные данные обучения и персонализировать обобщенные результаты, что позволяет лучше принимать решения и более эффективно обрабатывать данные.
Многие предприятия в различных отраслях уже используют преимущества адаптивных систем искусственного интеллекта для повышения ценности. Например, компания Dow, американский производитель химикатов и материалов, внедрила адаптивные системы искусственного интеллекта для улучшения корпоративной аналитики. Это развертывание привело к Увеличение полученной стоимости на 320 %. аналитической платформой.
Адаптивные системы искусственного интеллекта меняют подходы компаний к обработке данных, принятию решений и обслуживанию клиентов. Используя возможности этих систем, предприятия могут получить конкурентное преимущество за счет улучшения персонализации, повышения эффективности и стимулирования роста.
Использование искусственного интеллекта для расширенной бизнес-аналитики и аналитики
Искусственный интеллект предлагает широкий спектр преимуществ, которые могут значительно расширить возможности BI и аналитики. От более точных прогнозов и информации в реальном времени до персонализированных рекомендаций — ИИ может помочь компаниям лучше понять своих клиентов, улучшить операции и, в конечном итоге, стимулировать рост и прибыльность.
Тем не менее, внедрение искусственного интеллекта для бизнес-аналитики и аналитики может оказаться сложной задачей без наличия подходящих инструментов. Без надлежащего управления данными компаниям сложно получить доступ к данным, необходимым для внедрения ИИ, и использовать их, что может привести к плохим результатам или даже к неудаче.
Использование комплексной платформы управления данными обеспечивает необходимую основу для успешных инициатив в области искусственного интеллекта. Он упрощает внедрение моделей искусственного интеллекта, снижает сложность и позволяет организациям получать значимую информацию из своих данных, сохраняя при этом качество данных, безопасность и стандарты соответствия.
Вы хотите увидеть, как Astera может помочь вашей организации достичь своих целей в области ИИ?
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о нашей платформе управления данными и о том, как она может упростить развертывание и масштабирование моделей ИИ, сократить время и стоимость внедрения ИИ и, в конечном итоге, дать вам конкурентное преимущество.
Позволять Astera Станьте вашим партнером в повышении операционной эффективности и улучшении качества обслуживания клиентов с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта. Зарегистрируйтесь на пользовательская демо-версия!
