Ускорение раскопок и уточнение данных о золотых приисках

В 2023 году существует множество подходов к ведению бизнеса, но все лидеры согласны с тем, что будущее цифровой трансформации заключается в «большой раскопке» — обнаружении золотой жилы данных, лежащих прямо под поверхностью. Проблема в том, что через предприятия проходит так много данных, что бывает трудно отделить зерна от плевел.

Как компания узнает, что она нашла нужный источник данных, и, что более важно, как она может собрать и превратить эти данные в полезную бизнес-аналитику?

Как компании могут преобразовать ценные данные в полезную бизнес-аналитику?

Все чаще очевидным ответом является сочетание искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Другими словами, наука о данных. Модели ИИ могут быть развернуты, чтобы помочь компаниям делать прогнозы, использовать рыночные возможности, измерять производительность и инновации и оптимально реагировать на внешние события, которые они не могут контролировать.

В недавнем отчете McKinsey утверждается, что к 2025 г. , рабочие процессы, управляемые искусственным интеллектом, и беспрепятственное взаимодействие между людьми и машинами станут стандартом. Проще говоря, принятие решений на основе данных станет неотъемлемой частью повседневных операций, от простых задач до широкомасштабных бизнес-решений.

Это все хорошо, но огромный объем данных в сочетании со сложностями разработки и развертывания моделей ИИ делает это слишком хорошим, чтобы быть правдой. Объем данных, к которым у бизнеса есть доступ, достиг точки насыщения, и не все эти данные хороши или полезны. Когда бизнес «разбогатеет», используя хороший источник данных, использование ИИ для превращения этих данных в бизнес-идею может занять недели, если не месяцы, и к тому времени любая возможность использовать эти данные с пользой будет упущена.

Текущий процесс настройки моделей ИИ для интерпретации данных является длительным и сложным, требующим участия ученых, разработчиков, аналитиков и пользователей. Согласно Генеративный ИИ можно использовать для создания прогностических моделей. на основе больших наборов данных. Например, языковая модель НЛП может быть обучена на отзывах клиентов, чтобы предсказать, какие продукты, скорее всего, получат положительные или отрицательные отзывы. Его также можно использовать для обучения прогностических моделей в режиме реального времени, что особенно полезно, когда имеются ограниченные исторические данные или когда происходят новые и неожиданные события, которые не учитываются в существующих данных. Бизнес, который продает товары в Интернете, может использовать генеративный ИИ для создания новых вариантов изображений продуктов, которые можно использовать для обучения моделей более точному распознаванию и классификации продуктов. Или бизнес, который анализирует поведение клиентов, может использовать генеративный ИИ для создания новых профилей клиентов, которые можно использовать для обучения модели машинного обучения для более точного прогнозирования предпочтений и поведения клиентов. Генеративный ИИ также можно использовать для моделирования различных сценариев и результатов, позволяя компаниям исследовать потенциальное влияние различных решений до их принятия. Это может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, а также выявлять потенциальные риски и возможности.

Настоящая хитрость заключается в возможности беспрепятственно применять генеративное обучение моделей AI и NPL к базам данных. Это горб, который многим компаниям не удается преодолеть, а если они и преодолевают, то это дорого, ресурсоемко и требует слишком много времени, не говоря уже об огромном уровне знаний, необходимого для того, чтобы это произошло. Эту технологию необходимо демократизировать до такой степени, чтобы практически все пользователи, прошедшие небольшую подготовку, могли ее использовать. Существуют решения, которые делают именно это, позволяя пользователям внедрять в свои базы данных современные средства обработки естественного языка и генеративные модели искусственного интеллекта с помощью всего нескольких строк базового SQL.

Результатом является форма машинного обучения в базе данных в реальном времени. Вместо моделей ИИ, существующих на периферии, отдельно от бизнес-базы данных, модель становится единым целым с базой данных и обеспечивает понимание наборов данных в режиме реального времени, которое может быть обработано в течение нескольких часов и дней, а не недель и месяцев. Если охота за ценными данными — это «большая добыча», то демократизация генеративного ИИ и NPL — это лопаты, которые помогут компаниям раскопать их.

:::информация Ведущий образ создан со стабильной диффузией.

Подсказка: проиллюстрируйте золотой рудник

:::