Strategiczne pozyskiwanie danych – pierwszy krok do wykorzystania AI

Wiele organizacji nie rozumie jeszcze potencjału, jaki wnoszą technologie oparte na sztucznej inteligencji. Często mylnie wnioskują, że wprowadzenie prostych mechanizmów opartych na sieciach neuronowych czy uczeniu głębokim przekształci organizację w firmę opartą na AI.

Błędem jest też stwierdzenie, że istnieje jeden czynnik, który kształtuje biznes AI. Andrew Y. Ng, profesor informatyki na Uniwersytecie Stanforda, wymienia kilka aspektów, które jego zdaniem są niezbędne, aby firma mogła naprawdę nazwać się organizację AI. Uważa, że ​​taka transformacja opiera się na danych i opartych na nich świadomych decyzjach. Aby móc je podejmować, niezbędne są dwie rzeczy: strategiczne pozyskiwanie danych (ang. strategic data acquisition) oraz ujednolicone hurtownie danych (ang. unified data warehouses).

Każdego dnia powstaje ponad 2,5 kwintylionów bajtów danych.

Według statystyk IEA ruch internetowy rośnie w gwałtownym tempie i będzie rósł nadal. Przewiduje się, że w 2021 r. będzie dwa razy większy niż w 2018 r.

Obciążenie hurtowni danych stale rośnie, co potwierdza wzrost ilości danych wytwarzanych każdego roku.

Strategiczne pozyskiwanie danych

Strategiczne pozyskiwanie danych jest konieczne, aby w dzisiejszych czasach utrzymać konkurencyjną pozycję na rynku. Duże zbiory danych (ang. big data) są zbyt duże, aby mogły być przetwarzane tradycyjnymi metodami. Muszą być analizowane w sposób zautomatyzowany.

Gromadzenie danych o klientach jest dla większości firm sposobem poznania ich wzorców zachowań. Analizowanie tych danych pozwala przedsiębiorstwom dostosować strategię do rzeczywistych potrzeb konsumentów. Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie kilku czynników, które są częścią procesu wprowadzania strategicznego pozyskiwania danych do organizacji.

Dane ustrukturyzowane a nieustrukturyzowane

Dane ustrukturyzowane

Dane ustrukturyzowane to dane generowane w systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych (ang. relational database management system – RDBMS). Do danych ustrukturyzowanych zaliczamy m. in. transakcje sprzedaży, rejestracja aktywności bankomatu, rezerwacje lotów, czy zbiory nazwisk i numerów telefonów.

Dane nieustrukturyzowane

Dane nieustrukturyzowane to z kolei zawartość pola tekstowego w wiadomościach mailowych, zawartość platform społecznościowych, pliki obrazów oraz wideo, dane z czujników i wszystkie inne dane złożone. Oba te rodzaje danych mogą być generowane zarówno przez ludzi, jak i maszyny.

Dane częściowo ustrukturyzowane

Istnieje również wspólna płaszczyzna między nimi, którą stanowią dane częściowo ustrukturyzowane. Ich doskonałym przykładem są e-maile. Zawierają one zarówno informacje ustrukturyzowane (takie jak nazwa odbiorcy i nadawcy), jak i nieustrukturyzowane (wiadomość tekstowa w mailu jest plikiem tekstowym, który stanowi dane nieustrukturyzowane).

Analiza danych ustrukturyzowanych jest znacznie prostsza. Często wystarczają w tym celu tradycyjne narzędzia analityczne. Dlatego ich wykorzystanie jest znacznie tańsze niż analiza bardziej złożonych, nieustrukturyzowanych danych. Aby skutecznie analizować nieustrukturyzowane dane, konieczne jest korzystanie z narzędzi opartych na AI i uczeniu maszynowym.

Znajdź procesy, które możesz zautomatyzować

Na początek, zacznij szukać w swojej firmie działań, które możesz usprawnić wdrażając systemy oparte na sztucznej inteligencji. Wcześniej wspomniany Andrew Ng mówi o tej koncepcji w ten sposób:

„Prawdopodobnie wszystko, co człowiek robi w czasie krótszym niż 1 sekunda, można obecnie zautomatyzować”.

Oczywiście nie jest to zasada bezwarunkowa – jest wiele przypadków, w których się nie sprawdzi. Jednak może dać ogólne wyobrażenie, od czego w ogóle zacząć cały proces automatyzacji. Warto też wspomnieć, że krótsze procesy są łatwiejsze do zautomatyzowania niż te dłuższe. Są po prostu mniej złożone i wymagają mniejszej ilości danych.

Proces Machine Learning w 5 krokach

Krok 1 – gromadzenie danych

Jak można zauważyć, proces Machine Learning rozpoczyna się właśnie od omawianego przez nas zbierania danych(ang. collecting data). Strategiczne pozyskiwanie danych ma więc tu kluczowe znaczenie. Odpowiednio przeprowadzone pomaga zgromadzić dane, które zapewnią pożądane rezultaty.

Specjalistami, którzy zajmują się w kolejnym kroku poprawną analizą danych są badacze danych (ang. data scientists). Badacz danych, określany czasem „najgorętszym zawodem XXI wieku”, to praca polegająca na gromadzeniu i interpretacji dużych zbiorów danych.

Podsumowując

Strategiczne pozyskiwanie danych to pierwszy i kluczowy krok w procesie wdrażania działań opartych na AI. Strategic data acquisition polega na gromadzeniu danych i ich prawidłowej klasyfikacji. Następnie dostosowywane są do nich odpowiednich metody analityczne. Każda organizacja aspirująca do bycia “firmą AI” powinna rozważyć, czy możliwe jest zaplanowanie ścieżki zautomatyzowanego gromadzenia i analizy danych.

Strategiczne pozyskiwanie danych to pierwszy krok w procesie tworzenia firmy opartej na AI.

Innowacje oparte na sztucznej inteligencji prawdopodobnie będą najważniejszą technologiczną zmianą najbliższych lat. Jeśli nie chcesz, aby Twoja firma pozostała w tyle powienienić aktywne zadziałać w kontekście szybko rozwijającej się technologii AI.

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o kolejnych krokach prowadzących do stworzenia firmy opartej na AI? Przeczytaj drugą część tego artykułu, w której opisujemy zarządzanie danymi i ich analizę! Aby go nie przegapić, możesz też zapisać się do naszego newslettera poniżej.