Автор Раджеш« Н.Д. Кумар», директор по доставке и работе с клиентами в Systech
Во многих отношениях «данные» для аналитиков - это то же самое, что золото для золотой лихорадки. Из каждой унции данных можно извлечь огромную ценность, больше, чем ожидал бы средний человек. В частности, искусственный интеллект и машинное обучение обладают безграничным потенциалом, чтобы существенно повлиять на то, как предприятия в целом ведут бизнес.
Данные, накопленные организациями за долгие годы, неоценимы для их долгосрочного успеха. Искусственный интеллект и машинное обучение способствуют извлечению полезности, присущей упомянутым данным. AI / ML генерирует понимание из данных, что приводит к более эффективным операциям и повышению конкурентоспособности.
Но если это очевидно, почему эта технология встретила такое сопротивление? Как мы, эксперты в этой области, можем убедить корпорации в том, что внедрение AI / ML в их интересах?
Эти идеи являются ключом к значительным, постепенным и стратегическим изменениям для тех, кто к этому готов. AI / ML может быть терминологией БОЛЬШОЙ науки, и, в конце концов, по своей сути это механизм обнаружения данных.
Большинство предприятий закрывают свои шоры. Они принимают проблемы за чистую монету, вместо того чтобы думать о волновом эффекте. Ключ в том, чтобы работать умнее, а не усерднее, и эти технологии могут быть инструментом именно для этого.
Предположим, компания строит свои данные, но не может получить никаких аналитических сведений. Возможно, есть целый микрокосм других вопросов, которые они не рассмотрели ... предположите, что это человеческая ошибка. Возможно даже, что у них хранится огромный объем данных, и никто не задумывается о его значении. Хотите повысить производительность? Хотите понять свои продажи на уровне артикула или клиента? AI / ML - ваш ответ.
Просто не хватает рабочей силы или ресурсов, чтобы постоянно максимизировать ценность данных без помощи AI / ML. Это значительно сокращает время, необходимое для выявления проблемы и разработки решения. Он предлагает полезные аналитические данные в режиме, близком к реальному, с сохранением ресурсов и времени, которые могут предотвратить выполнение срочных решений. AI / ML превосходит существующие методологии и инструменты.
Так как же нам, как профессионалам в области анализа данных, преодолеть этот разрыв?
Компания - это кульминация разнообразных знаний, навыков и опыта. Этот конгломерат того, что некоторые могут рассматривать как источник «метаинформации», дает компаниям возможность принимать важные бизнес-решения и стратегически взаимодействовать с клиентами, поставщиками и персоналом предприятия. Искусственный интеллект - это сочетание всех этих аспектов.
Так как же продемонстрировать эту реальность тем, кто не решается отказаться от своих устаревших моделей?
Многие клиенты не решаются исследовать жизнеспособность этой технологии на своем предприятии, опасаясь, что это будет титаническая работа с очень небольшой денежной отдачей в сочетании с нарушением инфраструктуры. Многие не понимают, что создание алгоритмов проще, чем когда-либо прежде, благодаря всем инструментам, доступным на рынке. Их комбинация поможет определить правильные переменные для точного переопределения модели.
Помочь вашим клиентам построить империю данных и аналитики так же просто, как продемонстрировать, насколько легко быть передовой, модернизированной организацией. Покажите им доказательство концепции. Подчеркните, как внедрение AI / ML может выявить скрытые параметры и переменные, открывая их бизнес для нового анализа, улучшенного моделирования прогнозирования и улучшенных операций. Обучите руководителей компании и объясните, как AI / ML может положительно повлиять на их кошелек. Создавайте общеорганизационные инициативы для обеспечения последовательного внедрения и реализации технологии. Недостаточно изменить технологию, нужно изменить саму культуру.
AI / ML - это эквивалент команды аналитиков данных и экспертов-аналитиков, работающих круглосуточно и без устали, чтобы выявлять тенденции и взаимосвязи, очевидные для нетренированного глаза. Предприятиям и организациям нужно научиться работать с этой виртуальной командой, и окружение тех, кто посвятил свою жизнь этой отрасли, может помочь вам ускориться в рекордно короткие сроки. Вот где мы имеем значение. Наш обширный опыт сокращает время обучения и позволяет быстро и эффективно внедрять ML / AI.
Мой опыт как специалиста по анализу данных побуждает меня защищать интересы своих клиентов и помогать им добиваться успеха и достигать своих целей. Любой ответственный профессионал на моем месте понимает, какое огромное влияние AI / ML может оказать на организацию.
Если мы - как коллектив - предвидим, что нас ждет впереди, мы поможем нашим клиентам, мы будем поощрять их к полномасштабному поглощению AI / ML. Это не столько стратегия, сколько неотъемлемая обязанность.
А пока мы лежим в ожидании возможности помочь им воспользоваться преимуществами того, что некоторые считают «золотой лихорадкой данных».
Серия блогов Systech Solutions, Inc. предназначена для демонстрации текущих инноваций в области данных и аналитики. Если у вас есть предложения по поводу предстоящей статьи или вы хотите добровольно дать интервью, свяжитесь с Оливией Клайман по адресу [email protected] .
