Данные — важнейший ингредиент этого рецепта под названием ИИ, поэтому один великий человек однажды сказал:

«Большая ошибка — теоретизировать, не имея данных». - Шерлок Холмс

Данные — это действительно все в этом мире, управляемое технологиями.

Инновации теперь кажутся повседневным делом, а количество данных, создаваемых в этом современном мире, просто невообразимо. Что нам делать с таким количеством данных? Что ж, хорошая новость заключается в том, что каждое предприятие приходит к пониманию важности данных и их способности создавать модель ИИ.

Многие компании по всему миру увеличили свои инвестиции, желая стать частью мира ИИ.

Но предприятия должны понимать одну вещь: данные и ИИ не решат проблем в бизнесе, продуктах или услугах. Это помогает бизнес-лидерам принимать обоснованные решения, быстрее получать доступ к информации, автоматизировать бизнес-процессы и позволяет им получать результаты быстрее, чем человек.

Правомерно используя информацию о Данных, бренды имеют хорошие шансы получить конкурентное преимущество среди своих конкурентов.

Стратегия использования данных и ее важность

Стратегия данных — это набор вариантов выбора и решений, которые вместе определяют высокоуровневый курс действий для достижения высокоуровневых целей. Это включает в себя бизнес-планы по использованию информации для получения конкурентного преимущества и поддержки целей предприятия. Давайте посмотрим, как наличие стратегии использования имеющихся у нас данных придаст очарование нашему бренду.

Постановка целей

Понимание бизнес-целей и потребностей с точки зрения источника данных. После того, как вы сделали вывод, определите цели данных и их важность, потому что это помогает сформировать стратегию, чтобы вы могли решить, какой тип данных необходимо собирать, а какого сбора данных можно избежать.

Всегда желательно вмешиваться с четко определенными целями, поэтому усилия, которые мы прилагаем, чтобы помочь нам получить правильные данные, которые нам нужны для улучшения нашего бренда, когда-либо.

Источник правильных данных

Есть несколько способов получить необходимые данные. Но мы должны найти правильный набор данных, который придаст ценность нашему бизнесу.

Данные могут быть двух типов: структурированные и неструктурированные.

Целых 80% времени тратится на очистку и обработку данных для преобразования неструктурированных данных в структурированные.

Неструктурированные данные, только если они структурированы, могут дать нам точные результаты и понимание проблемы. Итак, прежде чем собирать данные, постарайтесь получить как можно более структурированный источник.

В процессе очистки данных существует принцип FAIR (Findable, Accessible, Inter-operable, Reusable). Если данные будут очищены на основе принципа FAIR, то эти данные станут активом этой цифровой эры, и это можно будет создать один раз — использовать много, согласно консенсусу саммита G20 в Ханчжоу в 2016 году. Не все данные дают представление только о некоторых.

Управление данными

После того, как данные собраны и обработаны, следующим важным делом является управление данными. Основная ответственность заключается в защите данных от несанкционированного доступа.

Управление данными не только готовит частную политику для организации, но также должно соответствовать другим структурам. Скажем, мы собираем данные по разным заинтересованным сторонам из разных географических границ — важно соблюдать существующие политики, откуда данные были собраны.

Например, если мы ведем бизнес с европейскими странами, нам необходимо соблюдать GDPR (Общее положение о защите данных). Если этого не сделать, к нам могут быть применены санкции, поскольку данные могут быть конфиденциальными.

Кроме того, нам необходимо информировать заинтересованные стороны о том, почему мы собираем данные и с какой целью. Сбор данных без их ведома является нарушением норм и, следовательно, крайне важно информировать о них заинтересованные стороны.

Убедитесь, что данные с нами безопасны и стабильны.

Правильная пропорция навыков

Работа с данными и ИИ требует новых ролей и навыков в организации. Это работа не одного человека, и для ее работы требуется несколько специалистов по разным доменам.

Роли могут различаться в зависимости от бизнес-процесса, например, ИИ-стратег, специалист по данным, инженер данных, аналитик данных и т. д. Основываясь на цели, организация должна обладать идеальной пропорцией вышеперечисленных ролей для достижения видения.

Помимо вышеперечисленных ролей, бизнес-лидеры должны обладать знаниями в области ИИ, чтобы поддерживать и определять цели для концепции ИИ.

Культура данных

Чтобы разработать эффективную стратегию, жизненно важно создать культуру данных, что означает принятие решений на основе анализа данных, а не опыта, которым мы обладаем в этой области. Причина — данные имеют статистическую ценность в течение некоторого времени. Принятие решений на основе собранных нами данных, несомненно, принесет нам лучшие результаты.

В целом, чтобы создать культуру данных, отделы и организации должны позволить данным говорить сами за себя и доверять управлению статистикой. Чтобы добиться успеха в качестве организации, управляемой данными, требуется активное участие всех сотрудников организации. Таким образом, открытый доступ к данным играет важную роль в этом процессе и поможет лучше понять ситуацию.

Что ж, если предприятие хочет внедрить искусственный интеллект в свой бизнес, в первую очередь бизнес-лидеры должны иметь четкое представление об отрасли и области.

Когда есть понимание, они ничего не предполагают, позволяя Данным говорить о результатах самим за себя. Бренды могут решить, что можно и нужно делать с Данными после их сбора.

Изучите приведенные ниже курсы, чтобы понять, что такое ИИ в реальном мире и как он работает. Руководителям бизнеса будет полезно:

Исследуйте и изучайте, прежде чем внедрять, не следуйте слепо за другими