У вас есть все эти данные, что теперь?
Как говорится в одном из этих современных клише, данные - это нефть современного мира. Но это не только означает потенциальную прибыль, обнаруженную в данных. Прежде всего, это означает понимание того факта, что как необработанная сырая нефть относительно бесполезна, так и непроанализированные данные.
Вот почему многие МСП хранят огромные объемы данных в различных системах или устаревших хранилищах данных.
Однако это имеет смысл, поскольку огромные объемы данных идут рука об руку с бизнесом - они создаются в результате общения с клиентами, маркетинговых кампаний, данных о продажах, составления отчетов о расходах и различных других повседневных действий. Кроме того, данные имеют свойство создавать больше новых данных. При умелом использовании все эти данные могут помочь оптимизировать работу и улучшить бизнес-результаты. К сожалению, в большинстве случаев это не так, поскольку обработка постоянно растущих объемов данных - огромная задача. Чаще всего самым большим препятствием является тот факт, что все данные фрагментированы между различными хранилищами и системами, и что системы не всегда могут легко преобразовать данные в пригодный для использования формат.
Собственная аналитика и отчетность
Когда в организации создаются какие-либо новые данные, обычно первое, что с ними делается, - это внутренний отчет, в котором, например, указываются все различные KPI, связанные с бизнесом. Для этого сначала необходимо связать различные существующие хранилища данных, базы данных и другие места, в которых хранятся данные. Наиболее распространенный способ сделать это - нанять поставщика услуг или партнера, который может помочь выполнить хотя бы первоначальную настройку AKA для подключения различных источников данных. Для этого они создают озеро данных, которое представляет собой общий репозиторий, в котором собираются данные из всех различных источников, имеющихся в компании. Это упрощает перекрестный анализ данных. Озера данных, которые, по сути, имеют неограниченное пространство, являются рентабельными, имеют очень точные протоколы безопасности (например, можно ограничить доступ системы только к определенным фрагментам данных), и они позволяют взаимодействовать с любыми видами существующих хранилища данных и услуги. Хотя создание озера данных само по себе является огромным шагом вперед для многих организаций, это не помогает им анализировать данные.
Для этого специалист по данным создаст в этих системах различные предустановленные отчеты, которые нужные люди смогут отслеживать в режиме реального времени. Вот упрощенный пример: оптимизация популярного интернет-магазина с помощью простой таблицы Excel или специальных запросов SQL, чтобы сделать его более удобным для пользователя, может оказаться большой проблемой - для этого данные должны быть отправлены определенным образом, их обзор могут быть созданы только постфактум, и только статические файлы могут быть переданы коллегам. С другой стороны, сопряженные источники данных и предустановленные отчеты позволяют отслеживать и получать обзор изменений в поведении клиентов в режиме реального времени, максимально оптимально разделять ресурсы, видеть скрытые тенденции, пополнять складские запасы в соответствии с показателями продаж и т. Д.
Предсказание будущего с помощью данных
После того, как этот первый шаг сделан, настало время сделать следующий, объединив анализ данных с искусственным интеллектом, который помогает обнаруживать аномалии в режиме реального времени, создавать и анализировать возможные будущие сценарии, прогнозировать тенденции и собирать тип знаний из данные, на сбор которых обычно уходит часы, если не дни или месяцы.
Внедрение искусственного интеллекта стало настолько простым в настоящее время, что это может сделать даже тот, у кого нет специальной подготовки в этой области.
Достаточно знать, что у большинства поставщиков облачных сервисов есть различные готовые сервисы, известные как интерфейсы прикладного программирования или API (для составления прогнозов на основе данных, определения закономерностей, идентификации объектов и лиц на изображениях и видео, определения голосов и преобразования их в текст. и наоборот, отслеживая контекст разговора и т. д.), которые могут делать различные выводы и делать прогнозы на основе данных. Конечно, вместо этого можно создать собственные службы или модели искусственного интеллекта, но обычно это труднее и требует больших вложений. Однако это не означает, что невозможно использовать более сложные сервисы искусственного интеллекта для своего бизнеса. У крупных поставщиков облачных услуг есть множество сервисов для быстрого запуска кластеров ИИ, и часто у них есть большой каталог предварительно обученных моделей, которые можно легко адаптировать для использования.
Сегодня большинство эстонских компаний все еще пытаются сделать первый шаг. Они все еще пытаются разобраться в своих данных и найти способы их использования для получения прибыли. Часто это делается со старыми решениями (путем создания большего количества хранилищ данных и добавления большего количества локальных аналитических приложений), но на практике стало ясно, что все эти попытки терпят неудачу, поскольку с помощью этого метода невозможно достичь результатов, которые люди ищут. .
Облачные сервисы, озера данных, искусственный интеллект и машинное обучение на самом деле намного проще и полезнее, чем думает большинство людей.
Первоначально опубликовано на https://www.admcloudtech.com 27 апреля 2019 г.
