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数据科学

通过AI /机器学习推动智能分析

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人工智能(AI)以及 机器学习 (ML),正在改变组织与贸易伙伴或客户开展业务的方式。它们正在推动全球每个行业中发生的数字化转型。从观看的电影到人们驾驶的汽车,事实证明它们无处不在,可以提高日常生活的质量。 AI / ML在发现生命科学的新疗法,减轻金融服务欺诈风险以及提供个性化的全渠道客户体验方面发挥着重要作用。

诸如人工智能之类的变革性技术似乎可以像魔术一样工作—尽管其影响显而易见,但组织可能不了解它,也不知道如何最好地利用这些强大的创新解决方案。

人工智能扩大了新业务解决方案的影响及其提供质量驱动的客户体验的程度。但是,为了获得最高的准确性,这些解决方案需要大量数据。使用 人工智能 使用不良或有限的数据,公司可能会对无数的业务计划产生可怕的影响,甚至会适得其反。

没有数据,人工智能将无法运行

为了使组织有效利用人工智能驱动的工具,数据工程师和分析人员必须知道如何处理所收集的信息。而成功取决于可信赖数据以及及时数据的可用性。

但是,为什么数据分析师和科学家需要最优质的数据才能通过AI驱动的工具正常运行?

例如,以一种模型来评估和预测消费者的行为。就信息而言,邮政编码是指示消费者位置的最常见数据之一。但是,如果此信息不完整或不准确,则不会使用此信息,因为它会阻碍分析和评估过程。因此,错误的客户数据可能导致错误的预测并降低整个工作的价值。当数据正确时,预测可能会更好。

没有人工智能,数据就不会 那 有用

人工智能在帮助公司处理数据而不牺牲精度或速度方面发挥着核心作用。

随着数字化转型的鼎盛时期,数据的数量和大小得到了突飞猛进的增长。处理如此庞大的数据并不容易。人工智能驱动的数据驱动技术可以帮助公司处理此类处理数据,以确保相关性,价值,安全性和透明度。他们可以依靠 AI数据集成平台 轻松,准确地提取,转换和使用数据。此类解决方案提供了端到端的加密环境,可确保数据免受不健康的侵扰和破坏,并使它们难以开展业务。

采取智能方法利用真正的数据潜力

 

在当今的数字时代,组织必须以业务发展的速度前进,实现自助服务并为客户带来最大价值,这一点至关重要。基于人工智能的技术在这里大放异彩。 

 

AI / ML技术使不同行业的组织能够毫不费力地从客户数据中提取价值。例如,AI数据集成解决方案使所有业务用户都能在不同字段之间映射数据,从而更轻松地将信息集成到统一数据库中。由于非技术用户可以轻松利用这些解决方案,因此IT团队无需承担全部责任。这使IT人员可以自由地专注于其他战略任务。 

 

这些解决方案使用机器学习算法来交付数据预测,从而可以进一步加速数据转换过程。由于决策是使用算法进行的,因此减少了诸如值丢失,重复性,不准确等错误的可能性。因此,组织可以利用AI / ML工具来改变其交付客户价值的方式。他们可以映射和集成数据并维护数据完整性,增强决策能力并启动增长。 

 

AI数据集成技术使用户能够以更少的精力和时间来映射和集成数据。因此,将这些解决方案融入现有的数据映射过程中可以为组织的业务增加价值。 

 

人工智能/机器学习方法可以排除繁琐,重复的任务,使用户可以自由地从事高价值项目。此外,通过提高对组织的数据理解并识别数据隐私和质量异常。它可以为开发人员,管理人员,分析师和业务用户提供帮助,通过自动化和扩充以及可能的建议和最佳操作来提高任务的速度。

 

简而言之,组织必须部署基于人工智能/机器学习的技术来促进数据分析和使用。 

钱德拉·谢卡(Chandra Shekha)r是的技术爱好者 Adeptia Inc。作为IT行业的积极参与者,他谈到了数据集成以及技术如何帮助企业实现其潜力。