Napomena: Sljedeći članak će vam pomoći: Korištenje umjetne inteligencije u analizi podataka – Kako pronaći smisao u velikim podacima
Posljednjih nekoliko godina bilježimo brzi napredak u umjetnoj inteligenciji (AI) i strojnom učenju (ML). Oni utječu na sve vrste poslovanja i pružaju mnoge pozitivne utjecaje na oglašavanje i marketing. Jedan poseban slučaj upotrebe umjetne inteligencije je analiza podataka.
Moderna poduzeća generiraju značajne količine podataka, a analiza podataka AI daje smisao svim tim podacima na upravljiv način, pretvarajući ih u korisne informacije. Marketinški stručnjaci smatraju da su AI i ML aplikacije od velike pomoći pri pretraživanju velikih podataka kako bi otkrili relevantne uvide kada ciljaju određene kupce. Prije bi ti podaci bili neprobojni, ali sada, zahvaljujući snazi umjetne inteligencije, tvrtke mogu lakše filtrirati potencijalne potencijalne klijente i otkriti na koga bi se trebale usredotočiti i kome posvetiti resurse.
Jedan od vidljivih znakova korištenja umjetne inteligencije na internetu je Google Ads. Koliko često vidite reklamu za određeni proizvod i drugi slični njemu, prate vas na internetu? I to neće biti neki slučajni proizvod. Oglas će obično biti za nešto što vas zanima, što ste možda nedavno tražili na internetu. To se događa jer Google koristi AI i ML da bi razumio proizvode koji nam se sviđaju. Što više vremena provodimo online i što više tražimo, Google bolje razumije naš ukus. Koristi to znanje kako bi odredio koje nam oglase treba prikazivati.
Još jedna važna upotreba umjetne inteligencije je davanje smisla golemoj količini velikih podataka koji su sada dostupni. Tradicionalni alati za ekstrakciju podataka i inteligenciju dosegnuli su fizičke granice, no napredak AI sada čini temeljitiju analizu podataka mogućom i praktičnom.
Razmišljanje o velikim podacima
Tehnopedija definira Veliki podaci kao “proces koji se koristi kada tradicionalno rudarenje podataka i tehnike rukovanja ne mogu otkriti uvide i značenje temeljnih podataka.” To ukazuje da Big Data nije samo golema količina podataka; također uključuje procese potrebne za pretvaranje tih podataka u korisnu informaciju. Ova vrsta podataka zahtijeva drugačiji pristup obradi od onoga što smo koristili u prošlosti.
Ne samo da je s vremenom generirano više podataka, već su stvorene i nove vrste podataka. U početku su se tvrtke usredotočile na obradu strukturiranih podataka, na primjer, vrsta koje možete pohraniti u tekstualnu datoteku ili proračunsku tablicu. Ali danas je mnogo podataka nestrukturirano – a oni nisu uvijek očiti. Na primjer, iako se pretežno temelje na tekstu, e-pošta nije u obliku kojem tradicionalni alati za rudarenje podataka mogu pristupiti i koji mogu imati smisla. I zamislite u današnje vrijeme koliko podataka postoji kao audio, video i slikovne datoteke.
Internet stvari još je više proširio prikupljanje podataka, na primjer, razmislite o svemu što senzori na vašem telefonu, pa čak i Fitbit, bilježe i prikupljaju.
Nedavna proširenja mogućnosti i dostupnosti prepoznavanja lica i glasa doprinose ogromnim količinama podataka, a one zahtijevaju mogućnosti obrade velikih podataka da bi imale bilo kakvu vrijednost.
Pojava Big Data dovela je do povećanja potražnje za načinima njihove učinkovite i isplative obrade. U protivnom prikupljanje tih podataka postaje besmisleno i golemo rasipanje resursa. Potreban vam je način za skeniranje ogromnih količina podataka kako biste potražili obrasce ili veze koje zatim možete koristiti u svom strateškom planiranju.
Znanstvenici koji se bave podacima opisuju Big Data u smislu 3V-a:
Volumen – količina podataka generiranih iz različitih izvora
Brzina – brzina generiranih podataka
Raznolikost – mješavina tipova podataka uključenih u cjelokupnu zbirku podataka – strukturirano/polustrukturirano/nestrukturirano.
Svaki sustav za analizu podataka mora uzeti u obzir 3Vs podataka kojima rukuje, posebno pri određivanju svojih mogućnosti.
Što je analiza podataka?
Analiza podataka je proces proučavanja podataka i crtanja uzoraka. Nalazi se u središtu polja analitike podataka. Analiza podataka uključuje i deskriptivnu analizu (analiza podataka i opisivanje onoga što se događa) i prediktivnu analizu (predviđanje onoga što će se dogoditi u budućnosti, na temelju trenutnih i prošlih aktivnosti).
Mnoge tvrtke bore se s pristupom svim podacima koji se odnose na njihovo poslovanje. Često su prikladni podaci lako dostupni, ali tvrtki nedostaju alati za njihovu analizu u upotrebljiv oblik. Podaci mogu biti raštrkani na mnogo mjesta, što znači da tvrtka prvo treba prikupiti sve potrebne podatke prije nego uopće započne analizu podataka. A onda kada tvrtka prikupi podatke iz niza izvora, često ih treba pretvoriti u zajednički oblik i spojiti. To može biti jednostavno poput mogućnosti usporedbe podataka u formatima datoteka CSV i Excel.
Oracle primjećuje da proces prikupljanja podataka može biti mnogo teži i dugotrajniji od stvarne analize podataka, osobito ako je ručna i neponovljiva. Tipično, tvrtke moraju “izmisliti kotač” svaki put kada trebaju provesti ovu analizu podataka.
Postoje četiri glavne vrste analitike podataka, prema Gartnerovom modelu uspona:
1. Deskriptivna analitika podataka – bavi se osnovnim pitanjima poput To su fokus alata i nadzornih ploča poslovne inteligencije (BI). Deskriptivna analitika može se dalje razdvojiti na ad hoc izvješćivanje (prilagođena izvješća koja se generiraju za vas po potrebi) i standardna izvješća (planirana izvješća prema predlošku ili uobičajenom formatu). [What Happened?]
2. Analitika dijagnostičkih podataka – proces ispitivanja podataka kako bi se razumjeli uzrok i posljedica ili zašto se nešto dogodilo. [Why did it happen?]
3. Prediktivna analitika podataka – možete ih koristiti za prepoznavanje trendova, korelacija i uzročnosti. To može uključivati i prediktivno i statističko modeliranje. [What will happen?]
4. Preskriptivna analitika podataka – gdje se AI i veliki podaci kombiniraju kako bi pomogli u predviđanju ishoda i identificiranju radnji koje treba poduzeti. [How can we make it happen?]
Svaka od ovih vrsta analize podataka ima specifičnu svrhu, pri čemu su neke usmjerene na budućnost, a druge na bolje razumijevanje prošlosti. Međutim, bez obzira koja vrsta najbolje odgovara vašim potrebama, primarni cilj analitičara podataka je korištenje podataka za povećanje učinkovitosti i poboljšanje performansi, pronalaženjem uzoraka u podacima.
Sedam tehnologija obuhvaća analitiku podataka i velike podatke:
- Prediktivna analitika – statistički algoritmi koji rade na podacima koji određuju buduće rezultate na temelju povijesnih podataka
- Hadoop – softverski okvir sposoban za obradu i sadržavanje ogromnih razina podataka
- Rudarenje podataka – analiza golemih količina podataka kako bi se otkrile veze i uzorci
- Strojno učenje – onaj dio umjetne inteligencije koji uključuje programiranje računala za učenje iz iskustva, tako da mogu generirati modele za analizu velikih skupova podataka i proizvesti bolje, preciznije rezultate.
- Rudarstvo teksta – poput Data Mininga, ali s ciljem analize dostupnog teksta radi razvoja uvida i razumijevanja – blisko povezano s obradom prirodnog jezika (NLP)
- Analitika u memoriji – analiza podataka o memoriji sustava radi dobivanja uvida
- Upravljanje podacima – poboljšanje pohrane, kvalitete i organizacije podataka u organizacijama.
Korištenje umjetne inteligencije za analizu podataka
Kao što smo vidjeli u Što je AI marketing?, pojava AI izazvala je seizmičku promjenu koja je transformirala marketinšku industriju do neprepoznatljivosti. Jedan od razloga za to je moć umjetne inteligencije da ubrza i ima smisla analizu podataka. AI je marketinškim stručnjacima omogućio da iskoriste goleme količine podataka, automatiziraju složene procese, personaliziraju sadržaj i daju predviđanja s dosad nenajavljenom točnošću.
AI koristi računalne uređaje za simulaciju procesa ljudske inteligencije. Općenito uzima velike količine podataka o obuci, “uči” iz toga, a zatim analizira žive podatke za korelacije i obrasce, dajući predviđanja o tome što to znači za budućnost.
Tradicionalna analiza podataka zahtijeva znatan ljudski doprinos da bi se manipuliralo kodom svaki put kad je nekome potrebna promjena. AI, međutim, uklanja ovaj zahtjev, jer može neovisno napraviti potrebne prilagodbe, osobito ako uključuje strojno učenje.
AI može obuhvatiti svih sedam tehnologija koje smo gore spomenuli kako bi obrada velikih podataka bila moguća i upravljiva.
Kako se AI analiza podataka razlikuje od tradicionalne analize podataka
Glavne razlike između umjetne inteligencije i tradicionalne analize podataka odnose se na kapacitet i neovisnost računala. Prethodno smo dosegli ograničenje količine podataka koje ljudi mogu učinkovito obraditi. Ići dalje u analizu podataka obično je zahtijevalo toliko resursa da je brzo postalo nepraktično i neekonomično. Sustavi koji se temelje na umjetnoj inteligenciji mogu obraditi znatno više podataka koji su im bačeni i rade nadljudskom brzinom kako bi postigli bolje rezultate.
Također, sustavi koji uključuju strojno učenje, omogućuju računalima da uče i rade neovisno, pretvarajući različite oblike neobrađenih podataka u smislene analize. Ovi sustavi trebaju ljudski doprinos na početku, ali ubrzo mogu funkcionirati samostalno, ostavljajući osoblju da obavlja druge zadatke višeg prioriteta.
Koristi se za AI Data Analytics
Strojno učenje poduzećima daje prilike za obradu golemih količina podataka i otkrivanje trendova i obrazaca. To im nudi priliku za optimizaciju sustava i pružanje personaliziranih usluga svojim klijentima.
Poduzeća mogu dobiti podatke iz raznih izvora. Mogu čak koristiti softver za otkrivanje i prepoznavanje lica kako bi personalizirali marketing pojedincima. Inteligentni softver za automatizaciju može učiti iz emocionalnih reakcija potrošača, a softver može prilagoditi svoje marketinške poruke u skladu s tim. Tvrtke mogu poboljšati korisničku uslugu, a zauzvrat i korisničko iskustvo, kombinirajući povijesne podatke o klijentima, složene algoritme, obradu prirodnog jezika, pa čak i emocionalnu analizu kako bi bolje predvidjeli želje kupaca.
Walmart, na primjer, koristi modele umjetne inteligencije kako bi bolje predvidio optimalnu kombinaciju zaliha za bilo koju trgovinu na određeni dan. Na primjer, u svoje sustave unose informacije o vremenu kako bi mogli usvojiti zalihe u trgovinama kako bi bolje odražavale potražnju kupaca. Oni znaju da će trgovina u području gdje se predviđa uragan imati povećanu potražnju za stvarima kao što su vreće s pijeskom, flaširana voda i usisavači za mokro/suho. Walmart zna požuriti slati te artikle iz svojih distribucijskih centara u tu trgovinu. Što je više vremenskih nepogoda, sustav više uči zahtjeve kupaca.
Drugi slučaj u kojem se Walmart u stvarnom vremenu prilagođava svojoj analizi podataka je s AI pametno određivanje cijena. Eksperimentiraju s kamerama koje podržavaju Wi-Fi s podacima u stvarnom vremenu u prolazima za meso, prilagođavajući cijene kako bi se smanjilo kvarenje i otpad. Walmart je otkrio da je ovo pametno određivanje cijena dovelo do 30% povećanja prodaje u odjelu.
Kako se umjetna inteligencija može koristiti za otkrivanje uvida i trendova iz podataka o klijentima?
Kao Dublji uvidi primjećuje, umjetna inteligencija može revolucionirati način na koji prikupljamo uvide u proizvode i potrošače. Tvrtke mogu iskoristiti moć analitike nestrukturiranih podataka za praćenje ponašanja potrošača kao što su obrasci kupnje ili pronalaženje nezadovoljenih potreba u pretrpanoj kategoriji proizvoda. Može pomoći tvrtkama da uvedu inovacije, prošire se, povećaju prodaju i unakrsnu prodaju svojih proizvoda i usluga na tržištima o kojima prije nisu razmišljali.
Nestrukturirani podaci, kao što su recenzije, komentari, postovi na društvenim mrežama i forumi, mogu doista zabilježiti stavove vaših kupaca. Ipak, ti bi podaci prije bili isključeni iz vašeg poslovnog odlučivanja, najvjerojatnije stavljeni u kategoriju “preteško”. To daje robnim markama dublje razumijevanje ponašanja kupaca i skrivenih prilika.
Analitika teksta može dati uvid u mišljenje kupaca, trendove razgovora, teme o kojima se raspravljalo i druge korisne informacije. Tekstualna analitika koju pokreće AI pruža mogućnosti prediktivne analize omogućujući tvrtkama da bolje predvide potrebe kupaca i tržišne trendove.
Prediktivna i preskriptivna analitika podataka pomaže vam odrediti što klijenti žele prije nego što žele. To osigurava da možete naručiti prave vrste i količine inventara uz malo rasipanja, poboljšati korisničku uslugu, povećati poslovnu učinkovitost i povećati životnu vrijednost za kupca.
Zamotavanje stvari
AI analiza podataka koristi algoritme strojnog učenja za praćenje i analizu ogromnih količina podataka, automatizirajući dugotrajan posao koji inače obavljaju analitičari podataka. AI i strojno učenje sada transformiraju analitiku podataka nudeći razine brzine, razmjera i granularnosti koje su ljudski nemoguće i koje su prije bile nezamislive.
Još jedna prednost korištenja AI analize podataka je ta što, za razliku od ljudskih analitičara podataka, AI algoritmi nisu hendikepirani već postojećim pretpostavkama i pristranostima. AI analitika može analizirati ogromne količine podataka i pružiti potpuno objektivnu analizu. Osim toga, algoritmi strojnog učenja mogu odgovoriti na poslovne promjene čim se dogode.
Često postavljana pitanja
Što je AI analiza podataka?
Analiza podataka AI uključuje korištenje algoritama umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML) za obradu i analizu velikih skupova podataka (Big Data). Pomaže tvrtkama da shvate ogromne količine podataka identificirajući obrasce, trendove i uvide koje bi bilo teško otkriti korištenjem tradicionalnih metoda analize podataka.
Kako se AI analiza podataka razlikuje od tradicionalne analize podataka?
Analiza podataka umjetnom inteligencijom razlikuje se od tradicionalne analize podataka po svojoj sposobnosti da obrađuje mnogo veće količine podataka nadljudskim brzinama. AI može samostalno prilagoditi i poboljšati svoju analizu korištenjem strojnog učenja, dok tradicionalne metode zahtijevaju značajan ljudski unos i ne mogu obrađivati podatke tako učinkovito ili u tolikoj mjeri.
Koje su prednosti korištenja umjetne inteligencije za analizu podataka?
Prednosti korištenja umjetne inteligencije za analizu podataka uključuju povećanu učinkovitost, mogućnost brze obrade golemih količina podataka, točnije i objektivnije uvide, automatizaciju dugotrajnih zadataka i mogućnost otkrivanja skrivenih trendova i obrazaca. AI također smanjuje ljudske predrasude i pretpostavke u analizi podataka.
Koje su neke od uobičajenih upotreba analitike podataka umjetne inteligencije u poduzećima?
Analitika podataka AI koristi se na različite načine, uključujući predviđanje ponašanja kupaca, optimiziranje upravljanja zalihama, personaliziranje marketinških napora, poboljšanje korisničke usluge kroz prediktivnu analizu i analizu nestrukturiranih podataka kao što su objave na društvenim mrežama i recenzije kupaca kako bi se dobio dublji uvid u raspoloženje i trendove kupaca .
Kako AI može pomoći u otkrivanju uvida i trendova iz podataka o korisnicima?
AI pomaže u otkrivanju uvida i trendova iz podataka o kupcima analizirajući nestrukturirane podatke (npr. postove na društvenim mrežama, recenzije) i strukturirane podatke (npr. evidenciju prodaje) kako bi se identificirali obrasci kupnje, nezadovoljene potrebe, raspoloženje kupaca i trendovi razgovora. Prediktivna i preskriptivna analitika omogućuje tvrtkama da predvide potrebe kupaca, optimiziraju zalihe i poboljšaju korisničke usluge, čime se poboljšava ukupna poslovna učinkovitost i dugotrajna vrijednost kupaca.
O autoru
Pisac
Nadica Naceva, voditeljica sadržaja u Influencer Marketing Hubu, iskusna je spisateljica i recenzentica s dubinskom ekspertizom u digitalnom i content marketingu. Koristeći svoje bogato iskustvo u vođenju stvaranja sadržaja i strateškog usmjeravanja, Nadica donosi kritički pogled i analitički pristup recenziranju članaka i edukativnih članaka. Njezina predanost točnosti, integritetu i inovativnosti sa svakom recenzijom pomaže IMH-u da postane vodeći izvor u utjecajnom marketingu. Njezini su uvidi potkrijepljeni podacima prve strane, čime se osigurava da sadržaj zadovoljava najviše standarde relevantnosti.
