Dowiedz się, jak sprzyjać elastycznej AI dzięki analitykom danych

trzy ikony umieszczone wokół laptopa

Czym jest analityka danych i dlaczego ma tak duże znaczenie?

 

Analityka danych to proces wykorzystywania algorytmów, metod i systemów do wyodrębniania wiedzy i informacji z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Analizy i uczenie maszynowe pomagają użytkownikom w tworzeniu predykcji, doskonaleniu optymalizacji oraz usprawnianiu działań operacyjnych i podejmowania decyzji.

Obecnie od zespołów ds. analityki danych oczekuje się odpowiedzi na wiele pytań. Przedsiębiorstwa wymagają predykcji i optymalizacji na wyższym poziomie, opartych na analizach w czasie rzeczywistym wykonywanych za pomocą narzędzi takich jak te.

Cykl życia analityki danych rozpoczyna się od zebrania danych z odpowiednich źródeł, przejrzenia ich i przygotowania w formatach zrozumiałych dla maszyn. W kolejnym kroku przy użyciu metod statystycznych i innych algorytmów wykrywa się wzorce i trendy. Następnie budowane i programowane są modele odpowiadające za tworzenie predykcji i stawianie prognoz. Na koniec wynik zostają zinterpretowane.

Rozwój technologii sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego i automatyzacji doprowadził do znacznego udoskonalenia narzędzi do analityki danych dla biznesu. W efekcie powstały zespoły ds. analityki danych — w skład których mogą wchodzić eksperci (Expert Data Scientist), osoby bez przygotowania technicznego (Citizen Data Scientist), programiści, inżynierowie i analitycy biznesowi — działające we wszystkich obszarach przedsiębiorstwa.

Dostępne możliwości są ogromne. Automatyzacja mozolnych zadań analitycznych, takich jak przygotowywanie danych, a także zaangażowanie do budowania modeli analityków bez kwalifikacji w zakresie programowania (00:21) przekłada się na wyższą elastyczność i innowacyjność przedsiębiorstwa. Automatyzacja cyklu życia analityki danych pozwala ekspertom zajmować się najbardziej interesującymi i nowatorskimi aspektami w tej dziedzinie. Dzięki połączeniu ludzkiego intelektu z technologią analityki danych i automatyzacją przedsiębiorstwa mogą pozyskiwać z danych większą wartość.

Analizy wielkich zbiorów danych

 

Do 2025 r. 50% czynności wykonywanych w ramach analityki danych zostanie zautomatyzowanych przez technologię AI, co pomoże sprostać niedoborom odpowiednio wykwalifikowanej kadry*. IBM udostępnia AutoAI do automatyzowania analityki danych i zarządzania cyklem życia AI.

80%

czasu analitycy danych przeznaczają na znajdowanie, przeglądanie i organizowanie danych**

#1

Analityk danych to najlepiej zapowiadające się stanowisko w 2019 r.***

Dlaczego analityka danych ma dziś takie duże znaczenie?

Ogromna ilość i zróżnicowanie danych z mediów społecznościowych, platform mobilnych i urządzeń oraz nowe technologie i narzędzia sprawiają, że analityka danych (03:43) jeszcze nigdy nie była tak ważna. Przedsiębiorstwa postrzegają analitykę danych i AI (06:13) jako składnik strategii opartej na nowoczesnych technologiach. Efektywność analityki danych wymaga, aby w całym cyklu życia oferowała nie tylko tradycyjne analizy, ale także bez zarzutu współpracowała z nowoczesnymi aplikacjami. Oznacza to, że analityka danych w praktyce musi przestać ograniczać się do rutynowych, mozolnych zadań — analitycy danych poświęcają nawet 85% swojego czasu na przeglądanie, kształtowanie i przenoszenie danych z miejsca na miejscu, często na potrzeby uczenia maszynowego. Pozostawia to niewiele czasu na wykrywanie wzorców i trendów, budowanie modeli, opracowywanie predykcji i prognoz oraz interpretowanie wyników.

Na szczęście jest na to sposób. Najnowszym osiągnięciem w zakresie nowoczesnej analityki danych jest funkcja AutoAI, która automatyzuje etapy przygotowywania i modelowania danych. Dzięki temu więcej analityków danych może wykorzystywać swoje kwalifikacje zgodnie z przeznaczeniem, a więcej przedsiębiorstw czerpać korzyści z analityki danych, od predykcji po optymalizację.

Wielkie pytania do analityki danych

  • Który kolejny tysiąc klientów stracimy i dlaczego?
  • Gdzie powinniśmy postawić nowe stoisko lub nowy sklep?
  • Którzy z najlepszych pracowników mogą od nas odejść?
  • Czy zmiana cen produktów przełoży się na oszczędności?
  • Czy mój zespół odpowiada na oczekiwania właściwych osób?

→ Przeczytaj raport o przypadku użycia AI

→ Obejrzyj webinarium poświęcone korzystaniu z AI (odsyłacz prowadzi poza serwis IBM)

 

Analityka danych podstawą sukcesu

A oto kilka sposobów, w jakie przedsiębiorstwa mogą wykorzystać dane w celu uzyskania przewagi nad konkurencją:

Doświadczenia klientów

Duży dostawca technologii dla centrów zgłoszeniowych wykorzystuje dane do przeprojektowywania interakcji z centrum zgłoszeniowym i pozyskiwania cennych informacji od klientów.

Profilaktyka zdrowotna

Szpitalny oddział ratunkowy zwrócił się do analityków danych z prośbą o pomoc w proaktywnym monitorowaniu i podejmowaniu działań zapobiegawczych, tak by zwiększać szanse pacjentów na pełne wyleczenie.

Zarządzanie ryzykiem

Nieprawidłowy model może mieć dla banku katastrofalne konsekwencje. Jeden z dużych banków wykorzystuje analitykę danych do niwelowania ryzyka i ograniczania zagrożeń wskazywanych przez model.

Bezpieczeństwo i niezawodność

Jeden z największych na świecie producentów motoryzacyjnych wykorzystuje analitykę danych do analizowania zachowań kierowcy i projektowania lepszych, bezpieczniejszych, bardziej niezawodnych i spersonalizowanych pojazdów.

Lojalność klientów

Główny sprzedawca detaliczny w Wielkiej Brytanii wykorzystuje analitykę danych do wyodrębniania praktycznie użytecznych spostrzeżeń, optymalizowania promocji i zachęcania do zakupów ponad 15 milionów posiadaczy kart lojalnościowych.

Powiązane produkty i oferty

IBM Watson Studio

IBM Watson® Studio udostępnia narzędzia ułatwiające pracę i zespołowe wykorzystywanie danych do budowania i trenowania modeli na dużą skalę. Pozwala w elastyczny sposób budować modele tam, gdzie znajdują się dane, a następnie wdrażać je w dowolnym miejscu w hybrydowym środowisku. Dzięki temu wnioski wyciągnięte z pomocą analityki danych szybciej znajdują zastosowanie w praktyce.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition wykorzystuje algorytmy uczenia głębokiego do analizowania materiałów wideo i obrazów i rozpoznawania w nich scenerii, obiektów i twarzy. Działa w oparciu o interfejsy API Watsona. Wykorzystanie wstępnie wytrenowanych modeli i treści wizualnych skraca czas oczekiwania na wyniki prowadzonych prac.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak™ for Data pomaga zbierać, organizować i analizować dane na platformie środowiska wielochmurowego. To bezpieczny fundament analityczny, który ułatwia dostęp do danych i pozwala skalować analizy na żądanie z pomocą AI.

IBM Decision Optimization

IBM Decision Optimization udostępnia narzędzia, które wykorzystują osiągnięcia nauk matematycznych i zasoby obliczeniowe, by pomagać analitykom danych w optymalizacji decyzji podejmowanych z pomocą technologii uczenia maszynowego. Modele optymalizacji decyzji mogą być teraz w łatwy sposób wdrażane jako usługa na platformie Watson Machine Learning.

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale™ monitoruje i ocenia rezultaty pracy sztucznej inteligencji w całym cyklu jej życia, a także dostosowuje i nadzoruje AI do zmieniających się warunków biznesowych — tak by modele można było budować i uruchamiać w dowolnym miejscu.

Głębokie uczenie

IBM Watson Studio oferuje technologię uczenia głębokiego, która pomaga analitykom danych w wizualizowaniu sieci neuronowych i skalowaniu wszerz treningów. Opłaty są naliczane wyłącznie za faktycznie wykorzystane zasoby.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS® Modeler umożliwia przedsiębiorstwu obsługę narzędzi do analityki danych metodą „przeciągnij i upuść”. Pozwala szybciej osiągać korzyści z modeli o skali produkcyjnej.

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop pomaga rozpocząć pracę, budować modele i wdrażać je z poziomu komputera desktop — w każdym miejscu, w każdej chwili.

IBM Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning rozszerza obszar implementacji modeli opartych na technologii uczenia maszynowego i uczenia głębokiego na rozproszone środowisko wielu podmiotów użytkujących.

Watson Studio Premium

Łącząc analizy predykcyjne i preskryptywne w ramach jednej platformy do analiz i przetwarzania danych od początku działającej w chmurze, IBM pomaga organizacjom w szybszym osiąganiu korzyści płynących z analityki danych i AI. Rozwiązanie Watson Studio Premium dla platformy IBM Cloud Pak for Data zapewnia znaczący zwrot z inwestycji (PDF, 1,6 MB).

Rozwiązania w dziedzinie analityki danych dla Twojej branży

Służba zdrowia

Wydobywaj spostrzeżenia z badań klinicznych, danych pacjentów i innych zasobów:

  • Przewiduj problemy zdrowotne i ratuj ludzkie życie z pomocą alertów
  • Ograniczaj ryzyko postawienia błędnej diagnozy
  • Rozpoznawaj wzorce objawów
  • Niweluj ryzyko towarzyszące przepisywaniu lekarstw na receptę

Bankowość

Usprawniaj obsługę klientów dzięki innowacyjnej aplikacji wykorzystującej techniki uczenie maszynowego i działającej w chmurze hybrydowej:

  • Umożliwiaj sprzedawcom udzielanie natychmiastowych odpowiedzi na wnioski kredytowe
  • Zbuduj aplikację mobilną do oceny zdolności kredytowej
  • Spełniaj oczekiwania klientów i zwiększaj zyski

Produkcja

Usprawniaj produkcję pojazdów autonomicznych dzięki technologii uczenia maszynowego:

  • Trenuj czujniki samochodów autonomicznych, wykorzystując techniki uczenia maszynowego
  • Ograniczaj koszty produkcji na dużą skalę
  • Spraw, by samochody autonomiczne były bardziej przystępne cenowo i bezpieczne

Usługi komputerowe

Stawiaj na robotyzację procesów (RPA) z wykorzystaniem AI:

  • Pomagaj pracownikom skupiać się na kluczowych zadaniach
  • Rozwijaj inwestycję w RPA z pomocą platformy Watson Machine Learning
  • Skróć czas opracowywania rozwiązań RPA o 20%

Środki przekazu i przemysł rozrywkowy

Przeprowadzaj szybsze, bardziej pogłębione analizy widzów telewizji dzięki technikom uczenia maszynowego:

  • Usprawniaj analizowanie złożonych danych na temat widzów
  • Skaluj w łatwy i szybki sposób, w miarę potrzeb
  • Koncentruj się na uwalnianiu potencjału biznesowego

Edukacja

Wykorzystuj dane o uczniach, programy zajęć, ankiety, testy i inne materiały:

  • Sprzyjaj spersonalizowanemu planowaniu i monitorowaniu; spraw, by doradcy byli zawsze należycie poinformowani
  • Wykrywaj luki w kształceniu
  • Pomagaj uczniom w lepszym przygotowaniu do zajęć

Analityka danych — opisy osiągnięć

Integracja narzędzi do analityki danych Open Source przy jednoczesnym spełnieniu wymagań dotyczących bezpieczeństwa

Zarządzanie ryzykiem modeli z pomocą analityki danych i uczenia maszynowego

Rewolucjonizowanie interakcji z fanami dzięki analityce danych i AI

Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia głębokiego na potrzeby działających offline optycznych czytników znaków (OCR)

Usprawnienie procesu modelowania oraz optymalizacja popytu i podaży

Usprawnienie obsługi klienta i kontrolowanie ryzyka z wykorzystaniem szybkich testów ryzyka kredytowego

Zwalczanie przestępstw z pomocą analityki danych: wdrażanie właściwych zasobów we właściwym miejscu i czasie

Dbanie o zdrowie populacji dzikich zwierząt dzięki analityce danych i technikom uczenia maszynowego

Zaszczepianie inteligentnych rozwiązań w fabrykach dzięki wykorzystaniu technik uczenia maszynowego w zarządzaniu jakością

O’Reilly: elastyczna AI w biznesie

W ciągu najbliższej dekady wartość biznesowa technologii AI wyniesie 13 bilionów dolarów. Brak jednak zestandaryzowanego sposobu implementacji AI, więc niełatwo ograniczyć ryzyko towarzyszące takiemu projektowi. Dowiedz się, jak procedury realizowane pod szyldem „elastycznej AI” mogą zagwarantować Twojemu zespołowi powodzenie. Eksperci Carlo Appugliese, Paco Nathan i William S. Roberts chętnie podzielą się swoimi wskazówkami.

* „How to choose the right data science and machine learning platform”, Gartner Research, marzec 2019 r.

** „What Data Scientists Really Do, According to 35 Data Scientists”, Harvard Business Review, sierpień 2018 r.

*** „Why data scientist is the most promising job of 2019”, TechRepublic, styczeń 2019 r.