Узнайте, как развивать гибкий ИИ с помощью обработки и анализа данных

три значка вокруг ноутбука

Что такое обработка и анализ данных и почему это важно?

 

Обработка и анализ данных — это процесс, использующий алгоритмы, методы и системы для извлечения идей и знаний из структурированных и неструктурированных данных. В нем используется аналитика и машинное обучение, помогающее пользователям строить прогнозы, улучшать оптимизацию, операции и принятие решений.

Современные специалисты по обработке и анализу данных должны знать ответы на множество вопросов. В деловом мире сейчас наблюдается повышение спроса на прогнозирование и оптимизацию, основанные на анализе данных в реальном времени с помощью инструментов, подобных этим.

Процесс обработки и анализа данных начинается со сбора данных из достоверных источников, очистки этих данных и преобразования в формат, понятный для технологий машинного обучения. На следующем этапе с помощью статистических методов и других алгоритмов выявляются шаблоны и тенденции. После этого модели программируются и настраиваются для прогнозирования, и на последнем этапе уже выполняется интерпретация результатов.

Достижения в сфере ИИ, машинного обучения и автоматизации повысили стандарты бизнес-инструментов для обработки и анализа данных. Это привело к формированию групп обработки и анализа данных: в различных подразделениях стали появляться профессионалы в области обработки данных, исследователи данных, программисты, инженеры и бизнес-аналитики.

Все это открывает колоссальные возможности. Автоматизация таких утомительных задач обработки данных, как их подготовка, а также предоставление аналитикам, не имеющим опыта программирования (00:21), возможности создавать модели способствует сохранению гибкости бизнеса и внедрению инноваций. Автоматизация процесса обработки и анализа данных освобождает время специалистов для более интересных и полезных дел в своей сфере. Интеллект человека в сочетании с технологиями обработки и анализа данных, а также автоматизацией помогает использовать данные намного эффективнее, чем раньше.

Работа с данными

 

К 2025 году 50% процессов в сфере обработки и анализа данных будут автоматизированы с помощью ИИ, что снизит остроту дефицита высококвалифицированных специалистов*. Решение IBM AutoAI способно автоматизировать обработку и анализ данных, а также управление жизненным циклом ИИ.

80%

времени специалистов по обработке и анализу данных тратится на поиск, очистку и организацию данных**

#1

В 2019 году профессия «Специалист по обработке и анализу данных» была названа самой перспективной профессией***

Почему обработка и анализ данных имеет сегодня важнейшее значение?

Если принять во внимание объемы и разнообразие данных из социальных сетей, из мобильных каналов и от устройств, а также данных, создаваемых новыми технологиями и инструментами, становится понятно, что без науки о данных (03:43) в современном мире просто не обойтись. Организации считают обработку, анализ данных и ИИ (06:13) эффективными инструментами реализации бизнес-стратегии. Для того чтобы обработка данных была эффективной, она должна поддерживать не только традиционные, но и современные аналитические приложения. Это значит, что процессы анализа данных не должны ограничиваться только утомительными рутинными задачами: не менее 85% времени аналитиков тратится на очистку, формирование и перемещение данных с места на место, чтобы их можно было использовать для машинного обучения. Таким образом, на поиск закономерностей и тенденций, на создание моделей, на прогнозирование и интерпретацию результатов практически ничего не остается.

К счастью, решение есть. Новейшая разработка в современной науке о данных — технология AutoAI, которая автоматизирует этапы подготовки и моделирования данных. Теперь не только больше специалистов по обработке данных могут эффективнее заниматься своей профильной деятельностью, но и больше организаций могут пользоваться всеми возможностями науки о данных, начиная с прогнозирования и заканчивая оптимизацией.

Типовые вопросы, на которые можно ответить с помощью анализа и обработки данных

  • Какую следующую тысячу клиентов мы потеряем и почему?
  • Где лучше поставить новый киоск или магазин?
  • Какие самые эффективные сотрудники находятся на грани увольнения?
  • Если мы изменим цену на продукты, удастся ли нам сэкономить?
  • Правильно ли моя группа выбрала предлагаемый товар и целевую аудиторию?

→ Читать отчет о примере внедрения ИИ

→ Смотреть вебинар о применении ИИ (внешняя ссылка)

 

Успех благодаря науке о данных

Вот несколько способов использования данных в организациях для получения конкурентного преимущества:

Потребительский опыт

Крупный поставщик технологий для контактных центров использует данные для трансформации контактных центров и получения полезной информации от клиентов.

Профилактика заболеваний

Специалисты центра экстренной медицинской помощи обратились к экспертам по данным для организации активного мониторинга и принятия профилактических мер для повышения выживаемости пациентов.

Управление рисками

Неточное моделирование для банка может повлечь за собой катастрофические последствия. Крупный банк использует обработку и анализ данных для более эффективного смягчения рисков и сокращения рисков модели.

Безопасность и надежность

Один из крупнейших в мире производителей автомобилей использует науку о данных для изучения поведения водителей и разработки более качественных, безопасных, надежных автомобилей с учетом индивидуальных особенностей водителей.

Лояльность клиентов

Крупная торговая сеть в Великобритании использует науку о данных для извлечения полезных идей, оптимизации рекламных акций и увеличения суммы покупательского чека более чем 15 миллионов держателей карт лояльности.

Родственные продукты и предложения

IBM Watson Studio

IBM Watson® Studio предоставляет удобный инструментарий для коллективной работы с данными и крупномасштабного построения и обучения моделей. Гибкость этого продукта позволяет создавать модели, данные в которых можно размещать и развертывать в любом месте в гибридной среде, что помогает быстрее осваивать и применять науки о данных.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition использует алгоритмы глубокого обучения для анализа видео и изображений с целью определения окружения, объектов и лиц с помощью API Watson. Это помогает ускорить получение результатов за счет применения заранее обученных моделей с визуальным содержимым.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak™ for Data помогает собирать, упорядочивать и анализировать данные на базе мультиоблачной платформы. Это решение формирует платформу для надежной аналитики, упрощающую доступ к данным и помогающую расширять обработку и анализ данных по требованию с помощью ИИ.

IBM Decision Optimization

IBM Decision Optimization предоставляет инструментарий, помогающий специалистам по обработке и анализу данных оптимизировать решения моделей машинного обучения с помощью математических и вычислительных методов. Сегодня модели оптимизации решений можно легко развернуть как услугу в составе Watson Machine Learning.

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale™ отслеживает и измеряет результаты, получаемые с помощью ИИ, на протяжении жизненного цикла, а также адаптирует ИИ к изменению обстоятельств бизнеса — для моделей, создаваемых и используемых в любых средах.

Глубокое обучение

Услуга глубокого обучения в составе IBM Watson Studio помогает экспертам по наукам о данных в визуальном дизайне нейронных сетей и масштабировании обучения с оплатой за фактическое использование.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS® Modeler предоставляет организациям простой инструмент анализа данных, способствующий ускорению ввода в эксплуатацию промышленных моделей.

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop позволяет использовать ваш компьютер для построения и развертывания моделей в любое время и в любом месте.

IBM Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning расширяет возможности развертывания моделей глубокого и машинного обучения в распределенной среде с множественной арендой.

Watson Studio Premium

Объединив предписывающую и прогнозную аналитику в облачной платформе обработки и анализа данных, IBM предоставляет организациям возможность ускорения ввода моделей в эксплуатацию с помощью науки о данных и ИИ. Watson Studio Premium для IBM Cloud Pak for Data помогает добиться существенной окупаемости инвестиций (PDF, 1,6 МБ).

Решения для обработки и анализа данных для вашей отрасли

Здравоохранение

Извлечение полезной информации из клинических исследований, данных о пациентах и т. п.:

  • Прогнозирование проблем со здоровьем и содействие спасению жизней с помощью предупреждений
  • Сокращение числа ошибочных диагнозов
  • Обнаружение закономерностей в симптомах
  • Устранение риска от рецептурных препаратов

Банковское дело

Ускорение обслуживания клиентов с помощью инновационного приложения гибридного облака, работающего на основе машинного обучения:

  • Предоставление отделам продаж возможности давать ответы на обращения за кредитом на месте
  • Оценка кредитоспособности клиента с помощью мобильного приложения
  • Удовлетворенность клиентов и повышение прибыли

Производство

Машинное обучение содействует производству беспилотных автомобилей:

  • Обучение датчиков беспилотных автомобилей с помощью технологии машинного обучения
  • Сокращение затрат на массовое производство
  • Повышение безопасности беспилотных автомобилей и снижение их стоимости

Вычислительные услуги

Внедрение роботизированной автоматизации процессов (RPA) на основе ИИ:

  • Высвобождение времени сотрудников для решения стратегических задач
  • Расширение технологии RPA с помощью Watson Machine Learning
  • Ускорение разработки решения RPA на 20%

СМИ и индустрия развлечений

Машинное обучение помогает быстрее и точнее понять телезрителей:

  • Ускорение анализа более сложных данных о зрительской аудитории
  • Более быстрое и простое масштабирование по мере изменения спроса
  • Упор на реализацию бизнес-возможностей

Образование

Получение и обработка данных о студентах, учебных программах, опросах, экзаменах и т. п.:

  • Составление индивидуальных программ, отслеживание успеваемости и информированные консультанты
  • Выявление пробелов в обучении
  • Повышение успеваемости студентов

Истории успешного внедрения науки о данных

Интеграция открытых инструментов науки о данных с полным соблюдением требований безопасности

Управление моделированием рисков с помощью технологий науки о данных и машинного обучения

Наука о данных и ИИ помогают в корне изменить способы взаимодействия с болельщиками

Обучение и развертывание моделей глубокого обучения для автономных программ распознавания текста (OCR)

Рационализация процесса моделирования и оптимизация баланса спроса и предложения

Ускорение обслуживания клиентов и контроль рисков с помощью экспресс-оценок кредитных рисков

Борьба с преступностью с помощью науки о данных: развертывайте правильные ресурсы в нужном месте в нужное время

Поддержание здоровья популяции диких животных с помощью науки о данных и машинного обучения

Внедрение машинного обучения для управления качеством помогает сделать фабрики разумнее

O’Reilly: Гибкий ИИ для бизнеса

По прогнозам, в следующие десять лет экономический эффект от использования ИИ составит 13 триллионов долларов. Но стандартной практики внедрения ИИ не существует, поэтому очень сложно избежать риска провала проекта. Узнайте о практиках Agile AI и о том, как настроить вашу группу на успех, от экспертов Карло Аппульезе, Пако Натана и Уильяма С. Робертса.

* «Как выбрать правильную платформу для анализа, обработки данных и машинного обучения», Gartner Research, март 2019 г.

** «Чем на самом деле занимаются специалисты по обработке и анализу данных: опрос 35 специалистов», Harvard Business Review, август 2018 г.

*** «Почему профессия специалиста по обработке данных в 2019 году считалась самой перспективной», TechRepublic, январь 2019 г.