По данным LinkedIn, каждый день создается около 2,5 квинтиллиона байт данных. Если их организовать, оптимизировать и визуализировать, они могут создать бесчисленные возможности, пишет на портале Datanami Уильям Скелли, генеральный директор компании Causeway Solutions.

Скоординированный полёт огромных стай птиц — прекрасная иллюстрация силы и возможностей организованных данных. Вид миллионов птиц, которые проносятся, пикируют и кружатся в движении, создавая красивые вихревые узоры, не может не вызывать благоговейного трепета. Точно так же эксперты по данным помогают управлять «суперроем» данных. Они смотрят дальше битов и байтов, видят общую картину наборов данных и выявляют закономерности для принятия бизнес-решений.

Другой пример — компания Hershey’s использовала предиктивную аналитику, чтобы предвидеть миграцию активности потребителей во внутренние дворики и приусадебные участки во время недавней пандемии. Кондитерская компания увеличила объемы производства своих культовых шоколадных батончиков и пропагандировала веселье и удовольствие, связанные с приготовлением маршмэллоу на огне. Грамотное использование аналитических данных позволило Hershey’s увеличить продажи на 70 млн. долл.

Но нельзя отрицать, что увеличение объема данных приводит к увеличению количества проблем, связанных с их качеством, управлением, целостностью и т. д.

Демократизация данных

Спрос на все большее количество данных и развитие искусственного интеллекта и машинного обучения для ускорения бизнес-процессов подчеркнули нехватку квалифицированных и опытных специалистов по данным.

Появились технологии low-code/no-code, которые позволяют людям с небольшим опытом работы с ИИ или вообще без оного использовать приложения ИИ/МО.

Переход к более широкой демократизации данных и бескодовым структурам данных и алгоритмам создает еще большую потребность в инженерах по данным, специалистах в области науки о данных и менеджерам данных. Эти профессионалы должны будут разобраться в хаосе, который часто создается неспециалистами по данным, работающими со сложными массивами данных.

В недавно опубликованном отчете The Harris Poll и Appen говорится, что 88% организаций используют внешних поставщиков данных ИИ для внедрения решений, и это еще более усугубляет ситуацию. По данным этого исследования, что 78% компаний не достигают 80% точности в своих моделях данных ИИ.

Это поразительные цифры, которые должны заставить нас задуматься и удвоить усилия по обеспечению целостности данных.

Подумайте о том, насколько ваш бизнес зависит от возможностей ИИ и МО для принятия уверенных решений.

Качество данных и управление

Если ваша организация пользуется услугами поставщика решений по обработке данных, убедитесь, что он поддерживает самые высокие стандарты. Когда вы предоставляете клиентские данные, его специалисты должны быть в состоянии обновить записи, удалить дубликаты и обеспечить, чтобы ваши кампании основывались на качественной информации.

Ваш консультант по данным должен сотрудничать с вами в разработке политики сбора, хранения, обработки и утилизации информации. В рамках управления данными от него требуется обеспечить безопасность, конфиденциальность, точность и возможность использования данных. Он должен поддерживать соответствие отраслевым стандартам, а также правилам и нормам, установленным ассоциациями, государственными органами и другими заинтересованными сторонами.

Целостность данных и этика

Все большая зависимость от данных, ИИ и МО неизбежно требует доступа к персональным данным. Некоторые из наиболее значимых и полезных способов активизации ИИ предполагают использование конфиденциальных данных, таких как финансовая информация или медицинские записи.

Помимо повышения качества и целостности данных, сегодня все больше внимания уделяется преодолению так называемой проблемы «черного ящика» ИИ. В большинстве инструментов, основанных на ИИ, мы видим только входные и выходные данные, не имея представления о процессах, алгоритмах и внутреннем устройстве программ. В будущем ответственные за системы ИИ должны будут объяснять, какая информация была использована для получения выводов, и описывать, как принимаются решения.

Это включает в себя этический аспект устранения предвзятости при автоматизированном принятии решений. Использование необъективных данных приводит к несправедливому обращению и дискриминации.

Убедитесь, что вы работаете со специалистом по данным, который имеет доступ к источникам потребительских данных и сбору клиентских данных, которые соответствуют законам и правилам.

Визуализация данных

Ведущие консультанты по данным предоставляют интерактивные дашборды, сочетающие визуальные образы с данными реального времени. Они располагают опытом визуализации данных и представления данных в графическом или наглядном формате.

Ваш партнер по анализу аудитории поможет вам построить масштабируемые конвейеры МО, используя методы оптимизации для повышения эффективности использования наборов данных. Располагая передовыми технологиями, он может привнести свой опыт в предиктивную аналитику и прескриптивное моделирование, обеспечивая интеллектуальное понимание того, что мотивирует вашу целевую аудиторию.

Работая вместе с таким партнером, вы сэкономите расходы на маркетинг, повысите продажи и откроете новые возможности.