ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. AI. ມ. ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ?

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. AI. ມ. ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ? - blog ໂດຍ Jay Nair

ມີເຕັກໂນໂລຢີທີ່ປ່ຽນແປງຢູ່ໃນໂລກໃນປະຈຸບັນນີ້ໂດຍມີຜົນສະທ້ອນແລະຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືໃນ ຄຳ ສັນຍາຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະປ່ຽນແປງຫລືປ່ຽນແປງລະບົບນິເວດ. ອຸດສາຫະ ກຳ ໄດ້ຫັນປ່ຽນ, ແລະຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນກັບມັນ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນເຊື້ອຊາດເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການປັບຕົວຫຼືການລວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຂົ້າໃນອົງກອນຂອງພວກເຂົາໃນແບບທີ່ມີປະສິດຕິພາບແລະບໍ່ມີຕົວຕົນ.

ໃນ ຈຳ ນວນນັ້ນ, ປັນຍາປະດິດແມ່ນໄກຈາກການເປັນແນວຄິດ ໃໝ່. ໃນຖານະເປັນເທັກໂນໂລຢີ, ມັນຢູ່ກັບພວກເຮົາດຽວນີ້, ແຕ່ວ່າສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ປ່ຽນໄປ. ພວກເຮົາເບິ່ງທາງເລືອກໃນການໃຫ້ບໍລິການໃນເມຄ, ການ ນຳ ໃຊ້ AI ໃນ ໜ້າ ທີ່ການຈັດຕັ້ງທີ່ ສຳ ຄັນແລະຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ຄອມພິວເຕີ້, ໃນບັນດາຫຼາຍໆຢ່າງ.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ຫຼາຍໆອຸດສາຫະ ກຳ ຄາດວ່າຈະຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາແລະຄາດວ່າຈະຢູ່ໃນລະດັບສູງຕື້ໃນປີ 2025. AI ຫຼືປັນຍາປະດິດແມ່ນ ຄຳ ເວົ້າ, ແຕ່ວ່າອົງກອນຕ່າງໆຍັງຄົງຕໍ່ສູ້ກັບການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນຂອງພວກເຂົາໃຫ້ກາຍເປັນກະແສຂໍ້ມູນ. ສິ່ງທ້າທາຍແມ່ນຫຍັງ, ແລະມັນສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ແນວໃດ?

ສິ່ງທີ່ກ່າວມານັ້ນແມ່ນທຸລະກິດ ກຳ ລັງຝັງວິທີແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆຂອງ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາ, ແຕ່ປະເຊີນກັບບັນຫາໃນຮູບແບບຂອງຕົ້ນທຶນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມປອດໄພ, ການລວມຕົວ, ແລະແມ່ນແຕ່ຮູບແບບທີ່ມີລະບຽບ. ແຕ່ວ່າການວິເຄາະສາມາດມີບົດບາດໃນການເລັ່ງການເຄື່ອນໄຫວຂອງ AI ໃນວິສາຫະກິດ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງ ໝົດ, ວິສາຫະກິດທີ່ໄດ້ ນຳ ໃຊ້ການວິເຄາະແມ່ນສອງເທົ່າທີ່ຈະໄດ້ຮັບການບໍລິຫານຂັ້ນສູງ ສຳ ລັບການຮັບຮອງເອົາ AI.

ໃນຂະນະທີ່ຫຼາຍຄົນເຊື່ອວ່າ AI ແມ່ນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງການປະຕິວັດດິຈິຕອນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ການວິເຄາະຈັດອັນດັບເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງວິວັດທະນາການທີ່ສາມາດ ນຳ ໄປສູ່ການປະຕິບັດ AI ທີ່ປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດ. ຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ໃນອົງກອນທີ່ມີການວິເຄາະ, ໂດຍສະເພາະບັນດາອົງການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແລະການກະກຽມຂໍ້ມູນ, ການຂ້ຽວຂາດຂໍ້ມູນແລະອື່ນໆ, AI ແມ່ນຄວາມກ້າວ ໜ້າ ທາງ ທຳ ມະຊາດ.

ທາງປັນຍາທຽມ, ແມ່ນວິທີການ, ແມ່ນການຫັນປ່ຽນທີ່ກົງໄປກົງມາ ສຳ ລັບອົງການຈັດຕັ້ງເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ມີລະບົບການວິເຄາະທີ່ແກ່. ການຄົ້ນຄວ້າຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ ນຳ ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໂລກທີ່ປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດທີ່ສຸດໃນການ ນຳ ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ອີງໃສ່ AI ມັກຈະລວມເອົາຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນ ໜ້າ ທີ່ການ ດຳ ເນີນທຸລະກິດຫຼັກຂອງພວກເຂົາ - API, ອິນເຕີເຟດແລະອື່ນໆ.

ນະໂຍບາຍທົ່ວວິສາຫະກິດກ່ຽວກັບມາດຕະຖານຂໍ້ມູນແມ່ນວິທີ ໜຶ່ງ ເພື່ອກະຕຸ້ນການວິເຄາະແລະການປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຮັກສາໄວ້ວ່ານະໂຍບາຍຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍ ກຳ ນົດຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງແລະໃນການຕິດຕາມການເຂົ້າເຖິງແລະຍຸດທະສາດໃນທົ່ວວິສາຫະກິດ, ເຊິ່ງກໍ່ໃຫ້ເກີດການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນຂອງພະນັກງານ.

AI ເຕີບໃຫຍ່ຕາມເວລາດ້ວຍການວິເຄາະ

ປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄປສູ່ຄວາມເປັນຜູ້ໃຫຍ່ໃນໄລຍະ ໜຶ່ງ ໂດຍອີງຕາມຂໍ້ມູນແລະຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເວົ້າ. ສິ່ງນີ້ເວົ້າເຖິງການລົງທືນຂອງອົງກອນສະເພາະໃນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຫລືການເກັບຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງຂັ້ນຕອນການຈັດສັນຊັບສິນ ສຳ ລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງ ໝົດ, ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນມາດຕະການໂດຍກົງ ສຳ ລັບຄຸນນະພາບຂອງການຄາດຄະເນຂໍ້ມູນ.

ໃນໄລຍະເວລາ, ພວກເຮົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນພະຍານບໍລິສັດສຸມໃສ່ການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍຂອງການໄດ້ມາແລະຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ ສຳ ລັບ AI ເພື່ອໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບ ຄຳ ສັນຍາຂອງການປະຕິວັດຂໍ້ມູນແລະທຸລະກິດ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ມັນຍັງມີຄວາມ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າການເຈາະແລະການໃຫຍ່ເຕັມຕົວບໍ່ໄດ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພົວພັນໃນທາງບວກ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີການວິເຄາະຢ່າງເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດຂອງທຸກຂະ ແໜງ ການ, ການຄ້າ e-Commerce ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ກັນວ່າຈະເປັນຜູ້ໃຫຍ່ທີ່ຕໍ່າທີ່ສຸດ.

ການວິເຄາະເພື່ອປູທາງ ສຳ ລັບການຮັບຮອງເອົາ AI

ໃນຍຸກປັດຈຸບັນ, ບັນດາອົງກອນຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງ ໜັກ ແໜ້ນ ກ່ຽວກັບສະຕິປັນຍາທຸລະກິດ (BI), ລວມທັງຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາການວິເຄາະ, ການປົກຄອງແລະຄວາມສາມາດໃນການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະໂຄງສ້າງ. ເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກເຫລົ່ານີ້ແມ່ນຕົວຊ່ວຍສ້າງຍຸດທະສາດ AI ທີ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ລອງພິຈາລະນາເບິ່ງຫລາຍໆວິທີການໃນການວິເຄາະໃນອະນາຄົດທີ່ອີງໃສ່ AI:

1. ການລົງທືນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຕໍ່ຜົນ ສຳ ເລັດຂອງການລວມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະມີໂຄງສ້າງທີ່ຢູ່ຄຽງຂ້າງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນມໍລະດົກເຊັ່ນ ERP ແລະລະບົບ CRM.

2. ການລົງທືນໃນສະຖາປັດຕະຍະ ກຳ ຫລືຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຍີ BI ເພີ່ມຂື້ນຈາກການເກັບຮັກສາ, ການກິນ, ການສ້າງແບບ ຈຳ ລອງ, ການຄົ້ນພົບ, ການເບິ່ງເຫັນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການວິເຄາະ.

3. ໃນຈຸດນີ້, ບັນດາອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງຮ່ວມທຸລະກິດເພື່ອຄົ້ນຫາເຄື່ອງມືທີ່ ຈຳ ເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແລະການ ສຳ ຫຼວດໂດຍຜູ້ ນຳ ໃຊ້ແລະທຸລະກິດເອງ.

4. ການສ້າງລະບົບການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດໃຫ້ກວ້າງຂວາງໃນວິສາຫະກິດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດສ້າງເວທີທີ່ແຂງແຮງ ສຳ ລັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ສຳ ລັບຫຼາຍກວ່າການວິເຄາະທີ່ອະທິບາຍ. ມັນສາມາດປະກອບມີການລາຍງານແລະການປະຕິບັດວິທີການຕ່າງໆອ້ອມຮອບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ປັນຍາປະດິດ, ການວິເຄາະການຄາດເດົາແລະການ ກຳ ນົດໃນຂະ ໜາດ.

5. ແພລະຕະຟອມ BI ໃນວິສາຫະກິດຍັງສາມາດເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາ AI ຜ່ານລະບົບການຄິດໄລ່, ການປະຕິບັດການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດແລະວິທີແກ້ໄຂ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານການວິເຄາະທີ່ເລິກເຊິ່ງຂອງອົງກອນສາມາດຊ່ວຍໃນການ ນຳ ໃຊ້ AI ແລະ ML ໃຫ້ມີປະສິດຕິຜົນສູງຂື້ນ.

ອົງການຈັດຕັ້ງປະຈຸບັນແມ່ນຢູ່ໃນລະບົບນິເວດທີ່ຕ້ອງການ Data Analytics ຫຼາຍຂື້ນ. AI. ມ. ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ? ເພື່ອຄວາມ ສຳ ເລັດທາງທຸລະກິດ. ໃນທີ່ສຸດ, ມັນແມ່ນການເວົ້າກ່ຽວກັບການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຕ້ອງ ສຳ ລັບການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງ. ການຕັດສິນໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ ສຳ ຄັນ. ແຕ່ການເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ AI, MLand ແລະຄວາມເປັນຢູ່ຂອງຄົນໃນອະດີດໃນການເພີ່ມຂື້ນຂອງອະດີດແມ່ນ ສຳ ຄັນ

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ