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更高的計(jì)算,存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)功能的可用性意味著傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量成比例增加導(dǎo)致人工智能(AI)的使用增加,以獲得推動(dòng)業(yè)務(wù)決策的見解。這是南非國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)高級(jí)研究和咨詢經(jīng)理Sabelo Dlamini所說(shuō)的。
“AI是可用于分析數(shù)據(jù)并為組織提供深入見解的工具之一。在分析數(shù)據(jù)時(shí),有幾種算法模仿人類行為。與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)一起,它是用于分析數(shù)據(jù),應(yīng)用智能并最終提供見解的技術(shù)之一,“Dlamini說(shuō)。
通過(guò)采用這些分析工具,我們有責(zé)任確定合適的工具以滿足業(yè)務(wù)需求并雇用具有適當(dāng)技能的員工。“它伴隨著使用AI,機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)和使用數(shù)據(jù)科學(xué)家等創(chuàng)新加速器 - 這一角色在組織中變得至關(guān)重要。企業(yè)需要的洞察類型將決定他們部署的工具。“組織需要決定他們想要分析的數(shù)據(jù)類型以及他們所追求的洞察類型。AI是許多可以應(yīng)用的算法的集體詞匯,因此它更多的是放大AI包并查看您可以根據(jù)需要選擇哪種工具并交叉檢查您的解決方案以確保它們滿足您的需求,“ 他說(shuō)。
大多數(shù)組織已經(jīng)被可用的數(shù)據(jù)量所淹沒,現(xiàn)在更多的是優(yōu)先考慮您真正想要的數(shù)據(jù)。“當(dāng)您獲得所有可用的數(shù)據(jù)時(shí),您可以輕松地通過(guò)可能與業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的有趣見解進(jìn)行側(cè)面跟蹤。這里的關(guān)鍵是了解業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)和KPI是什么,然后在分析數(shù)據(jù)時(shí)關(guān)注那些,“Dlamini說(shuō)。“這是為了確切地知道你想從數(shù)據(jù)中提取什么,或者首先要收集數(shù)據(jù)的原因。”
雖然人工智能確實(shí)減少了人為干預(yù)的需要,但它并沒有完全消除它。Dlamini表示,仍然需要熟練的個(gè)人或能夠聯(lián)系和敘述對(duì)人類經(jīng)歷的洞察力并進(jìn)行溝通的人。
“這不是機(jī)器或機(jī)器人必然能夠做到的事情。您仍然需要有人來(lái)解釋數(shù)據(jù),因?yàn)殡m然機(jī)器人更先進(jìn)且能夠解決復(fù)雜問(wèn)題,但他們可能會(huì)遇到一些需要人為接觸的基本問(wèn)題。他們也無(wú)法將某些結(jié)果與具有實(shí)際意義的人類經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系起來(lái),并且必須與真實(shí)的現(xiàn)場(chǎng)案例有意義地相關(guān),“他說(shuō)。
人工智能,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和第四次工業(yè)革命(4IR)正在顯著改變數(shù)據(jù)的收集,管理和分析方式。“有了物聯(lián)網(wǎng),我們最終會(huì)達(dá)到這樣的程度:幾乎所有東西都具有計(jì)算能力或傳感器并定期發(fā)送數(shù)據(jù),從而產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。要從該數(shù)據(jù)中獲取洞察力,您需要使用AI工具來(lái)繪制所需的見解。因此,這些都是相互關(guān)聯(lián)的,并且在更大的情況下,如第四次工業(yè)革命(4IR),它更多的是定義你將關(guān)注哪些用例,“他說(shuō)。“它將推動(dòng)行業(yè)變革,因?yàn)樗麄冮_始要求減少人為干預(yù)。例如,在制造業(yè)中,我們?cè)O(shè)想工廠由機(jī)器人或AI運(yùn)行,甚至自主運(yùn)行。
Dlamini得出結(jié)論,組織已經(jīng)為這種可能性做好了準(zhǔn)備。“雖然數(shù)據(jù)分析功能看起來(lái)非常新穎且?guī)缀蹙哂形磥?lái)感,但它最終將與通用計(jì)算機(jī)技能相同。30年前,計(jì)算機(jī)技能只適用于少數(shù)人,現(xiàn)在已成為常態(tài)。我們預(yù)計(jì)很快,就像計(jì)算機(jī)技能一樣,每個(gè)人都將擁有分析數(shù)據(jù)的技能,以及應(yīng)用正確工具來(lái)獲取所需見解的能力。“
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