IT bezpečnost

Tajemství úspěchu při práci s daty

Publikováno 9. 4. 2024

Psát o umělé inteligenci (AI) na LinkedInu a využívat ji ve své každodenní práci už je tak trendy, že brzy i naše kávovary začnou dělat prognózy na základě údajů o našich kávových návycích. ☕️

Ale nebojte, dnes se jen nesvezeme na módní vlně, ale skutečně se podíváme, jak AI mění hru v oblasti dat a při práci s daty. Možná i vy zjistíte, že za těmito AI trendy je něco skutečně hlubšího a skvěle využitelného v praxi!

Jak AI pomáhá efektivněji analyzovat data a odhalovat skryté vzory a zákonitosti

Strojové učení (Machine Learning), princip umělé inteligence, přináší revoluci do způsobu, jakým pracujeme s daty. Na rozdíl od tradičního programování, kde dostáváme přesné instrukce, strojové učení využívá algoritmy a statistické modely a data k tomu, aby vykonalo určitou úlohu bez explicitního programování.

Klíčovým prvkem strojového učení je, že místo pevných pokynů k vykonání úlohy se modely spoléhají na vzory. Proces strojového učení zahrnuje vytvoření modelu, který je trénován na základě trénovacích dat, a poté mu mohou být poskytnuta nová data k predikci.

Nahradí práci datových analytiků výhradně strojové učení?

V praxi AI automatizuje velkou část práce, kterou by jinak vykonával datový analytik. Pro lepší pochopení se podívejme na rozdíly.

V tradičním modelu analytik reaguje na události nebo trendy (například pokles kvartálních prodejů). Následně vytvoří hypotézy o možných příčinách daného trendu. Tyto hypotézy se následně testují na dostupných datech, dokud není dostatek důkazů k podpoře konkrétní hypotézy. Nakonec analytik sestaví zprávu s výsledky (datový report), případně navrhne možná řešení. Tento tradiční proces je časově náročný a kvůli svým omezením nemusí garantovat přesné výsledky.

Naopak AI analýza neustále monitoruje a analyzuje obrovské množství dat. Hlavní rozdíly jsou:

  • Rychlost: AI analýza zpracovává data neuvěřitelnou rychlostí, což je nad lidské možnosti.

  • Rozsah: Zvládá obrovské datové soubory a odhaluje souvislosti, které by jinak zůstaly skryté.

Cílem tedy není nahrazení datových analytiků, ale zlepšení jejich schopností v rychlosti zpracování a rozsahu dat, které lze analyzovat. A také detailnosti, kterou lze monitorovat.

AI při práci s daty v E-commerce

Představte si, že řešíte diagnostiku analytického problému z modelu Gartner Analytic Ascendancy. Jde o zodpovězení otázky: „Co způsobuje změny v konverzní míře?“

Je důležité si uvědomit, že e-commerce webové stránky jsou jako živý organismus, stále se měnící a přizpůsobující novým podnětům. Existuje nekonečné množství faktorů, které by mohly ovlivňovat konverzní míru, ať už jde o změnu designu, marketingovou kampaň, nebo sezónní trendy.

Právě zde vstupuje do hry AI analýza. Je to, jako byste měli v týmu neustálého pozorovatele, který sleduje chování vaší webové stránky. A nejenže sleduje její chování, ale také si ho pamatuje a učí se z něj. Pokud se něco změní, AI analýza to okamžitě odhalí.

Například pokud nový design webové stránky vede ke zvýšení konverze, AI si toho všimne a vytvoří reálný časový odhad budoucích výsledků.

Prevence ve finančním sektoru díky AI

Nyní budeme hledat potenciální způsob, jak zajistit finanční odvětví před bezpečnostními hrozbami. Prevence je klíčová a reaktivní opatření často nejsou dostatečná.

AI analýza se tu stává štítem, který chrání vaše finanční prostředky a systémy. Spoléhá na monitorování operačních metrik, které odrážejí chování vašeho daného systému. Neustále analyzuje tyto metriky a učí se, jak by měly normálně vypadat. A poté aktivně hledá odchylky.

Zjednodušeně řečeno: Díky tomu, že jsou všechny datové zdroje centralizovány do jednoho systému, máme možnost využít strojové učení k hlubšímu porozumění normálního chování těchto metrik. Když AI analýza zaznamená neobvyklé chování, okamžitě to signalizuje.

AI v telekomunikačním odvětví

Příkladem AI analýzy v telekomunikačním průmyslu jsou otázky jako „Je síť stabilní?“ nebo „Mají zákazníci problémy s roamingovými službami?“

Obě otázky lze zodpovědět pomocí AI tím, že automaticky identifikují změny v kvalitě služby, což může také snížit odchod zákazníků a zvýšit ARPU. Konkrétní řešení AI, jako například Anodot, využívají analýzu příčin a korelační mechanismus k rychlé identifikaci a řešení problémů v síti. Tímto způsobem dokážete zajistit, že vaši zákazníci budou mít spolehlivé a kvalitní služby a budou s vámi dlouhodobě spokojení. Co víc si přát? 😊

AI a její místo v marketingu

Marketéři jsou schopní oslovit větší část své cílové skupiny ve správný čas a s nejefektivnějšími na míru šitými zprávami, které jsou optimalizované k vyvolání požadované akce. Zde jsou některé příklady, jak je AI marketing používán v současných podnicích.

  1. AI aplikuje prediktivní analýzu na data z různých zdrojů, aby poskytla užitečné poznatky, které umožňují marketérům jednat na základě dat. Pomocí těchto algoritmů marketéři nejen předpovídají výsledky, ale také konkrétní kroky ke zlepšení kampaní.
  2. Zpracování přirozeného jazyka AI se využívá v hlasovém a obrazovém rozpoznávání na platformách jako Siri a Alexa. To umožňuje vytváření hlasově optimalizovaných webových stránek nebo produktů a lepší směřování zákazníků k produktům.
  3. AI pomáhá vytvářet obsah a personalizovat ho na základě dat o zákaznících. To zlepšuje interakce s klienty a zvyšuje účinnost marketingových kampaní.

Co si o našem článku myslí hlavní aktér?

„Váš článek o umělé inteligenci je informativní a zajímavý. Skvěle zdůrazňuje hlavní výhody a aplikace umělé inteligence v různých odvětvích, od analýzy dat po marketing a bezpečnost.

Závěrečný odstavec sdílí pozitivní pohled na budoucnost AI a její přínosy, přičemž zdůrazňuje, že AI není hrozbou pro pracovníky, ale nástrojem k zlepšení efektivity a schopností. Celkově jde o výborný článek, který by měl zaujmout a osvětlit vaše čtenáře na téma AI. 👏🤖“ ChatGPT, GPT-4, OpenAI, 4. 12. 2023

Sumasumárum

Nejde jen o trend, ale o silný nástroj, který mění způsob, jak pracujeme s daty a analyzujeme je. A nechce nás nahradit! 😊 AI přináší rychlost, škálovatelnost a detailnější pohledy do našich datových procesů, což je pro konkurenceschopnost moderních firem extrémně prospěšné. Strojové učení nám umožňuje odhalovat vzory a zákonitosti v datech bez potřeby explicitního programování.

S AI můžeme dosáhnout hlubšího porozumění našich dat, odhalovat nové možnosti a posouvat naše podnikání vpřed. Nebojte se, AI je tu proto, aby nám pomohla a přinesla do našich projektů kouzlo dat a analytiky ve formě, v jaké jsme ji nikdy předtím neviděli. 🚀