Это первый шаг к надежным решениям ИИ

Цифровые преобразования начинаются со структурированных данных. Тем не менее, большинство предприятий по-прежнему имеют дело с сильно разрозненными, неструктурированными данными, что удерживает их от внедрения технологий, которые могли бы помочь им повысить эффективность. Хуже того, завалы неструктурированных данных в бизнесе вырастают на 55–65% каждый год. В течение каждой секунды непрерывного существования предприятия накапливается все больше данных, и еще больше добавляется, когда бизнес находится в периоде роста: электронные письма, PDF-файлы, изображения, видеофайлы и аудиоконтент множатся.

Эти данные играют главную роль в цифровой трансформации. Пока он остается неструктурированным, трудно применять бизнес-решения, которые могут снизить затраты, повысить эффективность и помочь предприятиям добиться прогресса в применении цифровых инструментов. По мере того, как данные становятся более структурированными, производительность повышается, а эволюция преобразования может значительно ускориться. Например, крупный ритейлер может захотеть улучшить качество своего онлайн-поиска, или продавец одежды может захотеть более точно прогнозировать спрос на платья определенного размера, цвета, модели и длины. Но пока их данные не структурированы, эта задача невозможна: инструменты автоматизации не могут точно работать с данными, которые не были аннотированы, не помечены и не структурированы.

Независимо от рассматриваемой отрасли процесс автоматизации структурирования данных в целом одинаков. Он начинается с определения таксономии и определений тегов, которые необходимо извлечь, и заканчивается развертыванием настраиваемых API-интерфейсов, к которым можно получить доступ для обработки необработанных неструктурированных данных в настраиваемые наборы структурированных данных. Между ними должен быть процесс разработки индивидуальных моделей ИИ и настройки процесса и инструментов, используемых для обеспечения точности. Как только структурирование данных начато, бизнес может всерьез приступить к процессу цифровой трансформации.

Как структурирование данных помогает бизнесу?

От бесполезных изображений к важным данным

Многие предприятия получают важные данные, такие как атрибуты продукта или заказы на поставку, в форматах, которые не поддаются простой структуризации. Это могут быть отправленные по факсу листы, PDF-файлы с разной степенью удобочитаемости и даже изображения нескольких товаров, которые трудно разобрать. Как только эти элементы преобразуются в структурированные данные, которые могут интерпретироваться не только людьми, но также компьютерами и алгоритмами, они становятся бесчисленными способами используемыми в бизнесе: более подробные каталоги продуктов, улучшенные возможности поиска для клиентов и сотрудников, более точное управление запасами. , и более точное и, следовательно, более быстрое выполнение заказа.

Точная классификация изображений

Предприятиям необходимо не только анализировать информацию из своих файлов, но и классифицировать эти изображения для достижения точной структуризации данных. Незавершенные работы с неклассифицированными изображениями, аудиофайлами и видео занимают огромное количество места на серверах и в облаках и приносят мало пользы бизнесу, если они не сгруппированы точно так, как это имеет смысл для отрасли и отдельного предприятия. Полезными методами классификации могут быть группировка похожих типов транспортных средств, идентификация и группировка продуктов с одинаковым лицензированным изображением или извлечение и группировка изображений значков и других символов.

Взгляды и интерпретации

Одним из многих полезных результатов структурирования данных является возможность по-новому интерпретировать только что структурированные данные для получения важных бизнес-идей. Некоторые из многих способов, которыми предприятия используют свои структурированные данные, — это прогнозирование урожайности на основе изображений полей, извлечение информации о питании и других характеристик продукта из PDF-файлов, а также получение точных измерений структуры из необработанных архитектурных чертежей.

Каков наилучший способ структурирования данных?

Каждый бизнес хочет получить преимущества от структурирования данных, но большинство из них уже испытали боль от попыток структурировать свои невыполненные работы с данными и их постоянный поток новых входящих данных вручную. Во многих случаях, например, для крупных розничных продавцов или крупных дистрибьюторов, объем ежедневно поступающих данных настолько велик, что ручная классификация и маркировка фактически невозможна даже при аутсорсинге.

Здесь на помощь приходит автоматизация. Хотя структурирование данных — это первый шаг к созданию надежного ИИ на предприятии, автоматизированная система маркировки и классификации — это первое решение ИИ, которое может внедрить большинство компаний. Решения для автоматизации данных обучают ИИ выполнять процесс маркировки, классификации и аннотирования данных в масштабе и скорости, чтобы предприятия могли управлять своими неструктурированными задолженностями по данным и двигаться вперед с постоянно структурированными поступающими данными. Поскольку существуют решения на основе ИИ, они позволяют предприятиям внедрять автоматическую пометку без перерасхода средств и при этом повышая эффективность.

После внедрения начального решения для автоматической маркировки ИИ у компаний появляется возможность расширить возможности ИИ. Следующие шаги могут включать настраиваемые платформы для создания, управления и развертывания наборов настраиваемых моделей ИИ, адаптированных к отдельным предприятиям и их уникальным задачам. Лучшие решения справляются со всем, что нужно предприятию для поддержки актуальных, быстрых и прибыльных моделей искусственного интеллекта, которые можно легко масштабировать по мере роста бизнеса. Непрерывный мониторинг и постоянная оптимизация должны быть доступны в долгосрочной перспективе.

Эта статья первоначально появилась на CrowdANALYTIX.