ビッグデータとAIアプリケーションを成功させる4つの鍵

ビッグデータ技術が今や世界の主要なマーケティングツールの 1 つになっていることは周知の事実です。

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急速な変化と発展の時代において、業界を超えた組織はかつてないほど熾烈な競争を繰り広げており、今日の相互接続された世界においてベンチマーク、環境レベル、ROI、利益率の向上に取り組んでいます。ビッグデータ分析およびコンサルティング サービスは長年にわたって存在しており、大量のデータを処理および分析して洞察を得ることで、組織がビジネス目標を達成するのに役立ちます。このプロセスが発展し、世界的なインターネット技術が広く使用されるようになると、組織が処理する必要があるデータの量は急速に増加し続けるでしょう。

その結果、多くの組織がビッグデータ技術の導入を試みていますが、何らかの戦略や結果の評価がなければ、そこから得られる洞察のほとんどは説得力がありません。

人工知能は新たな競技場を作り始めています。機械学習は、ビッグデータからの継続的な情報の流れを組織に提供し、組織の構造とモデルの進捗状況と欠陥に関する独自の洞察を提供します。完璧ではありませんが、ビッグデータからの膨大なデータ処理と、高度な予測的または処方的 AI システムを組み合わせることは、組織がデータ駆動型企業になるための第一歩です。

ビッグデータと人工知能は万能薬ではないことを覚えておくことが重要です。ビッグデータを通じて AI を最適化し、成功するための 4 つの鍵を紹介します。

1. シナリオ

最初に注意すべき最も重要な点は、機械学習には認識とコンテキストが欠けているということです。

AI の力は、それを支える人々と、彼らが提供するデータにあります。組織は次の点を考慮する必要があります。

• 特別な場合にはどの変数を考慮する必要がありますか?
• ベンチマークとは何ですか?
• 最終的な目標は何ですか?

非現実的な対策、コスト、手作業は機械学習にはほとんど意味がありません。つまり、公平な解決策を見つけるには、人間が必要な常識を提供する必要があるということです。

作業者は、機械学習技術を使用してデータを分析できるように、どのデータが有用で、どのデータが役に立たないかを判断する必要があります。ビッグデータから導き出された疑問を明確にするために、AI技術は一貫した形で具体的な答えを提供します。組織は、プロセスを支援するために、スマートなクエリと十分な信頼を提供する必要があります。

2. 信頼

特に新しいテクノロジーを扱う場合には、標準を変更するのは難しい場合があります。 AI処理がビッグデータに与える影響は確実かつ測定可能ですが、人々のAI技術に対する理解は曖昧な場合があります。

AI が提供するソリューションには説明的なコンテキストが付属していることがほとんどなく、経験豊富な専門家でさえ混乱する可能性があります。結局のところ、人工知能から得られる答えを信頼するのは簡単ではありません。 AI アルゴリズムが常に労働者の期待通りに機能し、良好な結果を達成するには、人々は機械との信頼関係を築くことを学ぶ必要があります。

推奨事項のリストに無条件に従うのではなく、AI、データ専門家、コンテキスト要因を活用して組織が究極の戦略を策定できるようにすべき時が来ています。

3. 戦略

ビッグデータと機械学習の技術を通じて得られる重要な洞察のうち、見落とされがちなのが戦略です。ビッグデータ技術を通じて提供される AI は、組織が戦略を立てたり、数字からパターンを明らかにしたりするのに役立ちますが、それをどのように使用するかについての知識が不足しています。

データから収集した情報を活用して、いくつかの方法で戦略を構築します。

• AI は大量のデータを簡単に認識できる形式に変換できるため、組織が簡単にアクセスできる情報データベースを作成するのに役立ちます。これは、説得力のあるパターンを見つけて勝利戦略を開発するための優れた方法です。
• AI は、構造化されていないデータ、つまり一般的なスプレッドシートにうまく収まらない数字を、新しい形式や特定のプラットフォームに再構成できます。これにより、組織は実装されたポリシーを監視する際にさまざまな角度から考慮できるようになります。
• 電子メール、インフォグラフィック、ビデオ、Facebook の投稿をすべて処理して、簡単に実装できる一貫性のあるデータ セットを作成できます。機械学習は組織のビジネス戦略におけるこのことの重要性を理解することはできませんが、組織で働く人々は確かに理解できます。
• 機械学習には、現在の技術では不可能な未来を人間が予測できる生来の能力はありません。現代のビジネスモデルでは、AI テクノロジーだけに依存しないことが重要です。

4. AI技術の合理的な導入

ビッグデータ技術は強力ですが、機械学習と組み合わせるとさらに強力になります。特定の機械学習シナリオの誤用または誤適用は、準備ができていない組織に重大な法的問題を引き起こす可能性があります。

個々のビジネス ユニットに AI を適用する前に、AI が組織のビジネスと顧客に与える影響について慎重に検討する必要があります。ハッキングや侵害を受けた場合、組織はどのような法的措置や保護策を講じる必要がありますか? どのビジネス領域で AI 処理が必要で、どの領域では必要ありませんか? 組織は機械学習の力をどこでどのように使用するかについて責任を負う必要がありますか?

重要な洞察を求めて

組織は、パフォーマンスを最適化し続けるために、ビジネスに最も必要な洞察を提供する必要があります。指標を正しく（またはまったく）測定しないと、組織にとって大惨事となり、ビッグデータ テクノロジーが効果を発揮しなくなる可能性があります。

人工知能を活用したビッグデータ分析サービスは、世界中の大規模産業に優れたデータ測定および管理サービスを提供します。数字と統計を現実世界の問題と高度な機械学習モデルと組み合わせることで、戦略がうまく実行され、一時停止や欠陥が明確になります。 AI は、時代遅れのモデルや従来のマーケティング モデルに基づいて構築されるのではなく、組織の現在のビジネス構造にソリューションを提供し続け、消費者、製品、サービス、およびそれらの関係性に関するより深い洞察を提供します。

今後はビッグデータが広く活用され、人工知能に対する需要の高まりが企業に明るい未来をもたらすでしょう。結局のところ、組織は進化する機械学習アルゴリズムに大量のデータを与えて、深い洞察を引き出すことになります。