Повышение эффективности сбора данных с помощью искусственного интеллекта

За последние два десятилетия мы стали свидетелями взрыва новых технологий. Информатика и цифровые технологии несут мир на своих плечах. Люди ежедневно используют различные технологические решения, которые невозможно было представить всего пару десятилетий назад.

Например, искусственный интеллект — это то, что все мы с детства видели в фантастических фильмах. Однако сегодня искусственный интеллект регулярно используется многими организациями для выполнения самых разных задач. Некоторые роботы могут выполнять действия, похожие на человеческие, а различные программные решения могут выполнять работу лучше, чем это мог бы сделать любой человек.

ИИ используется везде, и одна из самых популярных областей, где ИИ нашел свое применение, — это сбор данных. Мы живем в мире, управляемом данными, где сбор данных имеет решающее значение. Данные можно анализировать и использовать для определения рисков, планирования будущих инвестиций и многого другого.

Сбор данных и современная бизнес-среда

Данные стали ключевым моментом современного бизнеса. Если вы хотите понять всю свою организацию, клиентов и рынок, вам необходимо собирать данные. К счастью, собирать данные еще никогда не было так просто.

Существует множество инструментов, которые вы можете использовать для этого и воспользоваться огромным источником данных, которым является Интернет. Сбор данных — это процесс поиска релевантных данных для определенной цели и их извлечения в вашу базу данных в структурированном и пригодном для использования виде.

Это звучит гораздо проще, чем есть на самом деле, поскольку существует множество трудностей ссбор данных. Прежде всего, распознать нужные данные для ваших нужд не так-то просто. Нельзя вкладывать время и деньги в добычу данных и в итоге получить что-то совершенно непригодное для использования.

Существуют также различные способы сбора данных. Каждый метод более или менее подходит для сбора данных в зависимости от требуемой структуры, ИТ-инфраструктуры, того, для чего вы будете использовать данные, и так далее.

Общие методы сбора данных

  • Веб-скрейпинг
  • Опросы
  • Мониторинг социальных сетей
  • Маркетинговая аналитика
  • Сбор административных данных

Это лишь некоторые из наиболее популярных методов — существует множество других. Любое действие, при котором предприятие прямо или косвенно собирает информацию, относящуюся к его деятельности, считается сбором данных.

Проблемы и преимущества сбора данных

Как мы уже говорили, сбор данных сопряжен с рядом проблем. Некоторые из наиболее распространенных проблем следующие:

Поиск нужного контекста

Сбор данных может происходить в различных условиях или ситуациях. Может быть трудно получить точную информацию, которая не была бы частичной. В то же время объем собранной информации может варьироваться от контекста процесса.

Высокий уровень сложности

Во многих случаях точная информация получается из нескольких частей данных. Именно поэтому важно установить более сложныйсистема сбора данных, которой может быть трудно управлять.

Непоследовательные стандарты сбора данных

Весь сбор данных осуществляется в соответствии со стандартами. Эти стандарты определяют данные, дают подробную информацию о том, как будет проходить процесс сбора, и стандартизируют вопросы. Однако проблема в том, что эти стандарты не всегда используются, и это может создать проблемы.

Роль искусственного интеллекта

Искусственный интеллект изменил игру по извлечению данных. Он улучшил процесс извлечения как полуструктурированных, так и неструктурированных данных. Ключевым моментом здесь является машинное обучение и лучшее понимание данных искусственным интеллектом.

Программное обеспечение ИИ может распознавать нужные вещи в определенном наборе данных, даже если они неструктурированные. Вместо того чтобы программировать инструмент и настраивать его под разные данные, программное обеспечение ИИ может делать все это самостоятельно и без ошибок. Например, здесь вы можете узнать больше о том, как инновационное решение нового уровня позволяет собирать точные веб-данные без блоков.

Движки ИИ также понимают шаблоны и системы форматирования, которые не очевидны сразу. Они могут быстро разобраться в них и найти то, что необходимо.

Преимущества использования автоматизации ИИ при сборе данных

Для таких задач по сбору данных, как веб-скрейпинг, анализ данных или онлайн-мониторинг, можно использовать автоматизацию ИИ. Проще говоря, эти решения предлагают возможности искусственного интеллекта в сочетании с автоматизацией, что приносит удивительные преимущества для любого бизнесатакие как торговля, чат-боты, приложения для обеспечения безопасности и т.д.

Прежде всего, компании могут рассчитывать на более быстрые сроки выполнения заказов и экономить время, которое в противном случае они потратили бы на обширный анализ. Это также освобождает время сотрудников и не требует от них выполнения различных ручных задач.

Все это ведет к повышению эффективности и уменьшению количества ошибок. Да, ИИ веб-скрейпинг может потребовать первоначальных инвестиций, но в долгосрочной перспективе он сэкономит вам много денег.

Заключение

Искусственный интеллект прошел долгий путь, и он продолжает становиться лучше. Использование искусственного интеллекта для сбора данных может помочь вам по-настоящему изменить способ ведения бизнеса. Не упустите эту технологию, если вы хотите узнать, чего хотят ваши клиенты, и быть на шаг впереди конкурентов. Будущее уже наступило, так почему бы не воспользоваться им по максимуму?

Оцените статью
IT советы и лайфхаки, windows, технологии