Datu analīze un vākšana ar MI

Mākslīgais intelekts (MI) jau šobrīd ir pārāks par cilvēku daudzējādā ziņā, un tā attīstība notiek stabili un nepārtraukti eksponenciālā ātrumā, un tā apstāšanās nav gaidāma. Kā viens no nozīmīgākajiem MI pielietojumiem ir mērķtiecīga datu vākšana un analīze, kas ļauj daudzu operāciju izpildi uzticēt tehnoloģijām, padarot datu apstrādi efektīvāku un precīzāku. Kā, izmantojot MI, mērķtiecīgi vākt un analizēt datus?

MI kļūst par būtisku priekšnoteikumu veiksmīgam biznesam mūsdienās. Ņemot vērā, ka MI spēj runāt cilvēku valodā un palīdz risināt sarežģītas biznesa problēmas un izaicinājumus, ko agrāk risināja cilvēki, tas palīdz biznesa darbībā ieviest jaunas inovācijas, kas izjauc ierasto praksi, palīdz radīt jaunus produktus un pakalpojumus. Jebkurā gadījumā MI ieviešana prasīs gan laiku, gan naudu, tomēr tā sniegtie ieguvumi var būtiski pārveidot biznesa vidi, padarot to efektīvāku un inovatīvāku.

Datu analīze ar MI

Mērķtiecīga datu vākšana un analīze ir būtiska biznesa lēmumu pieņemšanā. Šajā procesā izmantojot MI, uzņēmums var iegūt precīzu un aktuālu informāciju, kas var noderēt pamatota lēmuma pieņemšanā. Piemēram, tas var palīdzēt analizēt klientu uzvedības datus, tirgus tendences, konkurentu darbības un citas būtiskas informācijas kopas, kas ir nepieciešamas stratēģisku lēmumu pieņemšanai. Līdz ar to mērķtiecīga datu vākšana un analīze ar MI palīdzību var kļūt par galveno konkurētspējas priekšrocību nākotnē.

Spēcīgas datu analīzes stratēģijas pamats ir izmantoto datu avotu kvalitāte un dažādība. Datu avoti parasti ietver:

• iekšējos uzņēmuma datus – organizācijā ģenerētos datus, piemēram, pārdošanas ierakstus, klientu mijiedarbības un darbinieku snieguma rādītājus;
• ārējos datus – tirgus tendences, sociālo mediju analītiku un trešo pušu datu kopas, kas var sniegt papildu kontekstu iekšējiem datiem;
• automatizētus datu vākšanas rīkus – MI darbināti rīki var automātiski savākt datus no dažādiem avotiem, nodrošinot visaptverošu un aktuālu datu kopu analīzei.

Sākot datu analīzi ar MI, sākotnēji jānosaka skaidri mērķi, ko uzņēmums vēlas sasniegt. Visbiežāk uzņēmumi ar datu analīzi vēlas uzlabot lēmumu pieņemšanu, kas palīdzētu sasniegt labākus rezultātus. Analizējot datus, uzņēmums cer sagaidīt efektivitātes palielināšanos, jo MI var automatizēt atkārtotus uzdevumus, atbrīvojot cilvēkresursus stratēģiskākām aktivitātēm. Ņemot vērā, ka klientu datu analīze ļauj personalizēt produktus un pakalpojumus, tādējādi uzlabojot apmierinātību un lojalitāti, uzņēmums var mērķtiecīgi tiekties sasniegt arī klientu pieredzes uzlabošanu. Tāpat MI var palīdzēt organizācijām ievērot noteikumus, sistemātiski sekojot un ziņojot par atbilstošiem datiem.

__________________________________________________________________________

Izvēloties piemērotāko rīku vai platformu, svarīgi ņemt vērā specifiskās prasības un budžetu, lai nodrošinātu optimālu mākslīgā intelekta integrāciju datu analīzes procesā
__________________________________________________________________________

MI būtiski uzlabo datu analīzes procesu, jo tas var apstrādāt lielas datu kopas daudz ātrāk nekā analītiķi, sniedzot ieskatus reāllaikā, identificēt modeļus un korelācijas, kuras cilvēki var palaist garām, tā samazinot kļūdu iespējamību. Tāpat MI sistēmas var arī viegli mērogot, lai apstrādātu pieaugošus datu apjomus, padarot tās piemērotas augošiem uzņēmumiem. MI var automatizēt daudzus datu vākšanas un pirmapstrādes aspektus, samazinot manuālo datu ievades un tīrīšanas nepieciešamību.

Rīki datu analīzei

Pastāv daudz un dažādi rīki un programmatūras datu analīzei, tomēr populārākie ir:

• “Python”;

Daudzpusīga programmēšanas valoda, ko plaši izmanto datu analīzei, pateicoties tādām bibliotēkām kā “Google Colab”, “Pandas”, “NumPy” un “Scikit-learn”. Šie rīki ļauj veikt datu ieguvi, tīrīšanu, analīzi un mašīnmācīšanos, padarot “Python” par spēcīgu instrumentu mērķtiecīgai datu apstrādei.

• “Tableau”;

Spēcīgs datu vizualizācijas rīks, kas palīdz prezentēt sarežģītus datu ieskatus saprotamā veidā. “Tableau” var integrēt ar MI modeļiem, lai vizualizētu rezultātus un palīdzētu pieņemt informētus lēmumus, balstoties uz datu analīzi.

• “TensorFlow”;

Atvērta pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēka, ko izstrādājusi “Google”. “TensorFlow” ir ideāli piemērots, lai izstrādātu un trenētu MI modeļus, kas var veikt datu analīzi, prognozes un atziņu ieguvi no lieliem datu kopumiem.

• “IBM Watson”;

MI platforma, kas piedāvā dažādus rīkus un pakalpojumus datu analīzei un dabiskās valodas apstrādei. “IBM Watson” var automatizēt datu vākšanu un analīzi, izmantojot MI algoritmus, lai iegūtu dziļākas atziņas.

• “Microsoft Azure”;

Mākoņplatforma, kas piedāvā MI un datu analīzes rīkus, piemēram, “Azure Machine Learning” un kognitīvos pakalpojumus. “Azure” ļauj veikt datu vākšanu, apstrādi un analīzi mērogā, izmantojot MI tehnoloģijas.

• “Amazon Web Services” (AWS);

Mākoņpakalpojumu sniedzējs, kas piedāvā dažādus MI rīkus, piemēram, “Amazon SageMaker”, kas ļauj izstrādāt, trenēt un izvietot mašīnmācīšanās modeļus. AWS rīki var palīdzēt automatizēt datu vākšanu un analīzi, izmantojot MI.

• “Google Cloud Platform” (GCP);

Mākoņplatforma, kas piedāvā dažādus MI rīkus, tostarp “Google AI Platform”, kas nodrošina izstrādes un izvietošanas iespējas mašīnmācīšanās modeļiem. GCP rīki var tikt izmantoti datu analīzei un vākšanai, izmantojot MI.

• “Oracle Cloud”;

Mākoņplatforma, kas piedāvā MI rīkus un pakalpojumus datu analīzei, piemēram, “Oracle Machine Learning”. “Oracle Cloud” var palīdzēt efektīvi vākt un analizēt datus, izmantojot MI tehnoloģijas.

Izvēloties piemērotāko rīku vai platformu, svarīgi ņemt vērā specifiskās prasības un budžetu, lai nodrošinātu optimālu MI integrāciju datu analīzes procesā. Šie rīki un platformas piedāvā plašu funkcionalitāti un dažādus izmaksu modeļus, padarot tos pieejamus dažāda lieluma uzņēmumiem un organizācijām.

MI iegūto datu izmantošana

2024.gada gada 21.maijā Eiropas Padome apstiprināja Mākslīgā intelekta aktu, kurš tiek pieņemts kā regula, kura būs tieši piemērojama visās Eiropas Savienības valstīs. Tiesību akts stāsies spēkā 20 dienas pēc tā publicēšanas izdevumā “Eiropas Savienības Oficiālais Vēstnesis”. Regula tiks piemērota 2 gadus pēc stāšanās spēkā ar dažiem izņēmumiem, piemēram, vispārīga lietojuma MI sistēmām, kurām noteikumi būs piemērojami 12 mēnešus pēc akta stāšanās spēkā.

Lai arī pašlaik vēl nepastāv pilnīgs tiesiskais regulējums MI sistēmu izstrādei un izmantošanai, tomēr, izmantojot MI risinājumus, kas saistīti ar personas datu apstrādi, jāievēro regula 2016/679 par fizisku personu aizsardzību attiecībā uz personas datu apstrādi un šādu datu brīvu apriti (Vispārīgā datu aizsardzības regula).

Ja MI čata risinājumā tiek ievadīti personas dati, šī informācija tiek nodota trešajai personai, kas prasa tiesisku pamatojumu, kurš bieži vien nav pieejams. Tādēļ iestādēm jāizvairās ievadīt personas datus MI čata risinājumos, izņemot gadījumus, kad tiek noslēgtas pārziņa-apstrādātāja vienošanās, kas nodrošina atbilstošu datu drošību un uzglabāšanu. Tas pats attiecas arī uz informāciju, kas ir iekšējai lietošanai vai ierobežotas pieejamības. Lai uzsāktu MI čata risinājuma ieviešanu, ir jāizvērtē tirgū piedāvātie risinājumi, to privātuma politikas un informācijas izmantošanas prakse, un jāizstrādā skaidras rīcības instrukcijas darbiniekiem par informācijas ievadi MI risinājumos. Piemēram, medicīnas iestādēm ir būtiski nodrošināt pacientu datu drošību, tādēļ privātās mākoņu krātuves šķiet pievilcīgāka izvēle.

__________________________________________________________________________

Datu šifrēšana, piekļuves kontroles mehānismi un regulāras drošības pārbaudes ir būtiskas, lai nodrošinātu datu drošību

__________________________________________________________________________

Uzņēmumiem jāievieš stingri drošības pasākumi, lai aizsargātu datus pret kiberuzbrukumiem un citiem drošības apdraudējumiem. Datu šifrēšana, piekļuves kontroles mehānismi un regulāras drošības pārbaudes ir būtiskas, lai aizsargātu datu drošību.

MI izmantošana ir saistīta ar ētiskiem apsvērumiem, piemēram, privātuma aizsardzību, diskriminācijas novēršanu un atbildību par automatizētajiem lēmumiem. Uzņēmumiem ir jāievieš ētikas vadlīnijas, kas nodrošina, ka MI sistēmas tiek izmantotas atbildīgi un godīgi.

Priekšrocības un izaicinājumi

MI ne tikai sniedz iespējas, bet arī rada izaicinājumus.

Viena no lielākajām problēmām, ar ko saskaras uzņēmumi, ir datu kvalitāte. Nekvalitatīvi dati var radīt neprecīzus un maldinošus datu analīzes rezultātus. MI var palīdzēt uzlabot datu kvalitāti, izmantojot uzlabotas validācijas un tīrīšanas metodes. Piemēram, tas var identificēt un labot nepilnīgus vai nekonsekventus datus, kā arī integrēt datus no dažādiem avotiem, nodrošinot vienotu un konsekventu datu kopu.

Datu drošība un privātums ir kritiski svarīgi aspekti, īpaši ņemot vērā pieaugošo kibernoziegumu skaitu un stingrās regulatīvās prasības. MI var palīdzēt uzlabot datu drošību, izmantojot uzlabotus šifrēšanas un piekļuves kontroles mehānismus, kā arī proaktīvi identificējot potenciālos drošības draudus. Uzņēmumiem ir jāievieš stingri datu drošības pasākumi un jānodrošina, ka darbinieki ir apmācīti atpazīt un novērst riskus.

Vēl viens izaicinājums ir MI integrēšana esošajās informācijas tehnoloģiju sistēmās un procesos. Lai nodrošinātu veiksmīgu MI ieviešanu, uzņēmumiem jāveic rūpīga plānošana un jāsadarbojas ar tehnoloģiju ekspertiem, lai pielāgotu MI risinājumus savām specifiskajām vajadzībām. Tas var ietvert gan programmatūras atjauninājumus, gan darbinieku apmācības.

MI tehnoloģijas Latvijā arvien vairāk tiek izmantotas dažādās nozarēs, tāpēc tie, kas izmanto MI, var gūt konkurētspējas priekšrocības, uzlabojot operatīvo efektivitāti un pieņemot labākus lēmumus. Turklāt MI tehnoloģijas var palīdzēt Latvijas uzņēmumiem ātrāk pielāgoties globālajām tirgus tendencēm un inovatīviem risinājumiem.