Основою всіх інновацій, прийнятих рішень та конкурентоспроможності бізнесу є дані. Сьогодні це нова «нафта», яка є величезною цінністю та здатна привести до успіху. Компанії з різних сфер діяльності продовжують збирати величезну кількість даних, що вимагає використання складних інструментів та методів для отримання цінної інформації.

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози та виявляти тенденції, автоматизувати рутинні завдання тощо. Наука про дані у поєднанні зі ШІ та машинним навчанням формує майбутнє, засноване на даних. Розглянемо вплив ШІ та машинного навчання.

• Розширена обробка та аналіз даних. Причиною революції в обробці та аналізі даних є ШІ. Традиційні методи аналізу не завжди здатні впоратися з великими обсягами даних. Аналітика даних на основі ШІ забезпечує легкий та швидкий процес обробки величезних наборів даних та отримання інформації. Компанії, які прагнуть приймати рішення на основі даних і в режимі реального часу, вже зрозуміли цінність цієї можливості;
• Предиктивна аналітика та прогнозування. ШІ та машинне навчання сприяє глибокому зануренню в прогнозну аналітику та прогнозування. Використання історичних даних допомагає точно виявити майбутні тенденції, передбачити поведінку клієнтів та динаміку ринку. Завдяки цьому компанії можуть адаптуватися до активних змін ринку;
• Персоналізоване обслуговування клієнтів. Основою персоналізованого підходу до клієнтів є наука про дані, заснована на ШІ. Аналіз даних про клієнтів у режимі реального часу дозволяє компаніям максимально адаптувати продукти/послуги та маркетингові кампанії до індивідуальних уподобань та потреб клієнтів. Такий підхід сприяє підвищенню задоволеності клієнтів, а отже, і зростанню доходу компанії;
• Автоматизоване маркування та очищення даних. Спрощення важких завдань з маркування та очищення даних можливе за допомогою ШІ та машинного навчання. Автоматизація цього процесу дозволяє фахівцям з даних зосередитися на інших, стратегічніших задачах;
• Обробка природної мови (NLP) та аналіз настроїв. Неструктуровані текстові дані також містять у собі цінну інформацію, яку можна отримати за допомогою NLP. Наприклад, визначити думку споживачів про продукт/послуги шляхом аналізу повідомлень у соціальних мережах;
• Охорона здоров’я та медична діагностика. Моделі машинного навчання здатні провести точний аналіз зображень (рентгенівські знімки, МРТ тощо). Це дозволяє визначити захворювання на ранніх стадіях та оперативно розпочати лікування;
• Кібербезпека. Ключовим елементом у процесі виявлення шахрайства є наука про дані на основі ШІ. Аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу за допомогою алгоритмів машинного навчання дозволяє виявити підозрілі закономірності та аномалії;
• Транспорт. Розробка автономних транспортних засобів багато в чому залежить від науки про дані та ШІ. Аналіз даних із датчиків та камер для навігації, зібраних такими транспортними засобами, дозволяє вдосконалити, підвищити безпеку та надійність автономного транспорту;
• Кліматологія та навколишнє середовище. Вирішення екологічних проблем неможливе без втручання науки про дані та ШІ. За допомогою моделей машинного навчання можливий аналіз кліматичних даних з метою складання прогнозу умов погоди, оцінки впливу на довкілля тощо;
• Доступність та інклюзивність. Технології перетворення тексту на мовлення і навпаки, які ґрунтуються на ШІ, забезпечують комунікативну підтримку людям з обмеженими можливостями. Мовний переклад на основі ШІ здатний зруйнувати бар’єр та налагодити взаєморозуміння.