Do czego służy sztuczna inteligencja Einstein Discovery?
Einstein Discovery to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które pozwala czerpać informacje z przygotowanych wcześniej danych i analiz. Na podstawie dostarczonych danych, zaawansowany algorytm automatycznie generuje modele, wykresy, opisy oraz zalecenia. Pomaga to podejmować szybciej, dobre decyzje biznesowe, jak również zrozumieć co dzieje się w firmie i zaplanować kolejne działania. Einstein Discovery umożliwia analitykom danych tworzyć intuicyjne modele predykcyjne za pomocą kilku kliknięć, bez konieczności pisania kodu.
Czym jest analityka predykcyjna?
Analizy predykcyjne wykorzystują zaawansowane techniki analityczne. Polega to na przetwarzaniu danych historycznych tak, żeby pozyskiwać spostrzeżenia w czasie rzeczywistym i prognozować przyszłe zdarzenia. W zastosowaniu biznesowym najczęściej poszukuje się wzorców w danych historycznych, aby zobaczyć szanse lub ocenić ryzyko.
Analizy predykcyjne stanowią kluczowy element strategii wykorzystania analiz w biznesie. Klasyczne analizy statystyczne, łączą się ze światem sztucznej inteligencji w automatyczny sposób i pokazują wskazówki jak dokonywać korzystnych zmian. Umożliwia to zmianę dotychczasowego sposobu funkcjonowania przedsiębiorstwa.
Einstein Discovery w Tableau
Tableau zintegrowane z Einstein Discovery wprowadza możliwość tworzenia modeli predykcyjnych. Sztuczna inteligencja (AI), integracja danych i specyficzne dla branży przepływy pracy – na jednej platformie to tylko część korzyści jakie niesie wdrożenie takiego rozwiązania. Firmy, które już korzystają z Tableau mogą połączyć się automatycznie ze swoimi wcześniej utworzonymi modelami danych. Użytkownicy biznesowi mogą zbudować automatyzację dla złożonych przepływów pracy w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Wprowadzenie narzędzi AI umożliwia badanie wzorców trendów, korelacji w swoich danych na podstawie milionów wierszy danych, w ciągu kilku minut. Co istotne do wykonania tych zadań nie muszą pisać, ani jednej linijki kodu. Einstein Discovery w Tableau dostarcza wskazówki w czasie rzeczywistym zaczynając od przygotowania danych, analiz aż do interaktywnych dashboardów. Nakładanie dodatkowych wskazówek na strukturę danych analizy w Tableau otwiera możliwość rozwiązywania codziennych problemów, eliminowanie ryzyka, ale też pomaga dostrzec szanse rozwoju biznesu.
Co zrobić, aby wdrożyć sztuczną inteligencję?
Wiemy, że pierwsze kroki w wykorzystaniu sztucznej inteligencji nie są łatwe, ale mamy receptę na sukces: dane + zarządzanie zmianą + zaufanie. Oto trzy kluczowe składniki, których potrzebujesz, aby sztuczna inteligencja działała dla Twojego przedsiębiorstwa.
Sztuczna inteligencja jest dziś zdominowana przez techniki uczenia maszynowego, które opierają się na danych historycznych. Dane mają zatem kluczowe znaczenie, aby wdrożenie sztucznej inteligencji zakończyło się sukcesem.
Aby wdrożyć sztuczną inteligencję do firmy należy wykonać 2 kroki. Chodzi tutaj o przygotowanie danych do analizy oraz o wykonanie analizy na podstawie wyznaczonych parametrów.
Czy moje dane są przygotowane na tyle, aby skorzystać ze sztucznej inteligencji?
Zanim zaczniesz zastanawiać się nad wdrożeniem sztucznej inteligencji, odpowiedz sobie na poniższe pytania:
1. Czy wiesz, gdzie są dane, których potrzebujesz do analizy?
2. Czy Twoje dane są dostępne? Prawdopodobnie wiesz, które systemy zawierają twoje dane, ale czy możesz uzyskać do nich pełny dostęp?
3. Czy Twoje dane są uporządkowane i wyczyszczone?
4. Czy dane których chcesz użyć zgadzają się z założeniami analizy danych, którą chcesz wykonać?
Kiedy możesz odpowiedzieć „tak” na wszystkie te pytania, nadszedł czas, aby przeanalizować, czy Twoje (w pełni osiągalne) dane mają możliwość wykonania modeli predykcyjnych.
Aby wykonać analizę danych z pomocą Einstein Dicovery ważne jest wykonanie 2 etapów zadań:
1. Przygotowanie zbioru danych import i obróbka danych
Einstein Discovery pozwala bezpośrednio podłączyć się i importować dane z popularnych zbiorów danych, takich jak: Hadoop, Oracle, Microsoft SQL Server, Postgres, MySQL, SAP. Źródłem Twoich danych mogą też być pliki csv, dzięki czemu możesz importować dane z dowolnego miejsca w systemach i aplikacjach, z których korzystasz.
Po załadowaniu danych Einstein Discovery automatycznie wykonuje analizę ich jakości i wysyła sugestie dotyczące występujących błędów i informacje dotyczące jak je poprawić.
W Einstein Discovery występują 3 typy danych: tekst, liczba lub data. Algorytm tworząc analizę będzie sprawdzać zależności takie jak liczby zmieniają się w czasie oraz w jakim stopniu liczby odpowiadają danym tekstowym. Przed zatwierdzeniem danych do analizy, należy upewnić się czy typy danych zostały przypisane prawidłowo, ze względu na to żeby nie pojawiły się błędy w przypisywaniu danych.
Dodatkowo Einstein Discovery:
– Pozwala na utworzenie dodatkowej kolumny, która zawiera średnią maksymalną i minimalną wartość lub wynik operacji na polach liczbowych.
– Dla pól datowych można dodać, odjąć wskazaną liczbę dni, sprawdzić czy wartość jest przed, po lub jest równa wybranej, innej dacie.
– Z innych wcześniej utworzonych źródeł danych, można dodać dodatkowe kolumny.
– Można pogrupować dane po wskazanych polach i wartościach.
Tworzenie analizy – wskazanie elementów, których szukamy oraz ustawienie parametrów analizy
Jeżeli źródło danych jest przygotowane prawidłowo, użytkownik może w kilka minut uruchomić wykonanie analizy na interesujący go temat. Do utworzenia analizy nie jest mu potrzebna specjalistyczna wiedza programistyczna, nie musi też znać zasad pisania kodu, ani znać zasad tworzenia statystycznych modeli danych. Modele predykcyjne opisują zależności pomiędzy zmiennymi, a targetem. Model przewiduje domniemaną wartość targetu.
Wykonanie analizy jest bardzo proste. Użytkownik wybiera źródło danych i klika „Create Story”. Po wykonaniu tych czynności pojawi się strona konfiguracji, gdzie możemy wskazać wartości, które chcemy zmaksymalizować lub zminimalizować. Do analizy automatycznie wybrane są wszystkie pola, natomiast możemy wskazać, z których pól ze źródła danych chcemy zbudować analizę. Jest to bardzo przydatne w momencie, gdy masz wcześniej sprecyzowane pytania do konkretnych danych. Jeżeli w danych źródłowych występują pola datowe, to można indywidualnie zdecydować czy chcemy analizować zmiany wartości danych w czasie, a jeżeli tak to w jakim przedziale czasowym. Dodatkowo dostępna jest opcja zmiany modelu analizy, chodzi o to, że możemy wybrać metodę statystyczną z której chcemy skorzystać, aby mieć wpływ na wyniki jakie możemy uzyskać w przyszłości.
Podsumowując przyszłość analityki jest podyktowana sztuczną inteligencją
– Wykorzystuj wbudowane modele i analizy predykcyjne w Einstein Discovery.
– Analizuj bieżące i historyczne dane, aby przewidzieć zachowania konsumentów.
– Określ potencjalne zagrożenia i możliwości dla firmy, dzięki sztucznej inteligencji.
– Twórz wizualne analizy danych z jeszcze większą łatwością. Integruj je z przepływami pracy w Twojej firmie.
– Zobacz występujące wzorce i zależności, które występują w danych, bez konieczności budowania zaawansowanych modeli statystycznych.
– Korzystaj z rozbudowanej biblioteki algorytmów uczenia maszynowego oraz analiz statystycznych na jednej platformie.
