Hoe AI, Auto-ML en democratisering van data het verschil kunnen maken tussen verliezer en winnaar!
Een van de snelst groeiende segmenten van de IT-sector is datawetenschap uitgegroeid tot een cruciaal onderdeel van de bedrijfsvoering.
Het verzamelen en analyseren van gegevens speelt vaak een cruciale rol bij het bepalen van de toekomst van elk nieuw segment, of het nu gaat om de gezondheidszorg, financiën of een online retail.
De snelgroeiende markt van vandaag bestaat uit aansturen, omvat ontwikkelingen op het gebied van big data-analyse, datawetenschap en kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop we dingen doen over de gehele wereld.
Dus als je vandaag moet differentiëren wie de competitie verslaat en wat ze anders hebben gedaan, zal de onderscheidende factor data zijn, aangezien data het nieuwe zwarte goud van de moderne tijd is.
De technologische trend die waarschijnlijk de meeste impact zal hebben op hoe we in de toekomst leven, werken en zakendoen, is kunstmatige intelligentie (AI). Analyses zullen profiteren van het gebruik ervan door voorspellingen te doen die nauwkeuriger zijn, tijd te besparen bij saaie taken zoals het verzamelen en opschonen van gegevens, en ons in staat te stellen te handelen op basis van gegevensgestuurde inzichten, ongeacht onze positie of mate van technische bekwaamheid.
AI maakt gebruik van software-algoritmen die beter worden in hun werk naarmate ze meer gegevens krijgen, zodat organisaties gegevens kunnen analyseren en inzichten kunnen afleiden die veel sneller zijn dan ooit menselijk mogelijk zou zijn.
NLP de manier waarop computers ons kunnen begrijpen en met ons kunnen praten in menselijke talen, computervisie, waarmee computers visuele informatie kunnen begrijpen en verwerken met behulp van camera’s, net zoals we dat doen met onze ogen, en generatieve AI, die tekst, afbeeldingen , geluiden en video vanuit het niets zijn enkele voorbeelden van AI- en ML-technologieën.
Kijk ook eens naar DeepFake, Dalle-E 2 en GenerativeAI.
Datademocratisering is wanneer een organisatie data toegankelijk maakt voor alle werknemers en belanghebbenden en hen leert hoe ze met data moeten werken, ongeacht hun technische achtergrond. Simpel gezegd, de ‘gegevens’ in gegevensdemocratisering zijn alle informatie die u mogelijk zou kunnen verzamelen.
Het doel is om gegevenstoegang gemakkelijk, snel en betrouwbaar te maken om nieuwe inzichten te genereren om niet alleen de geselecteerde kansen aan te pakken, maar ook degenen die verloren zouden gaan door een gebrek aan gekwalificeerde datawetenschappers.
Om de democratisering van data en selfservice correct te adopteren, moeten onze medewerkers evolueren van domeinexperts naar burgerdatawetenschappers en de nodige niet-technische vaardigheden aanleren, en de juiste tools aanreiken om van data het nieuwe goud te maken en dienovereenkomstig te ontginnen.
Teams kunnen sneller beslissingen nemen met directe toegang tot en inzicht in gegevens. Een gedemocratiseerde gegevensomgeving is een essentieel aspect van het beheer van big data en het realiseren van het potentieel ervan.
De meest recente ontwikkeling op het gebied van data-analyse is geautomatiseerd machinaal leren, en het lijkt niet snel te verdwijnen. Tegenwoordig drijft geautomatiseerd machine learning de democratisering van datawetenschap aan.
Geautomatiseerd machinaal leren maakt vervelende en repetitieve handelingen waarvoor vroeger handmatige arbeid nodig was, beter beheersbaar. Datawetenschappers hoeven zich dankzij auto ML geen zorgen meer te maken over tijdrovende klusjes zoals datavoorbereiding en -zuivering.
Het bouwen van modellen, algoritmen en neurale netwerken die verschillende activiteiten automatiseren, is hoe geautomatiseerd machine learning werkt.
Auto ML verwijst eenvoudigweg naar het feit dat de machine zelfstandig een taak blijft uitvoeren, zonder menselijke leiding of tussenkomst. Auto ML gebruikt automatisering om machine learning-modellen toe te passen op praktische problemen.
Auto ML-frameworks worden veel gebruikt door datawetenschappers voor modelimplementatie, modelverstaanbaarheid en datavisualisatie. Hyperparameter zoeken is een van de belangrijkste innovaties van auto ML. Voor het kiezen van een modeltype, het voorbewerken van elementen en het optimaliseren van hun hyperparameters, is zoeken naar hyperparameters nuttig.
NLP is een van de vele deelgebieden van AI, taalkunde en informatica. Het is de laatste jaren populair geworden vanwege de beschikbare verwerkingsprestaties, aangezien het een enorme hoeveelheid gegevens vereist.
NLP richt zich in de eerste plaats op hoe menselijke talen en computers met elkaar omgaan, in het bijzonder hoe computers zo geprogrammeerd moeten worden dat de 10 Data Science-trends die u moet kennen voor 2023
Hoe AI, Auto-ML en democratisering van data het verschil kunnen maken tussen verliezer en winnaar!
Gegevensbeheer is essentieel bij gegevensverwerking, analyse en wetenschap, in feite bij alle manieren waarop wij mensen of niet-mensen omgaan met gegevens.
Het is het proces van het waarborgen van hoogwaardige en gecontroleerde gegevens door een platform te bieden voor het veilig delen van gegevens binnen een organisatie, terwijl wordt voldaan aan alle voorschriften voor gegevensbeveiliging en privacy, zoals de AVG.
We moeten een nauwkeurige en goed gestructureerde strategie voor gegevensbeheer toepassen om gegevensbescherming te waarborgen en de gegevenswaarde te maximaliseren door de nodige beveiligingsmaatregelen te implementeren.
Het ontbreken van een efficiënte strategie voor gegevensbeheer kan leiden tot nalevingsschendingen en boetes, slechte gegevenskwaliteit, impact op bedrijfsinzichten, problemen bij het verkrijgen van correcte resultaten, vertragingen in of zelfs het missen van zakelijke kansen, en tot slot slecht opgeleide AI-modellen.
Het doel van data governance is om vertrouwen op te bouwen onder gebruikers, de waarde van data-inzichten te vergroten en de kans op compliance-schendingen te verkleinen, aangezien er steeds meer overheidswetten worden geïntroduceerd en ontworpen om het gebruik van persoonlijke en andere soorten data te reguleren.
We kunnen deze informatie vervolgens gebruiken om goederen en diensten te creëren die beter aansluiten bij onze eisen en betaalbaarder zijn.
Data as a Service, of simpelweg DaaS, is een cloudgebaseerde softwaretoepassing die kan worden gebruikt voor het beheren en analyseren van gegevens, inclusief datawarehouses en business intelligence-tools, en die toegankelijk is vanaf elke locatie en op elk moment.
In wezen geeft het gebruikers toegang tot digitale gegevens die ze online kunnen gebruiken en delen. DaaS zal uiteindelijk resulteren in een hogere productiviteit voor het bedrijf. Het delen van gegevens tussen afdelingen en sectoren wordt voor analisten eenvoudiger gemaakt door het gebruik van DaaS in big data-analyse.
De term ‘datafabric’ verwijst naar een verzameling architecturen en services die end-to-end-functionaliteit leveren voor een reeks endpoints en verschillende clouds.
Het stelt een standaard databeheerstrategie en praktische bruikbaarheid vast die we kunnen uitbreiden naar een verscheidenheid aan on-premises cloud- en edge-apparaten, aangezien het een sterke architectuur is.
Ten slotte vermindert datafabric de ontwerp-, implementatie- en operationele gegevensbeheeractiviteiten, terwijl het gebruik van gegevens binnen verbeterd.
Meer en meer zullen we op raamwerken vertrouwen, omdat het eenvoudig te gebruiken en gemakkelijk opnieuw te gebruiken is en kan worden geïntegreerd met datahub-vaardigheden.
RPA een geavanceerde softwaretechnologie, omdat het saaie en repetitieve taken perfect, snel en consistent zal automatiseren. Mensen zullen tijd hebben voor belangrijke taken en meer uitdagende taken.
Federated learning past machine learning-methoden toe op gedistribueerde gegevens die worden bewaard op gedecentraliseerde edge-apparaten (zoals mobiele telefoons) of servers. De originele gegevens worden nooit verplaatst naar een gecentraliseerde server. Het blijft op het apparaat. De voordelen van deze strategie zijn gegevensbeveiliging en privacy, omdat niemand anders toegang heeft tot de gegevens. De gelokaliseerde versies van het algoritme worden getraind met behulp van lokale informatie. Ze kunnen de leerresultaten vervolgens delen met een gecentraliseerde server om een “globaal” model of algoritme te creëren. De edge-apparaten kunnen dit vervolgens opnieuw delen om verder te leren.
Federated learning biedt een manier om gegevens te ontsluiten om nieuwe AI-toepassingen aan te wakkeren door AI-modellen te trainen zonder dat iemand uw gegevens kan zien of openen.
De strategie wordt gekarakteriseerd als veilig, veerkrachtig en weinig impact. Vanwege de enorme hoeveelheden relevante gegevens die tijdens het trainingsproces zijn gebruikt, zal het uiteindelijke model nauwkeuriger zijn dan een gecentraliseerd model. Het is ook belangrijk op te merken dat omdat de modellen worden getraind op edge-apparaten, er minder stroom wordt verbruikt, vooral in het licht van het groeiende belang van milieukwesties.
Over het algemeen verwijst het naar het proces van het verplaatsen van digitale middelen zoals gegevens, werklasten, IT-middelen of toepassingen naar cloudinfrastructuur op basis van een on-demand, selfservice-omgeving.
Het is bedoeld om efficiëntie en real-time prestaties te bereiken met de minste hoeveelheid onzekerheid.
Naarmate we de voordelen ervan beseffen, zullen we ons haasten om naar de cloud te migreren om opnieuw te bekijken en de effectiviteit, flexibiliteit en innovatie om activiteiten te verbeteren.