Интеграция двух технологий
Напомним, большие данные – это объемы информации, которые невозможно эффективно обработать с помощью традиционных методов. Они содержат в себе важные закономерности, которые могут значительно улучшить процессы бизнеса: от анализа поведения клиентов до оптимизации внутренних операций.
В современном мире, где информация становится основным ресурсом, способность анализировать большие объемы данных помогает компаниям достигать высокой эффективности, улучшать качество обслуживания клиентов и предсказывать будущее.
Машинное обучение (ML) – это подход, который позволяет обучать алгоритмы на огромных объемах данных, выявляя закономерности, о которых не всегда можно догадаться традиционными методами. Это делает возможным автоматическое принятие решений, прогнозирование и персонализацию.
Так, в области обработки видео- и аудиоданных технологии машинного обучения позволяют: автоматически анализировать видеозаписи и аудиофайлы для извлечения важной информации; понимать содержание видео в реальном времени: распознавание лиц, анализ настроений, классификация объектов; применять решения для повышения безопасности, например, через автоматическую идентификацию угроз на видеозаписях.
Компании извлекают двойную пользу
Объединяя Big Data с машинным обучением, компании, по сути, получают дополнительные бонусы: ML-алгоритмы помогают переварить непрерывный поток сведений, а их объемы и разнообразие «прокачивают» алгоритмы, делая их совершеннее.
Так, ML-алгоритмы можно использовать на каждом этапе работы с большими данными, включая следующие.
- Подготовка к сбору данных. На этом этапе бизнес обычно организует инфраструктуру и сервисы, чтобы создать платформу, на которой будет происходить вся работа с Big Data. Сюда могут входить установка и настройка серверов, покупка программ для записи, хранения и использования данных, обучение персонала.
- Сбор, сегментация, преобразование и хранение. Данные могут поступать из самых разных источников, однако все нужно преобразовать в определенный вид и направить на хранение. С этим возникают сложности у быстро развивающихся компаний. К примеру, на старте у бизнеса не было офлайн-точек и данные о продажах поступали только с сайта, но затем возникла сеть магазинов. Это значит, что новые источники данных необходимо добавлять.
- Анализ данных и моделирование. На этой стадии происходит основной анализ данных: выдвигаются гипотезы, строятся и тестируются модели. Когда мы передаем Big Data ML-алгоритму, мы ожидаем, что он выдаст нам определенные результаты, например, какие-то паттерны или закономерности, которые до сих пор были неочевидны. При этом они способны серьезно помочь в дальнейшем моделировании. Использовать их также можно для автоматизации различных рабочих процессов, оптимизации бизнес-схем.
- Принятие решений и выполнение необходимых работ по результатам. Важный этап, ради которого все затевалось, – извлечение важных инсайтов для бизнеса, формирование стратегии развития продуктов и компании на их основе.
- Обратная связь. Здесь имеется в виду рефлексия по поводу того, оправдали ли себя технологии для анализа данных и принесли ли бизнесу реальную пользу.
Где можно применять ML?
В каких бизнес-процессах применение алгоритмов будет особенно эффективно?
- формировать рекомендации пользователям. Умные рекомендательные системы, которые делают прогнозы в реальном времени, также применяют технологии работы с Big Data, чтобы анализировать цифровой след тысяч пользователей. ML-алгоритмы же тут используются, чтобы анализировать всю информацию и формулировать рекомендации для каждого конкретного человека -– которые могут корректироваться, как только поступят новые данные.
Кейс: так работает система рекомендаций «Яндекс.Музыки» – она меняет список «любимых» композиций в зависимости от каждого прослушивания. Быстро ли человек пролистнул этот трек? С какой интонацией заявил умной колонке выключить музыку или «включить что-нибудь другое»? Так же работают рекомендательные системы YouTube;
-
анализировать покупательское поведение. Полезным будет такой тандем и в маркетинге: машинное обучение применяет контролируемые и неконтролируемые алгоритмы для точной интерпретации потребительских привычек и покупательского поведения. Технологии могут проанализировать тональность текстов, провести сегментацию клиентов, чтобы понять их симпатии и антипатии, и выдать рекомендацию для разработчиков продукта на основе этого фидбека;
-
настраивать системы прогнозирования. Еще один пример совместного использования больших данных и машинного обучения – в беспилотном автопроме. Разработчики таких автомобилей внедряют их в системы прогнозирования ситуаций в режиме реального времени.
Кейс: автомобили Tesla выдают реакцию на определенные события, опираясь на постоянно обновляемые массивы данных для решений, а те в свою очередь принимаются на базе постоянно обучающихся ML-алгоритмов. Кстати, интернет вещей предполагает под капотом такие технологии, как работа с Big Data, 5G и искусственный интеллект на основе ML. Множество устройств подключается по сети и связывается друг с другом,- но для этого нужны широкие каналы связи и продвинутые технологии хранения и обработки Big Data;
- регулировать риски. Еще одна популярная область, в которой большие технологии и алгоритмы работают в тесной связке. Используют их, например, для автоматизации банковского скоринга, без которого не обходится выдача ни одного кредита, а также для формулирования конкретного предложения для клиента банка. Кстати, наиболее актуальными методами машинного обучения в этой области здесь будут регрессии, деревья решений и нейронные сети.
Вывод
Подведем итог: в тандеме технологии Big Data и Machine Learning уже используются в масштабных ИТ-проектах, органично дополняя и обогащая друг друга. Чем лучше специалисты компании будут понимать, как именно они работают в связке, тем легче будет выстраивать эффективные бизнес-процессы, получать конкурентные преимущества, увеличивать прибыль и снижать риски.
Важно только не забывать о том, что технологии ИИ на текущий момент нельзя считать настолько зрелыми, чтобы компании обходились без экспертов, которые загружают корректные данные в алгоритм и затем интерпретируют его выводы. Чтобы ценность результатов не падала, здесь важно находить баланс.
