Data Science zmienia biznes

Na chwilę przed tegorocznym Data Economy Congress warto przeanalizować, jaki jest obecnie krajobraz technologiczny. Obserwujemy integrację uczenia maszynowego (Machine Learning), widzenia komputerowego (Computer Vision) i nauki o danych (Data Science), co ma znaczący wpływ na zmiany w wielu różnych branżach, dając nowe możliwości do rozwoju, zwiększania wydajności a także podejmowania biznesowych decyzji w oparciu o dane.

Należy przyjrzeć się tym zaawansowanym technologiom, analizując ich indywidualne role, rzeczywiste zastosowania oraz sposób, w jaki redefiniują strategie biznesowe i wzmacniają różne sektory biznesu. Co istotne, coraz mniejsze firmy mogą z tych technologii korzystać, gdyż usługi umożliwiające wykorzystanie narzędzi do pracy z danymi oferowane są, choćby przez IBA, przedsiębiorstwom niezależnie od skali ich działania.

Jak uczenie maszynowe (Machine Learning) zmienia zasady biznesowej gry?

U podstaw transformacji technologicznej leży uczenie maszynowe, które umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych, pozwalając im na podejmowanie decyzji i przygotowywanie prognoz. Zdolność ta zasadniczo zmienia działalność przedsiębiorstw i kluczowe procesy decyzyjne.

Przykładowo, w sektorze finansowym uczenie maszynowe całkowicie zmienia zasady gry. Historyczne dane finansowe, trendy rynkowe i wskaźniki ekonomiczne mogą być analizowane w celu przewidywania przyszłych zmian. Algorytmy te przetwarzają ogromne zbiory danych z prędkością niespotykaną u ludzi, umożliwiając inwestorom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących ich portfeli inwestycyjnych. W branży opieki zdrowotnej wykorzystanie Machine Learning znacząco wpłynęło na diagnostykę chorób i zalecenia dotyczące leczenia. Analizując dane medyczne, algorytmy mogą szybko identyfikować wzorce i czynniki prowadzące do różnych chorób, umożliwiając wcześniejszą diagnozę i skuteczniejsze interwencje. W sektorze handlu detalicznego natomiast uczenie maszynowe ma wpływ na poprawę doświadczeń klientów, poprzez analizę wzorców zakupowych i historii przeglądania. Umożliwia to firmom oferowanie spersonalizowanych rekomendacji, zwiększając tym samym zadowolenie klientów, a także sprzedaż.

Nauka o danych (Data Science) kluczowym narzędziem dla pozyskania istotnej wiedzy z danych

Nauka o danych jest sztuką wydobywania znaczących informacji, która pomaga firmom podejmować bardziej skuteczne biznesowe decyzje. W dzisiejszym, przepełnionym danymi środowisku, Data Science stała się kluczowym narzędziem do zrozumienia ogromnych ilości dostępnych danych i przekształcenia ich w cenną wiedzę. W sektorze finansowym nauka o danych odgrywa kluczową rolę w ocenie ryzyka i wykrywaniu oszustw. Analizując dane transakcyjne można zidentyfikować nietypowe wzorce wskazujące na oszustwo, zapewniając bezpieczeństwo zarówno firmom, jak i konsumentom. Firmy zajmujące się handlem elektronicznym w dużym stopniu polegają na Data Science w celu personalizacji doświadczeń użytkowników. Analizując zachowania związane z przeglądaniem, historię zakupów i dane demograficzne, firmy te mogą personalizować rekomendacje produktów i strategie marketingowe, co prowadzi do zwiększenia współczynników konwersji i zadowolenia klientów, a przez to przychodów. Nauka o danych pomaga sektorowi opieki zdrowotnej przewidywać epidemie, umożliwiając proaktywne działania i zoptymalizowaną alokację zasobów. Takie podejście, oparte na danych, może przynieść coraz lepsze wyniki w dziedzinie opieki zdrowotnej, ratując ludzkie życie dzięki terminowemu i dokładnemu zastosowaniu środków interwencyjnych.

Widzenie komputerowe (Computer Vision) w służbie jakości i bezpieczeństwa

Widzenie komputerowe to kolejna znacząca innowacja technologiczna, pozwalająca komputerom nie tylko „widzieć”, ale i interpretować dane wizualne. Jej zastosowania są zróżnicowane i powszechne, wpływając na takie sektory jak produkcja, medycyna czy logistyka. W branży produkcyjnej widzenie komputerowe zrewolucjonizowało kontrolę jakości. Dzięki automatyzacji inspekcji wizualnych na liniach produkcyjnych, błędy są znacznie redukowane, wykrywane są wady, co pozwala na wzrost produktywności. Wykorzystanie Computer Vision gwarantuje dostarczanie klientom produktów wysokiej jakości. Jednym z najbardziej innowacyjnych zastosowań widzenia komputerowego stają się pojazdy autonomiczne. Ich działanie opiera się na zaawansowanych systemach percepcji wizualnej do poruszania się po drogach, rozpoznawania znaków drogowych, pieszych i innych pojazdów, dzięki czemu drogi mogą stać się bezpieczniejsze dla użytkowników. W dziedzinie medycyny widzenie komputerowe pomaga w analizie obrazów medycznych, umożliwiając dokładniejszą diagnozę. Pozwala szybko przetwarzać zdjęcia rentgenowskie, wyniki rezonansu magnetycznego i inne badania obrazowania medycznego, przyspieszając proces diagnostyczny i poprawiając opiekę nad pacjentem.

Wypełnianie luki między teorią a praktyką

Technologie, o których mowa powyżej, teoretycznie istniały już od wielu lat, jednak ograniczona moc obliczeniowa utrzymywała je w dużej mierze w sferze koncepcyjnej. Dopiero w ostatnich latach, wraz ze znacznym wzrostem szybkości i możliwości komputerów, uczenie maszynowe, widzenie komputerowe i nauka o danych znalazły praktyczne zastosowanie w świecie rzeczywistym. Postępy w rozwoju sprzętu i oprogramowania sprawiły, że technologie te stały się dostępne dla firm o różnej wielkości. Pojawienie się chmury obliczeniowej jeszcze bardziej zdemokratyzowało dostęp do uczenia maszynowego, niwelując wyłączność, która była przywilejem laboratoriów badawczych i gigantów technologicznych. Obecnie małe i średnie przedsiębiorstwa mogą wykorzystać możliwości uczenia maszynowego, zyskując przewagę konkurencyjną, promując wzrost i wspierając innowacje.

Realizacja wizji

W świecie rzeczywistym technologie te są z powodzeniem stosowane, co pokazuje ich wyraźne korzyści i potencjał transformacyjny. Przykładowo widzenie komputerowe zasadniczo zmienia kontrolę jakości w produkcji poprzez automatyzację inspekcji wizualnych. Zapewnia bezbłędną dostawę produktu, ponieważ wszelkie rozbieżności są wykrywane i korygowane w czasie rzeczywistym. W handlu elektronicznym widzenie komputerowe usprawnia zarządzanie zapasami poprzez automatyczne rozpoznawanie i kategoryzowanie produktów. Zwiększa również bezpieczeństwo, ponieważ kamery monitorujące wykorzystujące widzenie komputerowe wykrywają podejrzane zachowania i obiekty. System może natychmiast powiadomić personel ochrony o wykryciu nieautoryzowanego obiektu, skracając w ten sposób czas reakcji i zwiększając bezpieczeństwo.

Z drugiej strony, uczenie maszynowe automatyzuje procesy decyzyjne, zwiększając wydajność i dokładność w obszarach takich jak finanse, opieka zdrowotna i logistyka. Jednym z przykładów jest choćby przyspieszenie procesu zatwierdzania pożyczek poprzez ocenę ryzyka kredytowego. W sektorze opieki zdrowotnej modele uczenia maszynowego mogą analizować obrazy medyczne w celu wykrywania zmian i stawiania wstępnych diagnoz, skracając czas potrzebny na dostarczenie wyników pacjentom i umożliwiając wczesną interwencję.

Wyzwanie związane z jakością danych (Data Quality)

Data Science w dużym stopniu opiera się na jakości danych. Powiedzenie „garbage in, garbage out” podkreśla znaczenie tej jakości. Niekompletne, niedokładne lub stronnicze dane mogą prowadzić do błędnych spostrzeżeń i wadliwego podejmowania decyzji. Aby zapewnić odpowiednią jakość danych, firmy muszą ustanowić niezawodne procesy gromadzenia, czyszczenia i walidacji danych. Procesy te obejmują identyfikację i eliminację luk w danych, usuwanie duplikatów danych i weryfikację dokładności danych. Dzięki wysokiej jakości danych firmy mogą bez obaw polegać na nauce o danych w celu uzyskania cennych informacji.

Wykorzystanie dużych modeli językowych (Large Language Models – LLMs)

Pojawienie się dużych modeli językowych (LLMs) zapoczątkowało nową erę w przetwarzaniu języka naturalnego. Modele te, oparte na głębokim uczeniu się i sieciach neuronowych, mogą w niezwykły sposób rozumieć i generować tekst podobny do ludzkiego języka. Modele LLMs są zintegrowane z różnymi branżami, zapewniając rozwiązania dla wielu zadań.

• Tworzenie treści: LLMs mogą tworzyć wysokiej jakości treści, automatyzować ich tworzenie i utrzymywać ludzki styl, oszczędzając czas i zasoby.
• Analiza danych: LLMs mogą przetwarzać i podsumowywać duże ilości danych tekstowych, ułatwiając firmom wydobywanie cennych informacji ze źródeł takich jak opinie klientów, media społecznościowe i badania rynku.
• Tłumaczenia językowe: LLMs mogą tłumaczyć teksty z jednego języka na inny, ułatwiając globalną komunikację i zwiększając zasięg rynkowy.
• Interakcja z klientem: LLMs są wykorzystywane w chatbotach i programach wirtualnych asystentów, aby zapewnić szybką i dokładną obsługę klienta 24/7.

Kierunki przyszłości

Patrząc w przyszłość, możliwości i obietnice związane z uczeniem maszynowym, widzeniem komputerowym i nauką o danych są nieograniczone. Technologie te nie tylko fundamentalnie zmieniają procesy biznesowe, ale także sposób interakcji z danymi i informacjami. Kształtują one przyszłość branż, od poprawy opieki zdrowotnej po poprawę doświadczeń klientów. W sektorze opieki zdrowotnej możemy spodziewać się dalszych przełomów we wczesnym wykrywaniu chorób i zindywidualizowanych planach leczenia, co ostatecznie przyczyni się do dłuższego i zdrowszego życia. Ścieżka dla firm obejmuje wykorzystanie tych technologii do optymalizacji operacji, poprawy oferty produktów i usług oraz poprawy doświadczeń klientów. Przyszłość niesie ze sobą nieskończone możliwości i obietnice, ograniczone jedynie naszą wyobraźnią i chęcią przyjęcia tych transformacyjnych technologii. Uczenie maszynowe, widzenie komputerowe i nauka o danych są siłą napędową nowych postępów technologicznych i transformacji biznesowych.

Autor:

Andrei Barysionak, Global Delivery Director, IBA Group