智能采集平台(加速复杂的数据捕获使用人工智能的4种方式大数据分析)

　　智能采集平台(加速复杂的数据捕获使用人工智能的4种方式大数据分析)

　　大数据一直在改变整个生态系统的业务流程。借助大数据，企业可以更好地了解客户、提前预测并采取措施降低风险、提前发现潜在盈利机会、预测新趋势和市场变化等。

　　唯一的问题是，顾名思义，大数据非常大。许多公司正在努力通过处理数据、提取有意义的见解并将这些见解整合到其决策工作流程中来从数据中获得最大价值。

　　能够负担得起大型数据科学团队的公司可以运行查询并产生准确的预测，但中型公司通常不会被面前的海量数据所淹没，不知道如何进行。

　　然而，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现为大数据捕获开辟了新的可能性，使自学工具能够为业务用例自动采集、处理和分析大数据集。

　　公司开始使用人工智能和机器学习驱动的数据平台解决方案（如 Looker）来处理他们的数据、加速处理并扩大他们可以处理的数据库的规模。这使得 Looker 性能成为数据分析的关键因素。

　　大数据可能已经改变了商业决策，但人工智能正在通过以下 4 种方式彻底改变大数据分析。

　　加速复杂的数据采集

　　使用人工智能进行智能数据捕获（IDC）的新工具可以从一系列不同的来源获取数据，并将其转换为数据分析工具所需的结构化格式，而无需繁琐耗时的手动数据输入。

　　例如，机器学习驱动的数据捕获工具可以识别*敏*感*词*编号，无论它出现在文档的哪个位置或收录多少位数字。如果没有机器学习，任何自动化工具都需要数十条复杂的规则来涵盖所有可能的情况，即便如此，您也不能假设它每次都是正确的。IDC 数据工具还可以从书面记录或具有不匹配行的复杂堆叠表中提取数据。

　　通过消除手动数据输入的需要，人工智能驱动的数据捕获使公司能够挖掘更多数据源，同时为员工腾出时间来执行创收任务并降低人工错误的风险。

　　提高数据质量

　　除了降低人工数据输入错误的风险外，人工智能数据提取还可以通过进行数据验证、将数据点与来自不同来源甚至多个来源的相似数据集进行比较，进一步提高数据质量……

　　人工智能工具可以识别他们正在使用的文档类型，并将数据发送到正确类型的结构化数据系统。数据组织和分类过程的自动化不仅为数据处理人员节省了更多时间，也为数据质量增加了另一层信心。

　　通过机器学习训练的引擎在疲倦或分心时不太可能犯错，也不太可能对数据集进行错误分类。此外，自动化AI数据提取保留元数据并与分析引擎共享，丰富数据并改善分析结果。

　　添加数据上下文

　　伴随业务数据集的上下文越多，洞察力就越可靠。AI 数据捕获保留了上下文信息，从而扩大了数据驱动洞察力的范围，并使它们与更多用例相关。

　　业务查询往往是跨职能、跨部门的，不局限于部门边界，所以当用户可以提出跨越理论部门边界的更广泛的业务问题时，业务分析就变得更有价值。

　　简化数据分析

　　在 AI 和 ML 出现之前，数据和分析被认为是两个独立的事物。数据存储在一个地方，用户必须选择访问哪些数据才能通过不同位置的分析工具运行数据。但是分析中的人工智能，也称为增强分析，已经改变了这一切。

　　通过增强的分析，您可以将数据和分析结合起来。ML无需人工输入即可识别数据中的趋势和异常，因此您可以使用自然语言进行查询，并依靠数据平台根据您的需求获取最佳数据并运行最佳分析流程。

　　增强分析的一大优势在于，它不需要 DS 团队选择数据并用数据科学术语仔细地制定查询。所有员工，无论他们是否有 DS 背景，都可以运行查询以获取数据驱动的洞察力。下一波基于人工智能的数据平台（如 Looker）更进一步，自动生成有价值的见解并将其推送给相关团队。

　　人工智能帮助大数据发挥其潜力

　　事实证明，大数据对于商界来说是无价之宝，以至于被称为“新石油”。但与石油一样，数据需要被提取和提炼才能有效地用作燃料。人工智能通过加速数据捕获、提高数据质量标准、添加上下文以及向所有员工开放数据洞察力，正在推动数据捕获、处理和分析的革命。