Автоматтандыру сіздің бизнесіңіз үшін өте маңызды

Автоматтандыру секторлардағы фирмалардағы үлкен, тұрақты артықшылықтардың құлпын ашудың кілті болып табылады.

Үлкен деректер стратегиялық автоматтандыру тәсілінсіз үлкен ештеңе бола алмайды.

Бір жағынан, біз жабдықтың өнімділігінен бастап тұтынушылардың әлеуметтік желілердегі мінез-құлқына дейінгі барлық деректер туралы бұрын-соңды болмаған деректер көлеміне ие ақпарат байлығының қарқынды кезеңінде тұрмыз (бүкіл әлем азаматтарының жартысынан көбі әлеуметтік желілерде). Бірақ ойластырылған автоматтандырусыз – қол жетімді деректерді өңдеу, өңдеу және талдау үшін машиналар мен алгоритмдерді пайдалану – сіздің бизнесіңіз үлкен әлеуетті мүмкіндіктен айырылады.

Жақсы жасалды, автоматтандыру «өлі» үлкен деректерді құндылықты арттыру үшін пайдалануға болатын тірі, тыныс алатын ресурсқа айналдырады. Сондықтан көптеген бизнестің мақсат қоюы таңқаларлық емес автоматтандыруға болатын кез келген нәрсені автоматтандыруЖақында Google компаниясының жетекшілерінің бірі айтқандай.

Бизнес контекстіңізде автоматтандыру туралы ойлауға көмектесу үшін мен осы технологияға негізделген әрекет құндылықты жасауға көмектесетін үш негізгі жолды ұсынамын.

Автоматтандыру сізге көмектесетін бірінші нәрсе ерекшелігін шығару, немесе деректердің үлкен үйінділерінен маңызды ақпарат алу. Сіздің ұйымыңыз белгілі бір технология және оған қатысты ақпарат алу үшін патенттік өтінімдерді қарауы керек деп елестетіңіз. Сіз миллиондаған және миллиондаған сөздерге арналған әрқайсысы 30 немесе одан да көп бетті қамтитын мыңдаған немесе он мыңдаған қолданбаларды қарап жатқан шығарсыз. Бірақ бұл сөздердің аз ғана бөлігі және патенттер арасындағы өзара байланыстар маңызды, мысалы, патенттелген технология не нәрсеге байланысты, немесе өнертапқыштардың біліктілігі және бұрынғы патенттер.

Бұл тапсырма, бизнес саласындағы көптеген адамдар сияқты, өте аз сигнал-шуыл қатынасын қамтиды және қолмен орындау үшін мыңдаған адамдар сағаттарын талап етеді - бұл тым қымбат және уақытты қажет ететін нәрсе. Бірақ машиналық оқытуға негізделген алгоритм маңызды уақыт пен күш-жігерді үнемдей отырып, қажетті негізгі ақпаратты салыстырмалы түрде жылдам шығаруға үйретілуі мүмкін. Сонымен қатар, болашақта сіз бірдей патенттер жинағын немесе ұқсастарын, бірақ патент-өтініш беруші топтың көлемі сияқты әртүрлі ақпаратты іздегіңіз келетінін айтыңыз. Сіз бұл тапсырманы орындау үшін алгоритмді оңай қайта бағдарламалай аласыз немесе қайта оқыта аласыз, ауқымды үнемдеуге және бастапқы инвестицияңыздан үлкен табысқа қол жеткізе аласыз.

Екіншіден, автоматтандыру көмектеседі деректерді тексеру және тазалау. Деректер жиындары жиі жұмысты қажет етеді. Қателер мен жетіспейтін мәндер, аномалиялар, кейде біржақтылықтың дәлелі бар. Мысалы, егер алгоритм заң бұзушылардың сипаттамаларын анықтауға үйретілген болса, бірақ тек ұсталған қылмыскерлер туралы деректерді пайдаланса, алгоритм ұсталмаған қылмыскерлер туралы деректердің болмауына байланысты біржақты болады. аз хабарлану. Тағы да, ықтимал мәселелердің осы үлкен көлемін тексеру және шешу қолмен орындау үшін тым көп. Бірақ автоматтандыру тестілеуге және тазалауға арналған құралдарды жылдам орналастыруға мүмкіндік береді, бұл қайтадан құндылық жасау кезінде уақытты үнемдейді.

Үшіншіден, бұл үлкен, автоматтандыру аналитиканың қозғаушы қозғалтқышы. Кешегі қарапайым регрессиялық талдаулар өнімді пайдаланушыларды түсінуге, түгендеуді оңтайландыру үшін келесі айдағы сатылымдарды болжауға немесе жаңа жарнамалық науқанның әсерін болжауға арналған машиналық оқыту арқылы қуатталған бүгінгі кластерлік және кездейсоқ ормандарға айналды. Машинаға негізделген автоматтандыру стандартталған аналитикалық процестерді төмен бағамен үнемі қайталауға мүмкіндік беріп қана қоймайды, сонымен қатар біз адамдар анықтай алмайтын сызықтық емес үлгілерді де байқай алады.

Мысалы, менің зертханам 5 миллионнан астам патенттерді алгоритмге негізделген талдаулар арқылы зерттеп, олардың патенттік өтінімі туралы ақпарат негізінде жаңашыл болашақ технологиялардың дебютін болжай алатынымызды білуге ​​болады. Егер өнертабыстың жеке, «ғажайып» мүмкіндіктері немесе идеялары болса, машина қолданба деректерінен болашақ хит патенттерді анықтайды деп болжадық. Сайып келгенде, алгоритм болашақтың хит патенттерін жоғары дәлдікпен тапты, бірақ біз адамдар ойлағандай емес. Яғни, алгоритм оның дербес мүмкіндіктеріне негізделген болашақ хит патентті анықтаған жоқ; керісінше, ол хит патенттерді олардың а кластерлік ешбір жеке патент өз бетімен шеше алмайтын нақты мәселелерді бірлесіп шеше алатын үлестес патенттер.

Мысалы, ультрадыбыстық технология алғаш рет ашылғаннан кейін бірнеше жыл өткен соң денсаулық сақтау саласына үлкен әсер етті, бұл инвазивті емес бейнелеуге және бүйректегі тастар және тіпті кейбір қатерлі ісік сияқты физикалық жағдайларды емдеуге мүмкіндік берді. Бірақ бұл прогресс негізгі технологиядан тыс кішігірім өнертабыстарсыз мүмкін болмас еді - аппликаторлар, статикалық азайту процестері, мамандандырылған медициналық төсемдер мен қысқыштар, олар ультрадыбыстық технологиядан тәуелсіз жасалған, бірақ оны медицинада сәтті қолдану үшін маңызды. Біздің автоматтандырылған талдауымыз денсаулыққа арналған өнімдерден гольф доптарының ең соңғы технологиясына дейінгі 5 миллионнан астам патенттерде осыған қатысты патенттердің кластерлерінің бар екенін сенімді түрде мойындады және бұл кластерлер олардағы патенттердің ертеңгі болашақ басым технологияларға айналу ықтималдығымен байланысты болды. бұрын бағаланбаған тұжырым.

Менің солтүстік-батыс әріптесім Эндрю Папахристос көрсету үшін ұқсас аналитиканы қолданды Чикагодағы полициядағы сыбайлас жемқорлық бірнеше «жаман алма» офицерлерден емес, арам ниетпен әрекет ететін байланысқан полиция желісі; оның жұмысы мұндай мәселелерді ертерек анықтауға мүмкіндік береді.

Мен автоматтандырудың өзара нығайтатын артықшылықтарын және оның деректерді үлкен, тұрақты мәнге айналдыруға қалай көмектесетінін түсіндірдім деп үміттенемін. Шынында да, сізде неғұрлым көп деректер болса, соғұрлым автоматтандыру қажет; күшті автоматтандыру мүмкіндіктері болған кезде, сіз одан да көп деректерді жинап, пайдалана аласыз және цикл жалғасады.

Қорытынды: автоматтандыру барған сайын маңызды мүмкіндік болып табылады және сіздің бизнесіңіздің жақын және ұзақ мерзімді өнімділігі үшін маңызды болуы мүмкін. Бірақ оның құндылықты қалай көтеретінін түсіну және компанияңыз бен ол жұмыс істейтін кең қауымдастықтың игілігі үшін оның нақты кемшіліктерін азайту үшін қадамдар жасау маңызды.

Осы мақаланың екінші бөлігінде мен автоматтандырудың үш негізгі кемшілігін – түсініктілігі, ашықтығы және құны – және оларды қалай шешуге болатынын талқылаймын.