So nutzen Sie maschinelles Lernen zum Organisieren von Big Data in 5 Schritten

Wenn Maschine lernen mit Big Data ins Spiel kommt, geht das Spiel auf die nächste Stufe. Big Data (im Folgenden als BD bezeichnet) untersucht verschiedene Möglichkeiten, aus riesigen Informationsmassen systematisch Wissen zu extrahieren, das für die Lösung von Geschäftsaufgaben nützlich ist. Dazu gibt es verschiedene algorithmische Prozesse zum Abrufen von Betriebsinformationen.

BD-Spezialisten arbeiten mit unstrukturierten Rohinformationen, deren Verarbeitung zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet wird. Analytics umfasst das Validieren, Transformieren, Bereinigen und Modellieren von Informationen.

Bei Big Data handelt es sich also um riesige Datensätze, die sich zudem durch Vielfalt und hohe Aktualisierungsraten auszeichnen. Um die Prinzipien des maschinellen Lernens für die Organisation von Big Data effektiv zu nutzen und zu integrieren, sollten wir verstehen, aus welchen Quellen sie stammen und wie sie verwendet werden können.

Aus welchen Quellen stammen BD?

Alle Informationen werden aus vielen alternativen Quellen gesammelt. Gewöhnliche Benutzer führen viele Aktivitäten online durch, von geschäftlicher Kommunikation bis hin zu Einkäufen und sozialen Netzwerken. Milliarden verbundener Geräte und eingebetteter Systeme auf der ganzen Welt erstellen, sammeln und teilen jeden Tag IoT-Daten. Einige Hauptquellen von BD sind:

• Soziale Netzwerke;
• Datenwolken;
• Websites;
• Internet der Dinge.

Die Erfassung und Verarbeitung von Inhalten sind zwei Schlüsselmethoden für die Arbeit mit BD. Die erste besteht darin, Informationen zu sammeln und diese klar zu erklären. Das Sortieren und Verarbeiten von Informationen enthüllt unsichtbare Muster und Anzeichen, die Einblicke in die Entscheidungsfindung in fast allen Geschäftsbereichen geben können. Zum Beispiel Mustererkennung und Prognosen.

Um jedoch ML-Mechanismen (im Folgenden ML genannt) zu integrieren und BD effektiv zu verarbeiten, sind leistungsstarke Softwarelösungen erforderlich.

Unternehmen prüfen jetzt synthetische Datengenerierung um die Datenintegrität zu wahren, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu beeinträchtigen.

Wenn Sie nach einem Softwareentwicklungsunternehmen suchen, das diese Aufgabe erledigt, gelbe Systeme ist immer für Sie da.

5V Big Data

Die Arbeit mit BD ist mit fünf Grundprinzipien (V’s of Big Data) verbunden:

1. Volumen: Die Menge an Informationen, die Unternehmen sammeln, ist wirklich enorm, daher wird das Volumen zu einem kritischen Faktor in der Analyse.
2. Geschwindigkeit: Nahezu alles, was um uns herum passiert (Suchanfragen, soziale Netzwerke usw.), generiert sehr schnell neue Inhalte, von denen viele für die Entscheidungsfindung verwendet werden können;
3. Vielfalt: Die generierten Informationen sind sehr vielfältig und können in vielen Formaten wie Videos, Text, Datenbanken, Zahlen, Diagrammen usw. präsentiert werden. Das Verständnis der Arten von BD ist der Schlüssel zur Erschließung ihres Wertes;
4. Wahrhaftigkeit: Informationen mit hoher Zuverlässigkeit enthalten zahlreiche Fakten, die für die Analyse wertvoll sein können und die dem Endergebnis einen gewissen Wert verleihen. Informationen mit niedrigem Vertrauen beinhalten bedeutungslosen Inhalt, der als Rauschen bezeichnet wird;
5. Wert: die Möglichkeit, BD in wertvolle Lösungen umzuwandeln.

Die Essenz des maschinellen Lernens

ML erforscht die Konstruktion und Optimierung von Algorithmen, deren Aufgabe es ist Vorhersage unerwarteter/zukünftiger Daten. Unterstützt durch Cloud Computing gewährleistet es die Flexibilität des Prozesses und bezieht mehrere Daten ein, unabhängig von der Quelle. ML-Algorithmen könnten in jeden Schritt der Arbeit mit BD integriert werden, einschließlich der folgenden:

• Datensegmentierung;
• Datenanalyse;
• Modellieren.

Wenn Sie diese Schritte durchlaufen, erhalten Sie ein Gesamtbild mit wertvollen Schlussfolgerungen und Mustern, die dann klassifiziert und in eine klare Form umgewandelt werden. Die Zusammenführung von maschinellem Lernen und BD ist ein endloser Prozess. Die zugewiesenen Algorithmen werden mit der Zeit überprüft und verbessert, wenn Informationen in das System gelangen.

Im Allgemeinen wird professionelles ML angewendet, um den ständig wachsenden und sich ändernden Informationsfluss zu verfolgen. ML-Algorithmen verarbeiten die entstehenden Inhalte und bestimmen damit verbundene Muster, die dann in wertvolle Schlussfolgerungen umgewandelt werden, die in den Geschäftsablauf integriert werden könnten, um einige Phasen des Entscheidungsprozesses zu beschleunigen.

So verwenden Sie ML-Algorithmen für Big Data

Marketing Automation

Der Kundenstamm ist das Herzstück eines jeden Unternehmens. Jedes Unternehmen muss die Kommunikationstechniken beherrschen und über die verfügbaren Kanäle problemlos mit den Kunden in Kontakt treten. ML wendet komplexe Algorithmen an, um Kundenwünsche und -aktionen genau vorherzusagen.

Unterstützt durch ML und BD kann die Marketingautomatisierung Stimmungsanalysen, Kundensegmentierung und direkte Werbemaßnahmen durch personalisierte Nachrichten nutzen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

ML wird häufig von Medien- und Unterhaltungsspezialisten verwendet, um den Geschmack des Publikums genau zu bestimmen und die relevanten Inhalte bereitzustellen.

Text-Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um ein neues Produkt auf den Markt zu bringen oder neue Funktionen einzuführen. Auf Big Data trainierte ML-Modelle ermöglichen es Ihnen, die Reaktion der Kunden genau vorherzusagen: ob sie das Produkt lieben oder es komplett ignorieren werden.

Vorhersagen von Ergebnissen sind bereits zu Beginn der Produktentwicklung möglich! Auf diese Weise können Sie das Design oder die Marketingstrategie entsprechend den Anforderungen des Marktes ändern.

Empfehlungssysteme

Produktempfehlungen zu geben ist wie eine Kunst: Es erfordert Subtilität und eine robuste Kombination von ML-Techniken mit BD. Diese Kombination lässt sich am besten in Streaming-Dienste integrieren: Sie verschmilzt Kontext mit Verhaltensvorhersagen, um die Benutzererfahrung zu beeinflussen, sodass Unternehmen effektive Kundenangebote erstellen können.

Sie können die App-Leistung verbessern, die Benutzerinteraktion verbessern und Probleme identifizieren, die sich auf die Benutzererfahrung auswirken Die datenwissenschaftsbasierte Plattform von HeadSpin. Data-Science-Funktionen von HeadSpin können Ihnen helfen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Um eine gute Produktempfehlung zu erstellen, muss das System die Wünsche und Bedürfnisse sowohl des Kunden als auch des Unternehmens genau verstehen. Viele dieser Informationen können aus sozialen Netzwerken, Webformularen, dem Standortverlauf und einer Vielzahl anderer Quellen gesammelt werden.

Durch die Korrelation von Daten mit spezifischen, einzigartigen menschlichen Bedürfnissen und anderen Kundenaktivitäten bieten ML-basierte Empfehlungssysteme Unternehmen einen automatisierten Marketingprozess. Zum Beispiel nutzt Netflix sie ausgiebig, um den Zuschauern die richtigen Inhalte anzubieten.

Risikomanagement

Mit der rasanten Entwicklung der Datenerfassung und Rechenleistung wird ML zu einem integralen Bestandteil der Geschäftsentscheidungen. Seine Anwendung auf das Risikomanagement hat den Grundstein für eine neue Generation verbesserter Vorhersagemodelle gelegt.

Risikomanagement ist eine der Top-Anwendungen für maschinelles Lernen und Big Data. Wenn sie beispielsweise zur Automatisierung des Bankenscorings und zur Digitalisierung wichtiger Phasen der Bonitätsbewertung eingesetzt werden, können die Kosten eines Finanzinstituts erheblich gesenkt werden. Die nützlichsten ML-Methoden in diesem Bereich sind Regressionen, Entscheidungsbaumdiagramme, und neuronale Netze.

Muster entziffern

ML eignet sich perfekt für Geschäftsfelder, in denen die Kenntnis der Wünsche und Handlungen der Kunden wertvolle Ergebnisse bringen kann. Zum Beispiel im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie, wo viele Informationen verarbeitet werden müssen. ML-Techniken erkennen Krankheiten in einem frühen Stadium und ermöglichen Krankenhäusern eine bessere Verwaltung ihrer Dienstleistungen durch die Analyse früherer Gesundheitsberichte, pathologischer Berichte usw Patientengeschichten. Dies verbessert die Diagnostik und belebt langfristig die medizinische Forschung.

Um zusammenzufassen

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil von Big Data und wird verwendet, um Daten in nützliches Wissen umzuwandeln. Da aus verschiedenen Quellen gesammelte Daten von ML-Algorithmen verarbeitet werden, lernt das System und wird mit der Zeit besser.

Der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung von ML liegt in der umfassenden Datenintegration, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die das Benutzerverhalten sowie die sich ändernden Situationen und Trends genau darstellen.

Obwohl die meisten Unternehmen noch an der Grundstufe von ML arbeiten, handelt es sich um eine vielversprechende Technologie, mit der leistungsfähigere und flexiblere Lösungen erstellt werden können. Laufende Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen werden sicherstellen, dass die Eigenschaften dieser neuen Technologie verbessert werden, wodurch sie effektiver und effizienter bei der Vorhersage und Organisation der Zukunft wird.