Come utilizzare l'apprendimento automatico per organizzare i Big Data in 5 passaggi

Quando macchina apprendimento entra in gioco con i Big Data, il gioco passa al livello successivo. I Big Data (di seguito indicati come BD) esaminano vari modi per estrarre sistematicamente la conoscenza utile per risolvere le attività aziendali da enormi masse di informazioni. Per fare ciò, esistono diversi processi algoritmici per ottenere informazioni operative.

Gli specialisti BD lavorano con informazioni grezze non strutturate, la cui elaborazione viene utilizzata per supportare il processo decisionale. L'analisi include la convalida, la trasformazione, la pulizia e la modellazione delle informazioni.

Pertanto, i Big Data coinvolgono enormi set di dati caratterizzati anche da diversità e velocità di aggiornamento elevate. Per utilizzare e integrare efficacemente i principi del machine learning per l'organizzazione dei Big Data, dovremmo capire da quali fonti provengono e come possono essere utilizzati.

Da quali fonti provengono BD?

Tutte le informazioni vengono raccolte da molte fonti alternative. Gli utenti ordinari svolgono molte attività online, dalla comunicazione aziendale allo shopping e ai social network. Miliardi di dispositivi connessi e sistemi embedded in tutto il mondo creano, raccolgono e condividono dati IoT ogni giorno. Alcune delle principali fonti di BD sono:

• Social networks;
• Nuvole di dati;
• Siti web;
• Internet delle cose.

La raccolta e l'elaborazione dei contenuti sono due metodi chiave per lavorare con BD. Il primo riguarda la raccolta di informazioni e la spiegazione chiara. L'ordinamento e l'elaborazione delle informazioni rivelano schemi e segni invisibili che possono fornire alcune informazioni sul processo decisionale in quasi tutte le sfere aziendali. Ad esempio, utilizzando l'identificazione del modello e fornendo previsioni.

Tuttavia, per integrare i meccanismi ML (di seguito denominati ML) ed elaborare BD in modo efficace, sono necessarie potenti soluzioni software.

Le aziende ora stanno esplorando generazione di dati sintetici per mantenere l'integrità dei dati senza compromettere la privacy dell'utente.

Se stai cercando una società di sviluppo software per svolgere questo lavoro, sistemi gialli è sempre al tuo servizio.

5V di Big Data

Lavorare con BD è associato a cinque principi di base (V dei Big Data):

1. Volume: la quantità di informazioni che le aziende raccolgono è davvero enorme, quindi il volume diventa un fattore critico nell'analisi;
2. Velocità: quasi tutto ciò che accade intorno a noi (query di ricerca, social network, ecc.) genera molto rapidamente nuovi contenuti, molti dei quali possono essere utilizzati nel processo decisionale;
3. Varietà: le informazioni generate sono molto diverse e possono essere presentate in molti formati come video, testo, database, numeri, grafici, ecc. Comprendere i tipi di BD è la chiave per sbloccarne il valore;
4. Verità: le informazioni ad alta confidenza contengono numerosi fatti che possono essere preziosi per l'analisi e che aggiungono valore al risultato finale. Le informazioni a bassa confidenza implicano contenuti privi di significato, chiamati rumore;
5. Valore: la possibilità di trasformare BD in soluzioni di valore.

L'essenza dell'apprendimento automatico

Il ML esplora la costruzione e l'ottimizzazione di algoritmi il cui compito è quello di prevedere dati imprevisti/futuri. Potenziato dal cloud computing, garantisce la flessibilità del processo e coinvolge più dati, qualunque sia la fonte. Gli algoritmi ML potrebbero essere integrati in ogni fase del lavoro con BD, inclusi quanto segue:

• segmentazione dei dati;
• Analisi dei dati;
• Modellazione.

Seguendo questi passaggi, puoi ottenere un quadro generale con conclusioni e schemi preziosi, che vengono quindi classificati e convertiti in una forma chiara. La fusione di machine learning e BD è un processo infinito. Gli algoritmi assegnati vengono controllati e migliorati con il tempo in cui le informazioni entrano nel sistema.

In generale, il ML professionale viene applicato per seguire il flusso di informazioni sempre crescente e mutevole. Gli algoritmi ML elaborano il contenuto emergente e determinano i modelli ad esso associati, che vengono poi convertiti in preziose conclusioni che potrebbero essere incorporate nel flusso aziendale per accelerare alcune fasi del processo decisionale.

Come utilizzare gli algoritmi ML per i Big Data

Marketing Automation

La base clienti è il cuore di ogni impresa. Ogni azienda deve padroneggiare le tecniche di comunicazione ed entrare facilmente in contatto con i clienti attraverso i canali disponibili. ML applica algoritmi complessi per prevedere con precisione i desideri e le azioni dei clienti.

Supportata da ML e BD, l'automazione del marketing può sfruttare l'analisi del sentiment, la segmentazione dei clienti e gli sforzi pubblicitari diretti attraverso messaggi personalizzati per soddisfare le aspettative dei clienti.

Il ML viene spesso utilizzato dagli specialisti dei media e dell'intrattenimento per determinare con precisione i gusti del pubblico e fornire i contenuti pertinenti.

Analisi del sentimento del testo

L'analisi del sentimento è un potente strumento per lanciare un nuovo prodotto o introdurre nuove funzionalità. I modelli ML addestrati sui big data ti consentono di prevedere con precisione la reazione dei clienti: se apprezzeranno il prodotto o se lo ignoreranno completamente.

È possibile prevedere i risultati fin dall'inizio dello sviluppo del prodotto! Ciò consente di modificare il design o la strategia di marketing in base alle esigenze del mercato.

Sistemi di raccomandazione

Dare consigli sui prodotti è come un'arte: richiede sottigliezza e una solida combinazione di tecniche ML con BD. Questa combinazione si integra al meglio nei servizi di streaming: fonde il contesto con le previsioni comportamentali per influenzare l'esperienza dell'utente, consentendo alle aziende di generare offerte efficaci per i clienti.

Puoi migliorare le prestazioni dell'app, migliorare il coinvolgimento degli utenti e identificare i problemi che influiscono sull'esperienza dell'utente La piattaforma basata sulla scienza dei dati di HeadSpin. Le funzionalità di data science di HeadSpin possono aiutarti a stare al passo con la concorrenza e raggiungere i tuoi obiettivi di business.

Per creare una buona raccomandazione sul prodotto, il sistema deve avere una chiara comprensione dei desideri e delle esigenze sia del cliente che dell'azienda. Gran parte di queste informazioni possono essere raccolte da social network, moduli Web, cronologia delle posizioni e una varietà di altre fonti.

Correlando i dati con esigenze umane specifiche e uniche e altre attività dei clienti, i sistemi di raccomandazione basati su ML forniscono alle aziende un processo di marketing automatizzato. Ad esempio, Netflix li utilizza ampiamente per offrire i contenuti giusti agli spettatori.

Gestione del rischio

Con il rapido sviluppo della raccolta dati e della potenza di calcolo, il machine learning sta diventando parte integrante del processo decisionale aziendale. La sua applicazione alla gestione del rischio ha gettato le basi per una nuova generazione di modelli predittivi migliorati.

La gestione del rischio è una delle principali applicazioni dell’apprendimento automatico e dei big data. Ad esempio, utilizzarli per automatizzare il punteggio bancario e digitalizzare le fasi chiave della valutazione del punteggio di credito può ridurre significativamente i costi di un istituto finanziario. I metodi ML più utili in quest'area sono le regressioni, diagrammi ad albero decisionalee reti neurali.

Modelli di decifrazione

Il machine learning è perfetto per le sfere aziendali, in cui conoscere i desideri e le azioni dei clienti può portare a risultati preziosi. Ad esempio, nel settore sanitario e farmaceutico, dove è necessario elaborare molte informazioni. Le tecniche ML rilevano le malattie in una fase precoce e consentono agli ospedali di gestire meglio i servizi analizzando i rapporti sanitari passati, i rapporti patologici e storie dei pazienti. Ciò migliora la diagnostica e, a lungo andare, stimola la ricerca medica.

Per riassumere

L'apprendimento automatico è una parte essenziale dei Big Data e viene utilizzato per trasformare i dati in conoscenze utili. Poiché i dati raccolti da diverse fonti vengono elaborati da algoritmi ML, il sistema apprende e migliora nel tempo.

La chiave per sfruttare con successo il ML è attraverso l'integrazione completa dei dati, per stabilire modelli predittivi che rappresentino accuratamente il comportamento degli utenti, nonché la situazione e le tendenze in evoluzione.

Sebbene la maggior parte delle aziende stia ancora lavorando al livello base di ML, si tratta di una tecnologia promettente che può essere utilizzata per creare soluzioni più potenti e flessibili. Gli sforzi di ricerca e sviluppo in corso garantiranno il miglioramento delle caratteristiche di questa tecnologia emergente, rendendola più efficace ed efficiente nel prevedere e organizzare il futuro.