Аўтаматызацыя важная для вашага бізнесу

Аўтаматызацыя з'яўляецца ключом да разблакоўкі вялікіх, устойлівых пераваг у кампаніях у розных сектарах.

Вялікія дадзеныя могуць быць вялікім нікчэмнасцю без стратэгічнага падыходу да аўтаматызацыі.

З аднаго боку, мы знаходзімся ў п'янлівы час інфармацыйнага багацця з беспрэцэдэнтнымі аб'ёмамі даных па ўсім: ад прадукцыйнасці абсталявання да паводзін спажыўцоў у сацыяльных сетках (больш за палову ўсіх жыхароў свету карыстаюцца сацыяльнымі сеткамі). Але без прадуманай аўтаматызацыі - выкарыстання машын і алгарытмаў для апрацоўкі, апрацоўкі і аналізу даступных даных - ваш бізнес страціць вялікія патэнцыяльныя магчымасці.

Добра выкананая аўтаматызацыя ператварае «мёртвыя» вялікія даныя ў жывыя рэсурсы, якія дыхаюць, якія можна выкарыстоўваць для павышэння каштоўнасці. Таму не дзіўна, што многія прадпрыемствы імкнуцца да гэтага аўтаматызаваць усё, што можна аўтаматызаваць, як нядаўна сказаў адзін з вядучых кіраўнікоў Google.

Каб дапамагчы вам думаць пра аўтаматызацыю ў кантэксце вашага бізнесу, я прадстаўляю тры асноўныя спосабы, як гэтая тэхналагічная дзейнасць дапамагае ствараць каштоўнасць.

Першае, што вам дапаможа аўтаматызацыя выманне функцый, або выцягванне важных іголак інфармацыі з велізарных стогаў даных. Уявіце, што ваша арганізацыя павінна разглядаць заяўкі на патэнты для атрымання інфармацыі аб канкрэтнай тэхналогіі і сумежных. Магчыма, вы праглядаеце тысячы ці дзясяткі тысяч прыкладанняў, кожнае з якіх змяшчае 30 і больш старонак для мільёнаў і мільёнаў слоў. Але толькі малая доля гэтых слоў і ўзаемасувязяў паміж патэнтамі мае значэнне, напрыклад, ад чаго залежыць запатэнтаваная тэхналогія або кваліфікацыя вынаходнікаў і мінулыя патэнты.

Такім чынам, гэтая задача, як і многія іншыя ў бізнес-сферы, прадугледжвае вельмі малое стаўленне сігнал/шум і патрабуе тысяч чалавек-гадзін, каб яе выканаць уручную - штосьці занадта высокае па выдатках і па часе. Але алгарытм, заснаваны на машынным навучанні, можна навучыць адносна хутка выяўляць неабходную ключавую інфармацыю, зэканоміўшы пры гэтым значны час і сілы. Больш за тое, скажыце, што ў будучыні вы хацелі шукаць той жа набор патэнтаў або звязаных з імі, але іншую інфармацыю, напрыклад, памер каманды заяўніка на патэнт. Вы можаце лёгка перапраграмаваць або перанавучыць алгарытм для выканання гэтай задачы, атрымаўшы эканомію ад маштабу і большую аддачу ад першапачатковых інвестыцый.

Па-другое, дапамагае аўтаматызацыя праверка дадзеных і ачыстка. Наборы даных часта патрабуюць дапрацоўкі. Ёсць памылкі і адсутныя значэнні, анамаліі, а часам і прыкметы прадузятасці. Напрыклад, калі алгарытм быў навучаны выяўляць характарыстыкі парушальнікаў закону, але выкарыстоўвае даныя толькі аб злачынцах, якія былі злоўлены, алгарытм будзе прадузятым, таму што ў ім адсутнічаюць даныя аб злачынцах, якія не былі схоплены - асаблівая праблема для злачынцаў "белых каўнерыкаў", якія, як правіла, быць заніжаным. Зноў жа, правяраць і вырашаць гэты велізарны аб'ём патэнцыйных праблем занадта складана, каб брацца за гэта ўручную. Але аўтаматызацыя дазваляе хутка разгортваць інструменты для тэсціравання і ачысткі, зноў жа эканомячы час пры стварэнні каштоўнасці.

Па-трэцяе, і гэта важна, аўтаматызацыя рухаючы механізм аналітыкі. Учорашні просты рэгрэсійны аналіз стаў сённяшняй кластэрызацыяй і выпадковымі лясамі, заснаванымі на машынным навучанні, няхай гэта будзе для разумення карыстальнікаў прадукту, прагназавання продажаў у наступным месяцы для аптымізацыі запасаў або прагназавання ўплыву новай рэкламнай кампаніі. Машынная аўтаматызацыя дазваляе не толькі рэгулярна паўтараць стандартызаваныя аналітычныя працэсы з нізкай коштам, але таксама можа выяўляць нелінейныя заканамернасці, якія мы, людзі, не можам.

Напрыклад, мая лабараторыя вывучыла больш за 5 мільёнаў патэнтаў з дапамогай аналізу, які кіруецца алгарытмамі, каб даведацца, ці зможам мы прадказаць дэбют наватарскіх тэхналогій у будучыні на аснове інфармацыі аб іх патэнтавых заяўках. Мы выказалі здагадку, што машына будзе ідэнтыфікаваць будучыя хіт-патэнты з даных заявак, калі вынаходніцтва мела аўтаномныя, «цудападобныя» магчымасці або ідэі. У рэшце рэшт, алгарытм знайшоў хіт-патэнты будучыні з высокай дакладнасцю, але не так, як мы, людзі, уяўлялі. Гэта значыць, алгарытм не ідэнтыфікаваў будучы патэнт на аснове яго аўтаномных магчымасцей; хутчэй, ён ідэнтыфікаваў хіт-патэнты на аснове таго, ці былі яны часткай a кластар афіляваных патэнтаў, якія разам маглі б вырашыць пэўныя праблемы ў спалучэнні, якія ні адзін індывідуальны патэнт не мог бы вырашыць сам па сабе.

Напрыклад, ультрагукавая тэхналогія зрабіла вялікі ўплыў на ахову здароўя праз некалькі гадоў пасля таго, як яна была ўпершыню прадстаўлена, дазваляючы неінвазіўную візуалізацыю і лячэнне такіх фізічных захворванняў, як камяні ў нырках і нават некаторыя віды раку. Але гэты прагрэс быў бы немагчымы без вынаходніцтваў меншага маштабу, акрамя асноўнай тэхналогіі — аплікатараў, працэсаў зніжэння статычнай нагрузкі, спецыяльных медыцынскіх пракладак і заціскаў, якія былі распрацаваны незалежна ад ультрагукавой тэхналогіі, але вельмі важныя для яе паспяховага прымянення ў медыцыне. Наш аўтаматызаваны аналіз надзейна прызнаў існаванне гэтых кластараў звязаных патэнтаў у больш чым 5 мільёнах патэнтаў ад тавараў для здароўя да найноўшых тэхналогій мячоў для гольфа, і што гэтыя кластары карэлююць з верагоднасцю таго, што патэнты ў іх стануць дамінуючымі тэхналогіямі заўтрашняга дня - выснова не раней ацэнены.

Мой паўночна-заходні калега Андрэй Папахрыстас выкарыстоўвалі падобную аналітыку, каб паказаць гэта карупцыя ў паліцыі Чыкага адбываецца не ад некалькіх афіцэраў «дрэннага яблыка», а ад сеткі звязаных паліцэйскіх, якія дзейнічаюць нядобрасумленна; яго праца дазваляе раней выяўляць такія праблемы.

Я спадзяюся, што я растлумачыў узаемна ўзмацняльныя перавагі аўтаматызацыі і тое, як яна можа дапамагчы вам ператварыць даныя ў вялікую, устойлівую каштоўнасць. Сапраўды, чым больш у вас дадзеных, тым больш вам патрэбна аўтаматызацыя; як толькі ў вас ёсць моцныя магчымасці аўтаматызацыі, вы можаце збіраць і выкарыстоўваць яшчэ больш дадзеных, і цыкл працягваецца.

Вынік: аўтаматызацыя становіцца ўсё больш важнай магчымасцю і можа мець вырашальнае значэнне для хуткай і доўгатэрміновай дзейнасці вашага бізнесу. Але важна разумець, як гэта стварае каштоўнасць, і прымаць меры, каб змякчыць яго вельмі рэальныя недахопы на карысць вашай кампаніі і шырокай супольнасці, у якой яна працуе.

У другой частцы гэтага артыкула я абмяркую тры асноўныя мінусы аўтаматызацыі — тлумачэнне, празрыстасць і кошт — і як з імі змагацца.

Крыніца: https://www.forbes.com/sites/brianuzzi/2022/06/23/automation-is-critical-for-your-businessbut-use-with-care-part-one/