빠르게 변화하는 시대에 산업은 그 어느 때보다 더 경쟁적으로 서로 경쟁하며, 잠들지 않는 상호 연결된 세상에서 벤치마크, 컨텍스트, ROI, 그리고 궁극적으로 이익 마진을 높이고 있습니다. 빅데이터 컨설팅 서비스는 수년 전부터 시작되어 조직이 수조 바이트에 달하는 데이터를 신중하게 흡수하고 정리하여 비즈니스 목표를 달성하도록 돕고 있습니다. 프로세스가 진행되고 인터넷 접속이 전 세계적으로 확대됨에 따라 처리해야 할 데이터 양은 계속 증가할 것입니다.
이 모든 숫자와 소수점 사이에서 많은 회사가 발가락을 물에 살짝 담그고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그럴 만한 이유가 있습니다. 단 한 명의 직원, 팀 또는 태스크포스도 이를 처리할 만큼 충분히 갖춰져 있지 않습니다. 빅데이터가 제공하는 엄청난 양의 통찰력은 어떤 종류의 전략이 없거나 평가할 결과가 없다면 받아들이기에 충분히 매력적이지 않습니다.
인공 지능 또는 AI의 출현으로 경쟁 환경이 평준화되기 시작했습니다. 빅데이터의 모든 지점에서 지속적인 정보 스트림을 공급하는 머신 러닝은 기업 소유자에게 구조와 모델의 진행 상황과 함정에 대한 여러 가지 특권적인 통찰력을 제공합니다. 완벽하지는 않지만 빅데이터의 엄청난 양과 예측 또는 처방적 AI 시스템의 복잡성을 결합하는 것은 데이터 중심 기업이 되기 위한 첫 걸음입니다.
하지만 빅데이터와 AI가 완벽하지 않다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이러한 시스템을 비즈니스에 구현하는 과정을 시작할 때 AI를 성공적으로 만들기 위해 ‘인간화’ 최적화가 필요한 네 가지 중요한 범주를 알고 있어야 합니다.
문맥
머신 러닝에 대해 기억해야 할 첫 번째이자 가장 중요한 점은 인식과 맥락이 부족하다는 것입니다.
인공 지능은 그것을 뒷받침하는 사람들과 그들이 공급하는 데이터만큼만 강력합니다. 다음을 고려하세요.
귀하의 고유한 상황에서는 어떤 변수를 고려해야 합니까?
당신의 벤치마크는 무엇인가요?
최종 목표는 무엇인가?
비실용성, 비용, 인력은 기계에게 별 의미가 없습니다. 즉, 공평한 해결책을 찾기 위해 필요한 상식을 주입하는 것은 인간의 몫입니다.
기계가 분석하기에 무엇이 유용하고 무엇이 유용하지 않은지 결정하세요. 빅 데이터에서 원하는 질문의 종류를 구체적으로 말하면 AI가 일관된 방식으로 구체적인 답변을 다시 공식화합니다. 지능적인 질문과 적절한 신뢰로 프로세스를 도울 준비가 되어 있어야 합니다.