एआई एनालिटिक्स का परिचय और व्यवसायों के लिए शीर्ष 5 उपयोग के मामले

मैकिन्से के एक हालिया सर्वेक्षण से पता चला है कि जिन उत्तरदाताओं को कंसल्टेंसी ने "एआई हाई परफॉर्मर्स" के रूप में वर्गीकृत किया है, वे ब्याज और कर (ईबीआईटी) से पहले अपनी कमाई का कम से कम 20% आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को देते हैं। एक्सेंचर के एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल संगठनों में से केवल 12% ही वास्तव में एआई परिनियोजन के साथ सफलता प्राप्त कर रहे हैं। इन कंपनियों का 30% रेवेन्यू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से आता है।

क्या आपको ऐसा लगता है कि यह एक छूटा हुआ अवसर है जिसे आप भुनाना चाहते हैं? फिर एआई एनालिटिक्स के बारे में अधिक जानने के लिए पढ़ना जारी रखें कि यह आपके व्यवसाय की सेवा कैसे कर सकता है, और कार्यान्वयन के दौरान किन चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। शायद यह आपको प्रेरित करेगा और आपको एआई विकास सेवा प्रदाताओं से संपर्क करने के लिए आवश्यक ज्ञान देगा।

एआई एनालिटिक्स क्या है और यह पारंपरिक दृष्टिकोण से कैसे भिन्न है?

एनालिटिक्स डेटा में सार्थक पैटर्न निकालने और उनकी व्याख्या और संचार करने का काम करता है। एनालिटिक्स के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण धीमा और प्रयास गहन है, लेकिन एआई के साथ इसे बढ़ाने से प्रक्रिया में काफी तेजी आ सकती है और परिणाम सटीकता में वृद्धि हो सकती है।

पारंपरिक विश्लेषिकी में, उपयोगकर्ता "अगर-फिर" प्रोग्रामिंग की मदद से विज़ुअलाइज़ेशन में पैटर्न खोजने के लिए डैशबोर्ड बनाते हैं, जहां पूर्वनिर्धारित नियमों के अनुसार डेटा को कड़ाई से संसाधित किया जाता है। ये डैशबोर्ड विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को संबोधित करते हैं और दायरे में सीमित हैं। पारंपरिक विधि केवल संरचित डेटा को संभाल सकती है।

एआई एनालिटिक्स मशीन लर्निंग और अन्य एआई सबसेट जैसी तकनीक का उपयोग करके डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया को स्वचालित करने को संदर्भित करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स छवियों और भाषण जैसे जटिल असंरचित डेटा को संभाल सकता है। यह एक पूर्वनिर्धारित परिकल्पना तक सीमित नहीं है और अप्रत्याशित परिणामों से आपको आश्चर्यचकित कर सकता है। पारंपरिक दृष्टिकोण के विपरीत, जो स्थिर है, एआई-आधारित पद्धति उपयोगकर्ताओं को विविध प्रश्नों का उत्तर देने के लिए डेटा को गतिशील रूप से एकत्र करने की अनुमति देती है।

गार्टनर के अनुसार, डेटा विश्लेषण के चार प्रमुख तरीके हैं।

1. वर्णनात्मक विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा की व्याख्या करता है। यह प्रवृत्तियों का विश्लेषण करने और अतीत में क्या हुआ यह समझने के लिए व्यापार खुफिया उपकरण और डैशबोर्ड का उपयोग करता है। यह भविष्य की भविष्यवाणी नहीं करता है।
2. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स यह समझने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करता है कि कुछ क्यों हुआ।
3. भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करता है, यह देखते हुए कि स्थितियाँ स्थिर रहती हैं। यहीं पर एआई आता है।
4. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स दृष्टिकोण क्रिया-संचालित है। यह निश्चित परिणामों को प्राप्त करने का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित करने में मदद करता है।

गार्टनर जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने और डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए भविष्य कहनेवाला और निर्देशात्मक विश्लेषण के संयोजन का सुझाव देता है। इसलिए, यदि आप सक्षम होना चाहते हैं:

• प्रत्येक व्यावसायिक प्रश्न के लिए एक डैशबोर्ड बनाने के बजाय अपने व्यवसाय के विभिन्न पहलुओं पर त्वरित रूप से डेटा एकत्रित करें
• व्यावहारिक सुझाव प्राप्त करें
• अपनी समस्या को एक अलग नजरिए से देखें
• समझें कि "क्यों" कुछ चीजें हुईं और भविष्य में बदलाव करने के लिए "कैसे"

फिर एआई डेटा एनालिटिक्स एक ऐसी चीज है जिसे आप आजमाना चाहेंगे।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स के लिए शीर्ष 5 उपयोग के मामले

अब जब आप पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में एआई एनालिटिक्स के लाभों को जानते हैं, तो आइए देखें कि आप इसे अपनी व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए कैसे लागू कर सकते हैं।

1. एआई एनालिटिक्स सेंटीमेंट एनालिसिस की मदद से ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाता है

भावना विश्लेषण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के भीतर एक क्षेत्र है जिसका उपयोग पाठ का विश्लेषण करके आपके ब्रांड, उत्पाद और सेवाओं के बारे में ग्राहकों की भावनाओं का पता लगाने के लिए किया जाता है। कंपनियां अपनी ब्रांड प्रतिष्ठा को मापने और ग्राहकों की जरूरतों को समझने के लिए सोशल मीडिया पोस्ट, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं, ग्राहक समीक्षा आदि का अध्ययन करने के लिए इस अभ्यास को लागू कर सकती हैं।

बैंकिंग क्षेत्र में एआई-संचालित भावना विश्लेषण

उपयोगकर्ता अपने उत्पादों और सेवाओं और संगठन के साथ समग्र अनुभव के बारे में क्या सोचते हैं, यह जानने के लिए बैंक भावना विश्लेषण को तैनात करते हैं। साथ ही, वित्तीय संस्थान प्रतिस्पर्धियों के अभियान के प्रति ग्राहकों की प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करने और अधिक सफल उदाहरणों की नकल करने के लिए इस रणनीति का उपयोग कर सकते हैं।

एआई-संचालित भावना विश्लेषण की मदद से ग्राहकों की राय को समझने का एक उदाहरण डरहम स्थित एटम बैंक से आया है। कंपनी ने यह पता लगाने के लिए सर्वेक्षणों और ऑनलाइन समुदायों के डेटा का विश्लेषण किया कि ग्राहक अपने बैंकिंग ऐप के बारे में क्या सोचते हैं। डेटा से पता चलता है कि "प्रमाणीकरण" विषय एक नकारात्मक भावना से जुड़ा है। यह उन लगातार मुद्दों को भी पहचानता है जो हताशा का कारण बनते हैं, जैसे "चेहरे की पहचान काम नहीं कर रही है।"

एटम बैंक ने सुधार करने के लिए एआई-आधारित डेटा विश्लेषण से प्राप्त ज्ञान का उपयोग किया, और यह एक प्रमुख समीक्षा मंच, ट्रस्टपिलॉट के अनुसार उच्चतम रेटिंग वाला बैंक बन गया।

रिटेल में ग्राहक भावना को समझना

खुदरा विक्रेता सोशल मीडिया, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और ग्राहक सहायता प्रश्नों का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि लोग अपने ब्रांड के प्रति सामान्य रूप से या किसी विशिष्ट मार्केटिंग अभियान के प्रति कैसा महसूस करते हैं। मनोभाव विश्लेषण खुदरा विक्रेताओं को आगामी रुझानों के शीर्ष पर बने रहने में भी मदद कर सकता है।

उत्तर अमेरिकी कपड़ों के एक रिटेलर ने अपने ग्राहकों के सोशल मीडिया, विशेष रूप से टिकटॉक पर ध्यान दिया, ताकि रुझानों की पहचान की जा सके और यह दर्शाया जा सके कि वे अलग-अलग उपयोगकर्ता व्यक्तित्व के साथ कैसे मेल खाते हैं। नतीजतन, रिटेलर को इस बात की गहरी जानकारी मिली कि विभिन्न कपड़ों के रुझान, जैसे कि कपड़े, डिज़ाइन और कीमत, विभिन्न खरीदार व्यक्तियों के अनुरूप कैसे हैं। संगठन ने इस जानकारी का उपयोग अपने लक्षित अभियानों और कपड़ों की पंक्तियों को डिजाइन करने के लिए किया।

2. एआई एनालिटिक्स भविष्य कहनेवाला रखरखाव के माध्यम से उपकरण डाउनटाइम को कम करता है

एआई-चालित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स निर्धारित मानव निरीक्षण पर भरोसा करने के बजाय वास्तविक समय में उनकी स्थिति को समझने के लिए विभिन्न मशीनों से एकत्र किए गए डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं। कठिन-से-पहुंच वाले उपकरणों के लिए भविष्य कहनेवाला रखरखाव विशेष रूप से मूल्यवान है, जैसे कि तेल और गैस उद्योग के मामले में, जहां दूरस्थ मशीनें बहुत चुनौतीपूर्ण और यहां तक कि उपयोग करने के लिए खतरनाक हैं।

लेकिन भविष्य कहनेवाला रखरखाव अनुप्रयोग अन्य क्षेत्रों को भी लाभान्वित कर सकता है।

विनिर्माण में भविष्य कहनेवाला रखरखाव

एआई एनालिटिक्स की मैन्युफैक्चरिंग में कई खूबियां हैं । यह उन उपकरणों को देख सकता है जो अतिभारित हैं, आधी क्षमता पर काम कर रहे हैं, या पूरी उत्पादन प्रक्रिया में देरी के कारण टूटने की संभावना है।

ZF फ्रेडरिकशफेन, ऑटोमोटिव क्षेत्र में एक प्रमुख आपूर्तिकर्ता, ने प्रक्रिया अनुकूलन के लिए AI का उपयोग करने के लिए Microsoft के साथ भागीदारी की। इस परियोजना के एक भाग के रूप में, कंपनी ने गियर पार्ट प्रोडक्शन लाइन के भविष्य कहनेवाला रखरखाव पर ध्यान केंद्रित किया। यह अपने जीवनकाल के अंत से ठीक पहले होनिंग मशीन में एक होनिंग रिंग को बदलना चाहता था। अंतिम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स सॉल्यूशन प्रोडक्शन लाइन को प्रभावित करने से पहले 99% ऑनिंग रिंग फ्रैक्चर का पता लगा सकता है।

परिवहन में भविष्य कहनेवाला रखरखाव

परिवहन उद्योग में, भविष्य कहनेवाला रखरखाव में एआई डेटा एनालिटिक्स वाहन की खराबी का पता लगाने में मदद करता है ताकि उन स्थितियों से बचा जा सके जब कोई ट्रैक कहीं बीच में अटका हुआ हो। उदाहरण के लिए, बेल्जियम की रेल कंपनी इन्फ्राबेल अपने ट्रैक में विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग करती है, जिसमें तापमान और बिजली की खपत मापने वाले सेंसर शामिल हैं। डेटा का विश्लेषण करने के बाद, कंपनी के ऑपरेटर ओवरहीटिंग और असामान्य बिजली की खपत के बहाव का पता लगा सकते हैं और सुविधाजनक समय पर वाहन को मरम्मत के लिए सेवा से बाहर कर सकते हैं।

3. एआई एनालिटिक्स इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए पूर्वानुमान की मांग करता है

इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण ग्राहक ऑर्डर डेटा पर निर्भर करता है। भले ही यह विधि प्रभावी हो सकती है, यह अक्सर ओवरस्टॉकिंग और अंडरस्टॉकिंग की ओर ले जाती है, क्योंकि यह सीमित डेटा स्रोतों का उपयोग करती है। एआई एनालिटिक्स आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों को डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला पर विचार करने का अधिकार देता है, जैसे कि वर्तमान रुझान, ऐतिहासिक बिक्री और यहां तक कि सोशल मीडिया सामग्री।

मैकिन्से के अनुसार, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन कार्यों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स को शामिल करने से त्रुटि को 50% तक कम किया जा सकता है और खोए हुए बिक्री के अवसरों को लगभग 65% तक कम किया जा सकता है।

आइकिया एआई-संचालित डिमांड फोरकास्टिंग टूल का उपयोग करता है जो प्रत्येक उत्पाद की लोकप्रियता का अनुमान लगाने के लिए 200 स्रोतों तक के डेटा का विश्लेषण कर सकता है। यह उपकरण मौसमी परिवर्तन, त्योहारों और मौसम के पूर्वानुमान जैसे कारकों को ध्यान में रख सकता है, और यह उसी दिन के आधार पर चार महीने पहले ही मांग की भविष्यवाणी कर सकता है। इस नए टूल ने आइकिया की पूर्वानुमान सटीकता को 98% तक बढ़ा दिया।

4. एआई एनालिटिक्स आपको वैयक्तिकृत पेशकश बनाने में सक्षम बनाता है

फिर से, पर्याप्त मात्रा में डेटा को संसाधित करके, एआई एनालिटिक्स विभिन्न क्षेत्रों में काम कर रही कंपनियों को व्यक्तिगत उत्पाद और सेवाएं बनाने में सक्षम बनाता है, और उन्हें सही समय पर सही लोगों को दिखाई देता है।

रिटेल में वैयक्तिकृत प्रस्ताव और लक्षित मार्केटिंग

एआई एनालिटिक्स बेहतर ऑडियंस सेगमेंटेशन कर सकता है, जिससे अनुरूप विपणन अभियान सक्षम हो सकते हैं। यह खुदरा विक्रेताओं को उन ग्राहकों को प्रभावशाली विज्ञापन भेजने की अनुमति देता है, जिनके कार्रवाई करने की अधिक संभावना है। साथ ही, कंपनियां अपने ईकामर्स प्लेटफॉर्म में एआई-संचालित अनुशंसा इंजन को प्लग इन कर सकती हैं ताकि यह ग्राहकों को उनकी प्राथमिकताओं, जनसांख्यिकी और वर्तमान रुझानों के आधार पर उत्पादों का सुझाव दे सके।

एक ब्रिटिश जूता रिटेलर ने अपनी वेबसाइट पर उत्पादों की सिफारिश करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स के साथ प्रयोग किया और ऐड-टू-कार्ट दरों में 8.6% की वृद्धि देखी ।

स्वास्थ्य सेवा में व्यक्तिगत उपचार

हेल्थकेयर में एआई एनालिटिक्स रोगी के बायोमार्कर, जेनेटिक जानकारी और अन्य स्वास्थ्य संबंधी डेटा से विभिन्न उपचार विकल्पों के प्रति व्यक्ति की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है, जो प्रभावी होने की संभावना नहीं होने पर महंगी दवा को निर्धारित करने से बचने में मदद करता है।

जापानी चिबा विश्वविद्यालय ने उपचार से पहले डिम्बग्रंथि के कैंसर वाले रोगियों के जीनोमिक, नैदानिक और चयापचय संबंधी डेटा को संसाधित करने के लिए एआई एनालिटिक्स का उपयोग किया और एक ऐसे समूह की खोज की जिसमें रोग का निदान कम था, जो विशिष्ट उपचार के लिए अच्छी प्रतिक्रिया देने की संभावना नहीं है। बाद में, शोधकर्ताओं ने इस जनसंख्या खंड के लिए एक व्यक्तिगत उपचार विकसित करने के लिए इन परिणामों का उपयोग किया।

5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स ग्राहक के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है

फिर से, पर्याप्त मात्रा में डेटा को संसाधित करके, एआई एनालिटिक्स विभिन्न क्षेत्रों में काम कर रही कंपनियों को व्यक्तिगत उत्पाद और सेवाएं बनाने में सक्षम बनाता है, और उन्हें सही समय पर सही लोगों को दिखाई देता है।

ग्राहक मंथन को रोकना

सोशल मीडिया, ग्राहक समीक्षा, समर्थन टिकट और अन्य जानकारी का विश्लेषण करके, एआई एनालिटिक्स उन ग्राहकों को खोज सकता है जो असंतुष्ट हैं और जो प्रतिस्पर्धी के लिए जाने पर विचार कर रहे हैं। यह आपको इस ग्राहक को छोड़ने देने और नए लोगों को आकर्षित करने के लिए अधिक कीमत चुकाने के बजाय उसे बनाए रखने के लिए आवश्यक उपाय करने की अनुमति देता है। अध्ययनों से पता चलता है कि एक मौजूदा ग्राहक को बनाए रखने की तुलना में एक नया ग्राहक प्राप्त करना पांच गुना अधिक महंगा है।

पूर्वानुमान अपॉइंटमेंट नो-शो

मिस्ड अपॉइंटमेंट्स से यूएस हेल्थकेयर सिस्टम को हर साल लगभग $ 150 बिलियन का नुकसान होता है । आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संचालित डेटा एनालिटिक्स अस्पतालों और निजी चिकित्सकों को यह अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है कि कौन से मरीज बिना किसी सूचना के अपॉइंटमेंट छोड़ सकते हैं।

बोस्टन चिल्ड्रन हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल बनाया है जो किसी भी संभावित नो-शो को स्पॉट करने के लिए मौसम की स्थिति के अलावा रोगी के चिकित्सा इतिहास, बीमा उपलब्धता, दौड़, मां की शिक्षा के स्तर जैसी जानकारी का विश्लेषण कर सकता है। शोध दल ने एल्गोरिथम में कुछ प्रकार के रिमाइंडर को लागू करने का भी सुझाव दिया, ताकि उन रोगियों की पहचान करने के बाद जो अपॉइंटमेंट मिस करने की संभावना रखते हैं, मॉडल यह निर्धारित कर सकता है कि क्या कोई मरीज टेक्स्ट मैसेज या कॉल से लाभान्वित हो सकता है और इसका उपयोग करके उन्हें कुहनी मार सकता है। पसंदीदा विधि।

डेटा एनालिटिक्स में एआई को लागू करने से जुड़ी चुनौतियाँ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट्स को उनकी उच्च विफलता दर के लिए जाना जाता है। फोर्ब्स की रिपोर्ट है कि 60% से 80% के बीच AI प्रोजेक्ट विफल हो जाते हैं। गार्टनर ने 85% परियोजनाओं के सही रास्ते से हटने के साथ एक और भी गंभीर तस्वीर पेश की।

आइए उन प्रमुख कठिनाइयों का अन्वेषण करें जिनका आप सामना कर सकते हैं और अपनी सफलता की संभावनाओं को कैसे बढ़ा सकते हैं। आप हमारे ब्लॉग पर AI से जुड़ी चुनौतियों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। हम एक विस्तृत एआई कार्यान्वयन मार्गदर्शिका भी प्रदान करते हैं जो एआई के साथ अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में आपकी सहायता करेगी।

अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा

अनुसंधान से पता चलता है कि एआई एनालिटिक्स की बात आने पर 96% उद्यमों को डेटा से संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। मौजूदा डेटासेट को ढूंढना हमेशा संभव नहीं होता है जो उपयुक्त प्रशिक्षण के लिए आपकी मांगों को पूरी तरह से संतुष्ट करता हो। मौजूदा सेट पक्षपाती हो सकते हैं, आपकी लक्षित आबादी के लिए बहुत सामान्य, अपूर्ण, या बस गलत हो सकते हैं। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और गूगल रिसर्च द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन ने चिकित्सकों और शोधकर्ताओं के बीच डेटा के "भारी उधार" के अभ्यास की खोज की, जिसका अर्थ है कि एक कार्य पर काम करने वाला समुदाय एक अलग वातावरण में उपयोग किए जाने वाले डेटा को अपनाता है। "उधार" डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल सटीक परिणाम देने की संभावना नहीं रखते हैं, क्योंकि वे आपके क्षेत्र-विशिष्ट मामलों से परिचित नहीं हैं।

मॉडल प्रशिक्षण गुणवत्ता में सुधार के एक तरीके के रूप में, डेटा वैज्ञानिकों को आपके क्षेत्र के प्रशिक्षण डेटासेट प्रतिनिधि को संकलित करने के लिए डोमेन विशेषज्ञों और डेटा मालिकों के साथ मिलकर काम करना चाहिए। उन्हें यह भी सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह मैन्युअल रूप से या एनोटेशन टूल जैसे Supervise.ly की मदद से साफ और सटीक रूप से लेबल किया गया है।

विशेष रूप से जब आपको अन्य देशों और संस्कृतियों के डेटा की व्याख्या करने की आवश्यकता हो, तो डोमेन विशेषज्ञों से परामर्श करना न भूलें। क्राउडएआई के मुख्य कार्यकारी अधिकारी देवकी राज के अनुसार , एक सफल एआई स्टार्टअप, " प्रभावी होने के लिए, स्वचालन को समस्या के निकटतम लोगों द्वारा सूचित करने की आवश्यकता है ।"

पक्षपाती परिणाम

एआई मॉडल द्वारा उत्पादित परिणाम काफी हद तक प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करते हैं। और अगर इस डेटा की कड़ाई से जांच नहीं की जाती है, तो जातीय, आयु-आधारित और अन्य प्रकार के पूर्वाग्रह आसानी से घुस सकते हैं, और भ्रष्ट पूर्वानुमान देने के लिए एल्गोरिदम को प्रभावित कर सकते हैं। उचित प्रारंभिक प्रशिक्षण के साथ भी, एआई एल्गोरिदम पूर्वाग्रह विकसित कर सकते हैं क्योंकि वे सीखना जारी रखते हैं।

इस चिंता को दूर करने के लिए, सुनिश्चित करें कि एल्गोरिदम को समावेशन को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है और प्रतिनिधि डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। और तैनाती के बाद, नियंत्रण ढांचे में निवेश करें और यह सुनिश्चित करने के लिए नियमित ऑडिट करें कि सभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संचालित डेटा एनालिटिक्स टूल प्रासंगिक, निष्पक्ष परिणाम उत्पन्न करें।

प्रौद्योगिकी से जुड़े उच्च व्यय

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम कार्य करने के लिए भारी मात्रा में बिजली की खपत करते हैं। वे संचालित करने के लिए जीपीयू और कोर की बढ़ती संख्या की मांग करते हैं। और यह सब बल्कि महंगा है. भले ही क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए आपको सभी संसाधनों को इन-हाउस रखने की आवश्यकता नहीं है, फिर भी यह सस्ता नहीं है। और आपका एल्गोरिथम जितना बुद्धिमान और सटीक होगा, इसे विकसित करने में उतना ही अधिक खर्च आएगा।

एआई कार्यान्वयन लागत और डेटा विश्लेषण लागत के पीछे के कारकों के बारे में अधिक जानकारी के लिए आप हमारे ब्लॉग का संदर्भ ले सकते हैं।

आप अपने प्राथमिक उपयोग के मामलों की पहचान करके और सुधार के लिए अपने विचार और पिनपॉइंट क्षेत्रों को मान्य करने के लिए एक एमवीपी बनाकर विकास के शुरुआती चरणों के दौरान अपने खर्चों को कम कर सकते हैं। शुरुआत से ही अत्यधिक सटीकता के लिए प्रयास न करें और अपर्याप्त धन के साथ फंस जाएं। जब आपके पास प्रमाण हो कि आपकी परियोजना व्यवहार्य है, तो आप सटीकता में सुधार के लिए धीरे-धीरे अपने एआई एनालिटिक्स टूल को अधिक प्रासंगिक डेटा के साथ फीड कर सकते हैं।

एआई एल्गोरिदम की ब्लैक-बॉक्स प्रकृति

कुछ उद्योगों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स की सिफारिशों को स्वीकार करना चुनौतीपूर्ण होता है, अगर सिस्टम इस बारे में विस्तार से नहीं बताता है कि यह अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचा। स्पष्टीकरण की आवश्यकता या तो अनुपालन सिद्धांतों के कारण या व्यक्तिगत कारणों से उत्पन्न होती है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, डॉक्टरों को एआई मॉडल द्वारा सुझाए गए उपचार को निर्धारित करना कठिन होगा यदि वे इस विशेष उपचार को चुनने के पीछे के तर्क को नहीं समझते हैं।

यदि आपके क्षेत्र में निर्णय लेने में पारदर्शिता की आवश्यकता है, तो आप व्याख्यात्मक एआई को तैनात कर सकते हैं। यह प्रक्रियाओं का एक सेट है जो मानव उपयोगकर्ताओं को एआई एल्गोरिदम के आउटपुट को समझने की अनुमति देता है। व्याख्या योग्य एआई तकनीक भी उपयोगकर्ताओं को पक्षपाती और गलत परिणामों को पहचानने और सुधारने की अनुमति देती है। हालाँकि, यह ध्यान देने योग्य है कि व्हाइट-बॉक्स मॉडल में उनके ब्लैक-बॉक्स समकक्षों की भविष्य कहनेवाला शक्ति का अभाव होता है।

तो, क्या एआई एनालिटिक्स प्रयास के लायक है?

भले ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एनालिटिक्स को लागू करना चुनौतीपूर्ण है और हर संगठन इस प्रयास में सफल नहीं होता है, सफल परिनियोजन के लाभ बहुतायत से हैं। इस तेजी से भागती दुनिया में, जहां प्रतिस्पर्धा में तेजी आ रही है, व्यवसाय पारंपरिक विश्लेषणों का उपयोग करके रणनीतिक प्रश्नों के उत्तर देने में महीनों बर्बाद नहीं कर सकते। वे एआई-संचालित डेटा विश्लेषण पर भरोसा करने वाली कंपनियों के लिए अपनी बाजार स्थिति खो देंगे और समान परिणाम बहुत तेजी से प्राप्त कर सकते हैं।

ऑर्बिटल इनसाइट के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेम्स क्रॉफर्ड द्वारा वर्णित समय सीमा को देखें, एक अभिनव एआई स्टार्टअप, "हम इसे एक या एक घंटे तक कम करना चाहते हैं जब यह भौतिक दुनिया में कुछ चल रहा हो।"

और इस समय आप एनालिटिक्स कार्यों पर कितना समय व्यतीत कर रहे हैं? यदि आप अपनी निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करना चाहते हैं और अन्य लाभ प्राप्त करना चाहते हैं जो एआई एनालिटिक्स स्टोर में हैं, तो एक विश्वसनीय बड़े डेटा एनालिटिक्स सलाहकार से संपर्क करें जो आपके डेटा से सर्वोत्तम प्राप्त करने में आपकी सहायता करेगा।

क्या आप एआई एनालिटिक्स के साथ अपने व्यवसाय को बढ़ाने में रुचि रखते हैं? संपर्क करें ! हम आपके बजट और उपयोग के मामलों के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण तैयार करेंगे, मॉडल प्रशिक्षण में आपकी सहायता करेंगे, और सुनिश्चित करेंगे कि एल्गोरिदम पूर्वाग्रह-मुक्त हैं।