ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ Cognitive Analytics

เผยแพร่แล้ว: 2022-03-09

การวิเคราะห์ทางปัญญาคืออะไร?

พร้อมกับคำถามที่ว่า Cognitive Analytics คืออะไร ยังมีอีกคำถามที่ทุกคนพยายามหาคำตอบว่าเทคโนโลยีอัจฉริยะคืออะไร? ทันทีที่โลกเห็นการเริ่มต้นของปัญญาประดิษฐ์ ทุกคนในพื้นที่เทคโนโลยีรู้ว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นและยังมีอีกมากที่จะตามมา และนั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเราเห็นการถือกำเนิดของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ

เป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นเพื่อนำแหล่งข้อมูลทั้งหมดมาสู่แพลตฟอร์มตัวประมวลผลเชิงวิเคราะห์เป็นหลัก ความงามของการวิเคราะห์ทางปัญญาคือการพิจารณาข้อมูลทุกประเภทด้วยบริบทที่สมบูรณ์ ให้เราเจาะลึกลงไปในองค์ประกอบต่างๆ ของการวิเคราะห์ทางปัญญาโดยเริ่มจากพื้นฐาน

พื้นฐานของการวิเคราะห์องค์ความรู้

ความรู้ความเข้าใจคือชุดของกระบวนการทางจิตที่ดำเนินการโดยสมองและการวิเคราะห์เป็นเพียงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ เนื่องจากความรู้ความเข้าใจเกี่ยวข้องกับจิตใจของมนุษย์ จึงเป็นเพียงการใช้สติปัญญาเหมือนมนุษย์เป็นรากฐาน ซึ่งรวมเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง ความหมาย และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อคำนวณข้อมูลประเภทต่างๆ

ปัญหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดประการหนึ่งที่องค์กรต่างๆ เผชิญอยู่ทั่วโลกคือการสร้างความหมายจากข้อมูล ซึ่งโดยปกติแล้วจะไม่มีโครงสร้างและกระจายอยู่ทั่วโลก เนื่องจากเป็นไปไม่ได้เลยที่สมองของมนุษย์จะคำนวณข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้เรามีการประมวลผลทางปัญญา ด้วยการใช้การประมวลผลทางปัญญา องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและแอปพลิเคชันต่างๆ เพื่อสร้างการอนุมานตามบริบทของข้อมูล และสร้างข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้

การอนุมานทั้งหมดนี้นำเราไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูล และยังรวมการวิเคราะห์เชิงพรรณนาด้วย วันนี้ เรารู้ว่าทั้ง Prescriptive Analytics และ Predictive Analytics เป็นเทคโนโลยีที่มีอายุหลายสิบปี ต้องขอบคุณเทคโนโลยีเหล่านี้ วันนี้เราจึงเห็นเทคโนโลยีอัจฉริยะมากมายตั้งหลักมั่นคง เพื่อช่วยให้เทคโนโลยีสมัยใหม่เหล่านี้ เช่น การวิเคราะห์ทางปัญญาตระหนักถึงความสำคัญ จึงมีส่วนสนับสนุนสำคัญจากการประชุมปัญญาประดิษฐ์ที่จัดขึ้นที่วิทยาลัยดาร์ตมัธในปี พ.ศ. 2499

ตามชื่อบทความของ IDG "Big Data and Analytics: Insights in Initiatives and Strategy driving data investor, 2015" พบว่าองค์กรที่ใช้โครงการที่เปิดใช้งานข้อมูลขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล ข้อมูลธุรกรรม ฐานข้อมูลลูกค้า เอกสารที่จัดทำใน MS Word และแผ่นงานอื่นๆ นอกจากนี้ ข้อมูลโอเพนซอร์ซ เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ข้อมูลสำมะโนพร้อมกับข้อมูลสิทธิบัตร จะถูกเพิ่มลงในแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ดังนั้นจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะ เช่น การวิเคราะห์ทางปัญญา

เนื่องจากค่าใช้จ่ายในการมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเหล่านี้โดยไม่มีใครดูแลนั้นสูงมาก วันนี้เราจึงเห็นเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่คุ้มค่าใช้จ่ายมากมายที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการวิเคราะห์ทางปัญญา ซึ่งอยู่ในงบประมาณของธุรกิจจำนวนมาก

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจคืออะไร?

แกนหลักคือขับเคลื่อนเทคโนโลยีเพื่อเปิดใช้งานและปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า และเป็นผลให้เพิ่มการเติบโตของธุรกิจ นี่คือประโยชน์ที่สำคัญที่สุดบางส่วน

การมีส่วนร่วมของลูกค้า

เมื่อพูดถึงการมีส่วนร่วมของลูกค้า มีสามด้านที่การประมวลผลทางปัญญาที่เป็นประโยชน์

ปรับปรุงการบริการลูกค้า
มอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล
ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น

ผลผลิต

จากมุมมองของการผลิต ต่อไปนี้คือสี่ด้านที่เป็นประโยชน์

ปรับปรุงการตัดสินใจและการวางแผนที่ดีขึ้น
ลดต้นทุนได้มาก
เสริมประสบการณ์การเรียนรู้
ความปลอดภัยและการกำกับดูแลที่ดีขึ้น

การเติบโตของธุรกิจ

การวิเคราะห์ทางปัญญายังช่วยในการเติบโตทางธุรกิจด้วยการเปิดใช้งาน:

การขยายธุรกิจในตลาดใหม่
เปิดตัวสินค้าและบริการใหม่

การวิเคราะห์ทางปัญญาทำงานอย่างไร

จนถึงตอนนี้ เราได้พูดถึงว่ามันคืออะไร และเรายังแอบดูวิวัฒนาการของเทคโนโลยีนี้ พร้อมกับไฮไลท์บางประการเกี่ยวกับประโยชน์ ตอนนี้ เราจะมาดูการทำงานของการวิเคราะห์องค์ความรู้และการทำงานของมัน เป็นไปตามวิธีการที่ก้าวหน้าบางอย่างตามที่ระบุไว้ใน Quick Guide to Cognitive Analytics Tools and Architecture จาก Xenonstack Insights

มันทำการค้นหาอย่างกว้างขวางทั่วทั้งจักรวาลของข้อมูลหรือสิ่งที่เราเรียกว่า "ฐานความรู้" เพื่อนำทางไปยังข้อมูลแบบเรียลไทม์ในที่สุด
จากนั้นจะดูดซึมข้อมูลตามเวลาจริง และทำให้พร้อมใช้งานสำหรับการตัดสินใจในอนาคตและข่าวกรองธุรกิจ ในรูปแบบของภาพ เสียง ข้อความ และวิดีโอ ซึ่งเข้ากันได้กับเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง
มันทำงานเหมือนกับสมองของมนุษย์ เนื่องจากมันสร้างรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูล แล้วนำไปใช้เพื่อจุดประสงค์ในอนาคต
กระบวนการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการผสมผสานองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก ความหมาย และโครงข่ายประสาทเทียม

Rita Sallam รองประธานฝ่ายวิจัยของ Gartner กล่าวว่าองค์กรที่ต้องการสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญต่อการเติบโตและตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ควรใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์ทางความคิด องค์กรที่เริ่มใช้เทคโนโลยีนี้สามารถมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งได้ Sallam กล่าว

เพื่อให้ธุรกิจให้ความสำคัญกับมูลค่าธุรกิจโดยรวม จำเป็นต้องได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมเกี่ยวกับรูปแบบต่างๆ

(ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์: 7 กุญแจสำคัญในการสร้างองค์กรทางปัญญาด้วย AI )

เหตุใดจึงใช้การวิเคราะห์ทางปัญญา

เหตุผลหลักสำหรับการนำการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจมาใช้คือความท้าทายที่องค์กรขนาดใหญ่ต้องเผชิญในการสร้างอัลกอริทึม เนื่องจากข้อกำหนดคือต้องผ่านข้อมูลจำนวนมากโดยทำการค้นหาอย่างละเอียด จึงจำเป็นต้องมีวิธีการที่กำหนดเองเพื่อดำเนินการนี้ ดังนั้น แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ทางปัญญาจึงร่วมมือกันเพื่อให้มีประสิทธิภาพและทรัพยากรมากสำหรับองค์กร มีผลกระทบสำคัญสองประการที่สังเกตได้จากการใช้การวิเคราะห์ทางปัญญา

ความเร็วในการค้นหาเพิ่มขึ้นอย่างมากทำให้ผู้ใช้สามารถค้นหาไฟล์และข้อมูลได้ง่ายมาก
มีการปรับปรุงอย่างมากในการทำงานของเครือข่ายโดยรวมและแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่เป็นส่วนหนึ่งของเครือข่าย

ใช้สถานการณ์สมมติของการวิเคราะห์ทางปัญญา

เนื่องจากบทความนี้ครอบคลุมแทบทุกความยาวและความกว้างของการวิเคราะห์องค์ความรู้ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทราบตัวอย่างการใช้การวิเคราะห์องค์ความรู้

การธนาคาร

ธนาคารและสถาบันการเงินใช้การวิเคราะห์ทางความคิดเพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ซึ่งจะช่วยสร้างรายได้มากขึ้น การวิเคราะห์ทางปัญญาสามารถปฏิวัติภาคการธนาคารได้สามวิธีหลัก

รับข้อมูลเชิงลึกด้านการวิเคราะห์ที่ดีขึ้น
การมีส่วนร่วมที่แข็งแกร่งและลึกซึ้งยิ่งขึ้นบนพื้นฐานบริบท
การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลโดยรวมขององค์กร

ดูแลสุขภาพ

เราสามารถเห็นกรณีการใช้งานที่หลากหลายของการวิเคราะห์องค์ความรู้ในองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ แนวทางปฏิบัติที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งสำหรับบุคลากรทางการแพทย์ในภาคส่วนการดูแลสุขภาพคือการปรับปรุงการรักษาผู้ป่วย ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้นและยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของบุคลากรทางการแพทย์อีกด้วย

ขายปลีก

การใช้การวิเคราะห์ทางปัญญา นักการตลาดสามารถรวบรวมข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ซึ่งอยู่รอบรูปแบบการซื้อของพวกเขา ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าปลีกปรับปรุงประสิทธิภาพร้านค้าและตัดสินใจได้ดีขึ้น การวิเคราะห์ทางปัญญายังสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซเพื่อดึงข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า วงจรการซื้อของพวกเขา ผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ ที่พวกเขาซื้อ และอื่นๆ