Sztuczna inteligencja (AI) przyciągnęła uwagę niemal każdego – od najwyższych rangą członków zarządu organizacji po przeciętnego człowieka idącego ulicą. Trudno uwierzyć, że pomysł stał się elementem zmieniającym reguły gry zarówno dla osób prywatnych, jak i firm. Co kiedyś było uważane za hype stał się światową sensacją w bardzo krótkim czasie. Dziś jesteśmy w samym środku ewolucji ery cyfrowej, gdzie w rękach niemal każdego znajduje się ogromna ilość mocy obliczeniowej i danych. Dane są najważniejszym zasobem w dzisiejszych czasach. A teraz mamy możliwość konsumowania i przetwarzania ilości danych, które wcześniej nie były możliwe. Organizacje podejmują decyzje w oparciu o dane, a firmy zwracają się w kierunku AI, aby móc pochwalić się swoimi produktami. Niestety, społeczności analityków i AI nie robią nic, aby współpracować i komunikować się ze sobą, co z kolei wypełnia lukę między tymi dwoma dziedzinami.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Według Schalkoffa, sztuczna inteligencja (lub po prostu nazywana AI) jest dziedziną nauki, która stara się wyjaśnić i naśladować inteligentne zachowanie w kategoriach procesów obliczeniowych. W bardziej ogólnym sensie, AI jest technologią, która pomaga ułatwić różne procesy w bardziej autonomiczny i automatyczny sposób, z niewielką lub żadną interwencją ze strony ludzkiego użytkownika. AI to tworzenie inteligentnych maszyn, które pracują, myślą i reagują jak ludzie. Jest to niezwykle udana technologia, która ma na celu wdrożenie podobnej do ludzkiej inteligencji w maszynach i stworzenie systemów, które zbierają dane, przetwarzają je, przewidują wyniki i ostatecznie poprawiają ludzkie życie. AI składa się z zestawu algorytmów, które wykorzystują informacje w postaci danych, aby podejmować decyzje i wykonywać zadania tak jak ludzie. Niemal wszystkie programy AI są tworzone z myślą o rozwiązywaniu pewnego rodzaju problemów, czy jest to interpretacja sceny wizualnej, parsowanie zdania czy planowanie sekwencji działań robota.
Co to jest analityka danych?
Analityka danych to nauka o analizie surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków i wsparcia procesu decyzyjnego na podstawie tych informacji w celu zwiększenia wydajności i korzyści biznesowych. Wszystko kręci się wokół danych; w ciągu ostatnich kilku lat powstało ich więcej niż w całej historii ludzkości. Wcześniej większość elektronicznych zbiorów danych była ustrukturyzowana i mieściła się w bazach danych. Ale dziś nasze cyfrowe życie sprawia, że big data jest jeszcze większa, dzięki połączonemu światu, a większość generowanych danych nie jest w ustrukturyzowanym formacie, na przykład obrazy, filmy i pliki danych głosowych. To właśnie tutaj pojawia się analityka danych. Te ogromne ilości danych muszą być analizowane w celu wygenerowania z nich wglądu nadającego się do działania. Analityka danych odnosi się do analizy dużych zbiorów danych w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji. Typowa analiza danych może być podzielona na kilka etapów. Dane są oceniane, czyszczone i filtrowane, wizualizowane i analizowane, a wyniki są ostatecznie interpretowane i oceniane.
Różnica między AI a analityką danych
Definicja
– AI to symulacja inteligencji i zachowań podobnych do ludzkich w maszynach, zwłaszcza systemach komputerowych. AI jest gałęzią informatyki zajmującą się tworzeniem inteligentnych maszyn, które można zaprogramować tak, aby myślały i reagowały jak ludzie oraz naśladowały ich działania. Analityka danych, z drugiej strony, odnosi się do technik analizy surowych danych w celu uzyskania cennych spostrzeżeń z danych. Odnosi się do analizy dużych zbiorów danych, przy użyciu wyspecjalizowanych systemów komputerowych, w celu wyciągnięcia wniosków z zawartych w nich informacji dla wsparcia procesu podejmowania decyzji.
Goal
– Celem AI jest stworzenie systemów eksperckich, które wykazują inteligentne zachowanie – systemów, które rozumieją, myślą, uczą się, reagują i zachowują się tak, jak ludzie. Ideą jest stworzenie maszyn, które mogą działać przy niewielkim lub żadnym nadzorze człowieka, dzięki czemu mogą znaleźć rozwiązania złożonych problemów w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego. Celem analityki danych jest nadanie sensu surowym danym w celu przewidywania, podejmowania decyzji i wielu innych rzeczy. Surowe dane są układane i organizowane, interpretowane i oceniane tak, aby można było wydobyć z nich istotne lub przydatne informacje.
Aplikacje
– Aplikacje analityki danych można szeroko sklasyfikować jako opisowe, predykcyjne i preskryptywne. Analityka opisowa wydobywa masywne repozytoria danych, aby wydobyć potencjalne wzorce w danych; analityka predykcyjna łączy masywne dane z różnych źródeł, aby przewidzieć przyszłe trendy lub wydarzenia; a analityka preskryptywna pomaga ocenić wpływ różnych możliwych decyzji. Branże związane z poszukiwaniem ropy i gazu wykorzystują analitykę preskryptywną do optymalizacji procesu poszukiwań. Branże wykorzystują analitykę predykcyjną do przewidywania awarii maszyn.
Sztuczne inteligencje są przeznaczone do wykorzystania w robotach, takich jak te zaprojektowane do zastosowań przemysłowych, podczas gdy niektóre są wykorzystywane w misjach ratunkowych, zdolne do poruszania się po różnych terenach. Inne AI są dobre do kruszenia danych i ułatwiania różnych zadań analityki danych. AI jest kluczową częścią codziennego życia ludzkiego i jest prawie wszędzie – od zautomatyzowanej obsługi klienta i cyfrowego asystenta głosowego do przemysłu opieki zdrowotnej i sektorów finansowych, do samojezdnych samochodów i inteligentnych urządzeń domowych, wszędzie.
Podsumowanie AI vs. analityka danych
W skrócie, AI to zbiór technologii, których celem jest wydobycie spostrzeżeń i wzorców z dużych zbiorów danych oraz podejmowanie świadomych decyzji na podstawie tych informacji. W tym celu AI wymaga wysokiej jakości danych, a bez wysokiej jakości narzędzi do analizy danych, AI nie może ocenić danych i dokonać prognoz, a tym samym nie może dostarczyć wartościowych spostrzeżeń. Tak więc zarówno analityka danych, jak i AI są ze sobą ściśle powiązane, a zrozumienie różnicy między nimi polega na wybraniu odpowiednich narzędzi do właściwej pracy.