Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта. Теория и практика - страница 7

Шрифт
Интервал


Ключевые аспекты включают сбор данных. Это данные :

Внутренние

Записи о продажах, уровни запасов и базы данных клиентов. Внешние

Тенденции рынка, анализ конкурентов и экономические показатели.

Из социальных сетей

Показатели настроений и вовлеченности клиентов.

3.3 ETL И API. Обеспечение качества данных

ETL (извлечение, преобразование, загрузка)

Процесс, который извлекает данные из разных источников, преобразует их в подходящий формат и загружает в хранилище данных.

API (интерфейсы прикладного программирования)

Облегчают обмен данными между системами в реальном времени.

Обеспечение качества данных

Регулярные проверки обеспечивают точность и согласованность данных, а внедрение правил проверки помогает выявлять ошибки при вводе данных.

3.4 Решения для хранения данных. Конфиденциальность и безопасность данных

Решения для хранения данных

Облачное хранилище

Обеспечивает масштабируемость и доступность для больших наборов данных.

Озера данных

Хранят необработанные данные в их исходном формате, обеспечивая гибкий анализ.

Конфиденциальность и безопасность данных

Соблюдение нормативных требований (например, GDPR) защищает данные клиентов, а реализация мер безопасности защищает конфиденциальную информацию.

Примечание:

Общий регламент по защите данных (GDPR) призван обеспечить жителей Евросоюза единообразным и скоординированным пониманием принципов конфиденциальности, расширяя возможности граждан в области защиты их персональных данных.

Инструменты для совместной работы

Платформы, которые позволяют командам обмениваться идеями и совместно работать над анализом данных, улучшают коммуникацию и принятие решений между отделами.

3.5 Расширенная обработка данных и аналитика на основе искусственного интеллекта

Расширенная обработка данных подразумевает использование сложных алгоритмов и технологий для анализа больших объемов данных. Аналитика на основе искусственного интеллекта расширяет возможности традиционного анализа данных за счет внедрения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Ключевые компоненты расширенной обработки данных включают в себя следующее:

Сбор данных

Сбор данных из различных источников, включая социальные сети, устройства Интернета вещей и записи транзакций.

Очистка данных

Устранение неточностей и несоответствий для обеспечения высокого качества данных для анализа.