Rozwój sztucznej inteligencji w gromadzeniu danych: możliwości dla firm w zakresie wykorzystania usługi ekstrakcji danych

Dane stały się dziś sednem biznesu na całym świecie. Żadna organizacja, duża czy mała, nie może całkowicie zanegować jej przyjęcia; zrobienie tego zasadniczo oznaczałoby strzelenie sobie w stopę, ponieważ stawia każdą firmę w bardzo niekorzystnej sytuacji. Aby wykorzystać dane na swoją korzyść, pierwszym krokiem jest zebranie wiarygodnych danych za pomocą internetowej skrobaczki internetowej.

Wcześniej była to praca ręczna, teraz gromadzenie informacji jest uproszczone, a proces gromadzenia danych usprawniony dzięki usłudze ekstrakcji danych. Wraz z rozwojem branży stale wdrażane są nowe technologie — ulepszone języki kodowania, metody analizy składniowej, aktualizacje oprogramowania i serwerów — w celu zwiększenia wydajności pozyskiwania danych. Jednym z takich narzędzi, które pomaga uprościć proces ekstrakcji i analizy danych, jest sztuczna inteligencja (AI).

Badanie przeprowadzone przez firmę Mckinsey & Company wykazało, że przyjęcie sztucznej inteligencji wzrosło ponad dwukrotnie od 2017 r., ponieważ odsetek organizacji korzystających ze sztucznej inteligencji utrzymywał się na stałym poziomie między 50 a 60% w ciągu ostatnich kilku lat, jak pokazano na poniższym wykresie.

I mag Źródło: McKinsey & Company

Same te dane pokazują przyspieszony rozwój sztucznej inteligencji w różnych branżach, zwłaszcza w analizie danych.

W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana, aby pomóc firmom stawić czoła wyzwaniom związanym z gromadzeniem i interpretacją danych.

Siła sztucznej inteligencji w gromadzeniu danych

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji i algorytmy uczenia maszynowego działają ręka w rękę. Algorytmy uczenia maszynowego są opracowywane w celu szybkiego pozyskiwania i analizowania danych z różnych źródeł w sieci World Wide Web. Narzędzia te poruszają się po złożonych strukturach internetowych, identyfikują właściwe punkty danych i agregują ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym.

Przyjęcie sztucznej inteligencji w procesie gromadzenia danych znacznie skraca czas i zasoby wymagane do działania, wymagając interwencji człowieka tylko w przypadku krytycznych zadań, takich jak analiza danych i podejmowanie decyzji. Innowacyjne technologie, takie jak Chat GPT, dodatkowo demonstrują prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji, ukazując jej zdolność do usprawniania procesów pracy i ułatwiania zarządzania zadaniami.

Usługa ekstrakcji danych, zwykle zintegrowana ze sztuczną inteligencją, zapewnia firmom kompleksowy i precyzyjny wgląd. Dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania języka naturalnego usługi ekstrakcji danych mogą inteligentnie interpretować nieustrukturyzowane dane ze stron internetowych, mediów społecznościowych i dokumentów, przekształcając surowe informacje w praktyczne spostrzeżenia.

Przyspieszenie gromadzenia danych

Jedną z kluczowych zalet sztucznej inteligencji jest możliwość gromadzenia, przetwarzania i analizowania informacji z niezwykłą szybkością. Ręczne zbieranie danych to czasochłonne zadanie, często podatne na błędy, wymagające wielu godzin i zasobów. Wykorzystując sztuczną inteligencję, każde oprogramowanie może obecnie wykonać to samo zadanie w ułamku czasu, uzyskując lepsze wyniki.

Biorąc za przykład badania rynku, wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do zbierania danych za pomocą internetowego skrobaka internetowego, byłoby doskonałym sposobem na szybką analizę danych i poznanie nastrojów, preferencji klientów, trendów z mediów społecznościowych, recenzji online i forów.

Źródło obrazu: Globalne badania branżowe

Odkrywanie trendów rynkowych i możliwości

Trendy rynkowe stale ewoluują, a firmy muszą wyprzedzać konkurencję, aby zachować konkurencyjność. Gromadzenie danych w oparciu o sztuczną inteligencję może pomóc firmom w identyfikowaniu pojawiających się trendów rynkowych i nowych możliwości.

Dzięki przeglądaniu sieci i eksploracji danych narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą monitorować działania konkurencji, strategie cenowe i wprowadzanie produktów na rynek. Na przykład, biorąc pod uwagę producenta elektroniki, pobieranie danych z sieci pozwoliłoby mu wprowadzić na rynek produkt, który jest konkurencyjny cenowo i zaprojektowany specjalnie w celu zaspokojenia preferencji klientów. Można to osiągnąć poprzez analizę recenzji produktów rówieśników, dostarczając w ten sposób produkt, który przewyższa standardy branżowe.

Personalizacja i dostosowane doświadczenia

Personalizacja stała się kluczowym aspektem obsługi klienta, a sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu dostosowanych interakcji. Gromadzenie danych oparte na sztucznej inteligencji może pomóc firmom w tworzeniu spersonalizowanych komunikatów marketingowych, rekomendacji produktów i obsługi klienta w oparciu o indywidualne preferencje i zachowania.

Analizując dane historyczne, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidywać potrzeby i preferencje klientów, prowadząc do bardziej trafnych i angażujących interakcji. W przypadku marki modowej może to oznaczać wybieranie konkretnych rekomendacji w oparciu o zachowanie użytkownika podczas przeglądania, historię zakupów i interakcje z kampaniami marketingowymi. Może to również oznaczać rozpoznawanie wzorców – zakupy sezonowe, zakupy na wakacje, artykuły z okazji powrotu do szkoły – i proaktywne oferowanie kolekcji poprzez przewidywanie przyszłego popytu.

Ten poziom personalizacji sprzyja silniejszej lojalności klientów i zwiększa prawdopodobieństwo powtórzenia transakcji.

Źródło obrazu: Pomocnik Call Center

Usprawnianie operacji biznesowych

Sztuczna inteligencja w gromadzeniu danych nie tylko poprawia aspekty związane z kontaktem z klientem, ale także usprawnia wewnętrzne operacje biznesowe. Automatyzując gromadzenie i analizę danych, sztuczna inteligencja uwalnia zasoby ludzkie, aby mogły skupić się na strategicznych zadaniach i rozwiązywaniu problemów. Ta zwiększona wydajność może prowadzić do oszczędności kosztów i lepszej alokacji zasobów.

Ponadto gromadzenie danych oparte na sztucznej inteligencji może pomóc firmom w optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw, prognozowaniu zapasów i planowaniu popytu. Analizując historyczne dane dotyczące sprzedaży i trendy rynkowe, firmy mogą dokonywać dokładniejszych prognoz, zmniejszać koszty zapasów i minimalizować zakłócenia w łańcuchu dostaw.

Wniosek

Zbieranie danych za pośrednictwem usługi ekstrakcji danych to dla firm doskonały sposób na efektywne wykorzystanie informacji online. Usługa web scrapingu PromptCloud zapewnia w pełni spersonalizowane rozwiązania, które obejmują wsparcie wymagań DIY w celu wykrywania trendów lub budowania silników predykcyjnych zgodnie z wymaganiami.

Nasze gotowe do użycia roboty indeksujące można wdrożyć w krótkim czasie, z naciskiem na dane wysokiej jakości, które mogą spełnić niestandardowe wymagania na dużą skalę nawet w złożonych witrynach bez konieczności kodowania.

Aby dowiedzieć się więcej o naszych usługach, skontaktuj się z nami pod adresem [email protected]