Автоматизація важлива для вашого бізнесу

Автоматизація є ключем до отримання великих, стійких переваг у фірмах у різних секторах.

Великі дані можуть бути великим нікчем без стратегічного підходу до автоматизації.

З одного боку, ми перебуваємо в час напруженого інформаційного багатства, з безпрецедентними обсягами даних про все, від продуктивності обладнання до поведінки споживачів у соціальних мережах (більше половини всіх громадян світу перебувають у соціальних мережах). Але без продуманої автоматизації – використання машин і алгоритмів для обробки, обробки та аналізу доступних даних – ваш бізнес втратить великі потенційні можливості.

Зроблено добре, автоматизація перетворює «мертві» великі дані на живий, дихаючий ресурс, який можна використовувати для підвищення вартості. Тому не дивно, що багато компаній прагнуть до цього автоматизувати все, що можна автоматизувати, як нещодавно сказав один з топ-менеджерів Google.

Щоб допомогти вам подумати про автоматизацію у вашому бізнес-контексті, я представляю три основні способи, якими ця технологічна діяльність допомагає вам створювати цінність.

Перше, що допомагає вам зробити автоматизація, це вилучення ознак, або витягування критично важливої ​​інформації з величезних купів сіна. Уявіть, що ваша організація має розглядати патентні заявки на інформацію про конкретну технологію та пов’язані з нею технології. Ви можете переглядати тисячі чи десятки тисяч програм, кожна з яких має 30 чи більше сторінок, для мільйонів і мільйонів слів. Але лише невелика частка цих слів і взаємозв’язків між патентами має значення, наприклад, від чого залежить запатентована технологія або кваліфікація винахідників і попередні патенти.

Таким чином, це завдання, як і багато інших у сфері бізнесу, передбачає дуже мале співвідношення сигнал/шум, і для його виконання вручну знадобляться тисячі людей-годин — щось надто надто затратне та надто затратне. Але алгоритм, заснований на машинному навчанні, можна було б навчити відносно швидко знаходити необхідну ключову інформацію, заощаджуючи значний час і зусилля. Більше того, скажіть, що в майбутньому ви хотіли б шукати той самий набір патентів або споріднені патенти, але для отримання іншої інформації, наприклад, розмір команди заявників на патент. Ви можете легко перепрограмувати або перенавчати алгоритм, щоб взятися за це завдання, отримавши економію від масштабу та більшу віддачу від початкових інвестицій.

По-друге, допомагає автоматизація перевірка та очищення даних. Набори даних часто потребують роботи. Є помилки та відсутні значення, аномалії, а іноді й ознаки упередженості. Наприклад, якщо алгоритм був навчений виявляти характеристики порушників закону, але використовує дані лише про правопорушників, які були спіймані, алгоритм буде упередженим, оскільки в ньому не вистачає даних про правопорушників, які не були затримані – особлива проблема для білих комірців, яка, як правило, бути заниженим. Знову ж таки, перевірка та вирішення цього величезного обсягу потенційних проблем занадто багато, щоб братися за нього вручну. Але автоматизація дозволяє швидко розгортати інструменти для тестування та очищення, знову ж таки, заощаджуючи час і створюючи цінність.

По-третє, і це великий, автоматизація рушійний двигун аналітики. Вчорашні прості регресійні аналізи перетворилися на сьогоднішні кластеризації та випадкові ліси, які базуються на машинному навчанні, чи то для розуміння користувачів продукту, прогнозування продажів на наступний місяць для оптимізації запасів або прогнозування впливу нової рекламної кампанії. Машинна автоматизація не тільки дозволяє вам регулярно повторювати стандартизовані аналітичні процеси з низькою ціною, але також може виявляти нелінійні закономірності, які ми, люди, не можемо.

Наприклад, моя лабораторія вивчила понад 5 мільйонів патентів за допомогою аналізу на основі алгоритмів, щоб побачити, чи зможемо ми передбачити дебют новаторських технологій майбутнього на основі інформації про їх патентну заявку. Ми припустили, що машина визначатиме майбутні патенти з даними заявки, якщо винахід мав окремі, «подібні до дива» можливості чи ідеї. Зрештою, алгоритм знайшов популярні патенти майбутнього з високою точністю, але не так, як ми, люди, уявляли. Тобто алгоритм не визначив майбутній хіт-патент на основі його автономних можливостей; скоріше, він визначив уражені патенти на основі того, чи були вони частиною a кластер афілійованих патентів, які разом могли б вирішити конкретні проблеми в комбінації, які жоден окремий патент не міг би вирішити самостійно.

Наприклад, ультразвукова технологія справила великий вплив на охорону здоров’я через кілька років після того, як вона була вперше представлена, дозволяючи неінвазивну візуалізацію та лікування фізичних станів, таких як камені в нирках і навіть деякі види раку. Але цей прогрес був би неможливим без дрібних винаходів, які виходять за межі основної технології — аплікаторів, процесів статичного зменшення, спеціалізованих медичних прокладок і затискачів, які були розроблені незалежно від ультразвукової технології, але мають вирішальне значення для її успішного застосування в медицині. Наш автоматизований аналіз достовірно визнав існування цих кластерів пов’язаних патентів у більш ніж 5 мільйонах патентів від продуктів для здоров’я до новітньої технології м’ячів для гольфу, і що ці кластери були пов’язані з ймовірністю того, що патенти в них стануть домінуючими технологіями завтра – висновок, який раніше не оцінювався.

Мій північно-західний колега Андрій Папахрістос використав подібну аналітику, щоб показати це корупція в поліції в Чикаго походить не від кількох офіцерів «поганих яблук», а від мережі пов’язаної поліції, яка діє недобросовісно; його робота дозволяє раніше виявляти такі проблеми.

Сподіваюся, я зрозумів взаємопідсилюючі переваги автоматизації та те, як вона може допомогти вам перетворити дані на велику, стійку цінність. Справді, чим більше у вас даних, тим більше вам потрібна автоматизація; як тільки у вас є потужні можливості автоматизації, ви можете збирати й використовувати ще більше даних, і цикл продовжується.

Підсумок: автоматизація стає все більш важливою можливістю, яка може мати вирішальне значення для найближчої та довгострокової ефективності вашого бізнесу. Але важливо розуміти, як це підвищує вартість, і вжити заходів для пом’якшення його реальних недоліків на благо вашої компанії та широкої спільноти, в якій вона працює.

У другій частині цієї статті я обговорю три основні недоліки автоматизації — зрозумілість, прозорість і вартість — і як їх усунути.