Automatizācija ir ļoti svarīga jūsu uzņēmumam

Automatizācija ir atslēga, lai iegūtu lielas, ilgtspējīgas priekšrocības uzņēmumos dažādās nozarēs.

Lielie dati var būt nekas liels bez stratēģiskas automatizācijas pieejas.

No vienas puses, mēs atrodamies apgrūtinošā informācijas bagātības laikā ar nepieredzētu datu apjomu par visu, sākot no aprīkojuma veiktspējas līdz patērētāju uzvedībai sociālajos medijos (vairāk nekā puse no visiem pasaules iedzīvotājiem ir sociālajos medijos). Taču bez pārdomātas automatizācijas — iekārtu un algoritmu izmantošanas pieejamo datu apstrādei, apstrādei un analīzei — jūsu bizness zaudēs lielas potenciālās iespējas.

Labi paveikta automatizācija pārveido “mirušos” lielos datus par dzīvu, elpojošu resursu, ko varat izmantot vērtības radīšanai. Tāpēc nav pārsteigums, ka daudzi uzņēmumi to vēlas automatizēt visu, ko var automatizēt, kā nesen teica viens vadošais Google vadītājs.

Lai palīdzētu jums domāt par automatizāciju jūsu uzņēmējdarbības kontekstā, es piedāvāju trīs galvenos veidus, kā šī tehnoloģiju virzītā darbība palīdz jums radīt vērtību.

Pirmā lieta, ko jums palīdz automatizācija, ir funkciju ieguvevai izvelkot kritiskas informācijas adatas no masveida datu kaudzēm. Iedomājieties, ka jūsu organizācijai ir jāpārskata patentu pieteikumi, lai iegūtu informāciju par konkrētu tehnoloģiju un ar to saistītajām tehnoloģijām. Iespējams, jūs meklējat tūkstošiem vai desmitiem tūkstošu lietojumprogrammu, no kurām katra darbojas 30 vai vairāk lappušu, un meklē miljoniem vārdu. Taču nozīme ir tikai nelielai daļai no šiem vārdiem un patentu savstarpējām attiecībām, piemēram, no kā ir atkarīga patentētā tehnoloģija vai izgudrotāju kvalifikācija un pagātnes patenti.

Šis uzdevums, tāpat kā daudzi uzņēmējdarbības jomā, ietver ļoti mazu signāla un trokšņa attiecību, un tā manuāla izpilde prasīs tūkstošiem cilvēku stundu — tas ir pārāk dārgi un laikietilpīgi. Taču uz mašīnmācībām balstītu algoritmu varētu apmācīt, lai salīdzinoši ātri iegūtu nepieciešamo galveno informāciju, ietaupot ievērojamu laiku un pūles. Turklāt sakiet, ka nākotnē vēlējāties meklēt vienu un to pašu patentu kopu vai saistītos patentus, bet atšķirīgu informāciju, piemēram, patenta pieteikuma iesniedzēja grupas lielumu. Jūs varētu viegli pārprogrammēt vai pārkvalificēt algoritmu, lai veiktu šo uzdevumu, gūstot apjomradītus ietaupījumus un lielāku atdevi no sākotnējā ieguldījuma.

Otrkārt, automatizācija palīdz datu pārbaude un tīrīšana. Datu kopām bieži ir jāstrādā. Ir kļūdas un trūkstošās vērtības, anomālijas un dažreiz neobjektivitātes pierādījumi. Piemēram, ja algoritms ir apmācīts pamanīt likumpārkāpēju pazīmes, bet izmanto datus tikai par pieķertajiem likumpārkāpējiem, algoritms būs neobjektīvs, jo tajā trūkst datu par likumpārkāpējiem, kuri netika notverti, kas ir īpaša problēma balto apkaklīšu noziegumiem, kas mēdz par nepietiekamu informāciju. Atkal, šī milzīgā potenciālo problēmu daudzuma pārbaude un risināšana ir pārāk daudz, lai tos veiktu manuāli. Taču automatizācija ļauj ātri izvietot rīkus testēšanai un tīrīšanai, tādējādi ietaupot laiku, vienlaikus radot vērtību.

Treškārt, un tas ir liels, automatizācija ir analītikas dzinējspēks. Vakardienas vienkāršās regresijas analīzes ir kļuvušas par mūsdienu klasteriem un nejaušiem mežiem, ko nodrošina mašīnmācīšanās, lai izprastu produktu lietotājus, prognozētu nākamā mēneša pārdošanas apjomus, lai optimizētu krājumus, vai prognozētu jaunas reklāmas kampaņas ietekmi. Uz mašīnām balstīta automatizācija ne tikai ļauj regulāri par zemām izmaksām atkārtot standartizētus analītikas procesus, bet arī var pamanīt nelineārus modeļus, ko mēs, cilvēki, nevaram.

Piemēram, mana laboratorija pētīja vairāk nekā 5 miljonus patentu, izmantojot algoritmu vadītas analīzes, lai noskaidrotu, vai mēs varētu paredzēt revolucionāro nākotnes tehnoloģiju debiju, pamatojoties uz to patentu pieteikuma informāciju. Mēs izvirzījām hipotēzi, ka iekārta identificēs nākotnes populāros patentus no pieteikuma datiem, ja izgudrojumam būtu atsevišķas, "brīnumveidīgas" iespējas vai idejas. Galu galā algoritms atrada nākotnes patentus ar augstu precizitāti, taču ne tā, kā mēs, cilvēki, bijām iedomājušies. Tas nozīmē, ka algoritms nekonstatēja nākotnes hit patentu, pamatojoties uz tā atsevišķajām iespējām; drīzāk tā identificēja populāros patentus, pamatojoties uz to, vai tie bija daļa no a grupa saistīto patentu, kas kopā varētu atrisināt konkrētas problēmas kombinācijā, kuras neviens atsevišķs patents nevarētu atrisināt viens pats.

Piemēram, ultraskaņas tehnoloģijai bija liela ietekme uz veselības aprūpi vairākus gadus pēc tās pirmās atklāšanas, nodrošinot neinvazīvu attēlveidošanu un fizisko stāvokļu, piemēram, nierakmeņu un pat dažu vēža veidu, ārstēšanu. Taču šis progress nebūtu bijis iespējams bez mazāka mēroga izgudrojumiem, kas pārsniedz pamattehnoloģiju — aplikatoriem, statisko elektrību mazinošiem procesiem, specializētiem medicīniskiem spilventiņiem un skavas, kas tika izstrādāti neatkarīgi no ultraskaņas tehnoloģijas, taču ir būtiski tās veiksmīgai izmantošanai medicīnā. Mūsu automatizētā analīze ticami atpazina šo saistīto patentu kopu esamību vairāk nekā 5 miljonos patentu, sākot no veselības produktiem līdz jaunākajām golfa bumbiņu tehnoloģijām, un ka šīs kopas bija saistītas ar varbūtību, ka tajos ietvertie patenti kļūs par rītdienas dominējošām tehnoloģijām. iepriekš netika novērtēts secinājums.

Mans Ziemeļrietumu kolēģis Endrjū Papakrists izmantoja līdzīgu analīzi, lai to parādītu policijas korupcija Čikāgā izriet nevis no dažiem "sliktajiem" darbiniekiem, bet gan no saistītu policiju tīkla, kas rīkojas ļaunticīgi; viņa darbs ļauj agrāk atklāt šādas problēmas.

Es ceru, ka esmu skaidri parādījis automatizācijas savstarpēji pastiprinošās priekšrocības un to, kā tā var palīdzēt pārveidot datus lielā, ilgtspējīgā vērtībā. Patiešām, jo ​​vairāk datu jums ir, jo vairāk jums ir nepieciešama automatizācija; Kad jums ir spēcīgas automatizācijas iespējas, varat savākt un izmantot vēl vairāk datu, un cikls turpināsies.

Secinājums: automatizācija ir arvien svarīgāka iespēja, un tā var būt izšķiroša jūsu uzņēmuma tuvējā un ilgākā laika posmā. Taču ir svarīgi saprast, kā tas veicina vērtību, un veikt pasākumus, lai mazinātu tā patiesos negatīvos aspektus jūsu uzņēmuma un plašās sabiedrības, kurā tas darbojas, labā.

Šī raksta otrajā daļā es apspriedīšu trīs galvenos automatizācijas negatīvos aspektus — izskaidrojamību, caurspīdīgumu un izmaksas — un to, kā tos novērst.