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大數(shù)據(jù)資訊

新的AI工具使BI變得更智能且更有用

數(shù)據(jù)科學(xué)民主化:數(shù)據(jù)科學(xué)家過去往往要準(zhǔn)備幾個月的東西,數(shù)據(jù)嗅覺明銳的業(yè)務(wù)用戶只要幾天的時間就可以整合在一起。

那些想履行諾言,將機(jī)器學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)分析的公司正在求助一個看似愛莫能助的老朋友。它們正在用人工智能對商業(yè)智能系統(tǒng)(主要是分析過去績效的領(lǐng)域)進(jìn)行改進(jìn),使其報(bào)告功能具備預(yù)測的功能。

Symphony Post Acute Network就是這樣一個組織。該醫(yī)療公司在伊利諾斯州、印第安納州和威斯康星州的28家醫(yī)療機(jī)構(gòu)中擁有5000張床位,它希望每年都能利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)改善護(hù)理,以惠及8萬從膝蓋手術(shù)或透析治療中康復(fù)的患者。例如,如果人工智能深挖患者的病歷根源可能會發(fā)現(xiàn)患者因跌到而危及生命的風(fēng)險(xiǎn)特別高,因此需要額外的預(yù)防措施。

如果這些有可能是個人數(shù)據(jù)點(diǎn)或細(xì)微數(shù)據(jù)模式的指標(biāo)得以發(fā)現(xiàn)的話,它們就是機(jī)器學(xué)習(xí)的理想用例。但是建模并非易事。

Symphony的數(shù)據(jù)科學(xué)兼分析主管Nathan Patrick Taylor說:“人們連珠炮似地問我關(guān)于預(yù)測的問題。即使我把所有的時間都用來建模,我也分身乏術(shù)。”

因此公司聘請了兩名數(shù)據(jù)科學(xué)家。Taylor說:“而且他們身價(jià)不菲,但是我們并沒有因?yàn)樗麄兊募尤攵脙斔?,這真是費(fèi)力又燒錢。”

所以兩年前,Symphony開始另辟蹊徑,去找那些已經(jīng)擁有機(jī)器學(xué)習(xí)模型并萬事俱備的供應(yīng)商?,F(xiàn)在,該公司用采用了數(shù)據(jù)倉庫中已收集的數(shù)據(jù),用供應(yīng)商DataRobot的基于云計(jì)算的人工智能引擎來發(fā)送數(shù)據(jù),結(jié)果則以每隔三小時的頻率反饋回公司的Microsoft PowerBI儀表板。Taylor說:“我立即就明白了,我的首席信息官也明白了,我們驚訝極了。這看起來很神奇。”

今天,240名醫(yī)生和護(hù)士在PowerBI儀表板中獲得了預(yù)測和建議,他們可以通過平板電腦和智能手機(jī)查看這些儀表板。因此,例如,容易摔倒的患者會自動標(biāo)有樓梯圖標(biāo)。很可能再次入院的患者則標(biāo)有救護(hù)車圖標(biāo)。

將人工智能注入商業(yè)智能

Taylor說,云主機(jī)租用,再入院率對Symphony來說非同小可。醫(yī)院和保險(xiǎn)公司會考察再入院率,每次再入院都會花掉公司13,500美元。他說:“這不是一筆小錢”

為了確定DataRobot的預(yù)測是否有用,Symphony最初只將DataRobot的反饋推廣到一部分設(shè)施,并進(jìn)行了為期6個月的研究,以了解再入院率是否有差異。他說:“如果你能做到1%的變動,那你干得真漂亮。”

Taylor說,比率確實(shí)得到了改善——從21%下降到18.8%.他說:“這是一個顯著的進(jìn)步,這贏得了我們的首席執(zhí)行官的支持。”

如今,該公司開始用同樣的方式來考察與保險(xiǎn)公司簽署的合同。他說:“如果我們不能很好地為服務(wù)計(jì)費(fèi),就會錯過很多利潤。”

初始安裝大約需要20個小時的時間,包括連接數(shù)據(jù)饋送和建立學(xué)習(xí)模型?,F(xiàn)在,如果有人想要新類型的預(yù)測,一個全新的學(xué)習(xí)模型大約需要六到八個小時的時間才能建立起來,他說,在三個工作日的不同時段完成。

此外,他說現(xiàn)有模型可以隨時得到再訓(xùn)練。例如,法規(guī)可能會發(fā)生改變,或者醫(yī)務(wù)人員可能會開始使用新程序。另外,一個模型可能會隨著時間而發(fā)生改變。Taylor每隔兩個月就重新訓(xùn)練模型,或者每當(dāng)有重大的政策轉(zhuǎn)變時就這么做。如果發(fā)生重大變化,那么學(xué)習(xí)模式可能只需要在新政策生效后提供的數(shù)據(jù)上進(jìn)行培訓(xùn)。

他說,管理系統(tǒng)不再需要訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家,但它確實(shí)需要具有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識的人員。 Symphony還使用R代碼來架設(shè)模型。

DataRobot開箱即支持Python.據(jù)DataRobot的產(chǎn)品營銷總監(jiān)Colin Priest稱,使用其它語言的客戶還可以使用任何能理解Rest API的語言(包括Java,C#,SAS,JavaScript和Visual Basic)來調(diào)用DataRobot Rest API.

人工智能的下一步是自助式服務(wù)

Forrester Research的副總裁兼首席分析師Boris Evelson說:“人工智能已經(jīng)民主化。直到不久前,它還需要一名數(shù)據(jù)科學(xué)家來編寫代碼,現(xiàn)在,有了這些商業(yè)智能系統(tǒng),我點(diǎn)擊幾個數(shù)據(jù)點(diǎn)就能選擇我要預(yù)測的變量,比如客戶的購買傾向,而且這些預(yù)測模型會自動生成。”

他說,過去需要數(shù)據(jù)科學(xué)專家數(shù)月才能完成的東西,現(xiàn)在理解數(shù)據(jù)并使用Excel的人幾天就可以整合在一起。

他說:“營銷人員正在利用這一點(diǎn)來預(yù)測客戶行為并據(jù)此采取行動,業(yè)務(wù)管理者正在使用它來考察和預(yù)測風(fēng)險(xiǎn),供應(yīng)鏈人員正在利用它來查看和優(yōu)化物流。”

Forrester最近對全球決策者的調(diào)查稱,改進(jìn)數(shù)據(jù)、分析或洞察平臺在人工智能技術(shù)的用例中位列三甲。所有主要的商業(yè)智能供應(yīng)商(包括IBM,甲骨文和微軟)都致力于此。

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