Qu'est-ce que l'enrichissement des données avec l'IA : 3 scénarios et un cas pour les proxies
Contenu de l'article :
- Définition de l'enrichissement des données avec l'IA
- Implications pour les utilisateurs d'IA et les proxies géo-ciblés
La meilleure façon de commencer cet article est de répéter que les données sont le nouvel or. Les récolteurs et scrapeurs en ligne travaillent, jour et nuit, pour extraire d'innombrables ensembles de données sur la base de proxies géo-ciblés fournis par des sites de proxy de confiance. Cela se produit pour une raison. Les entreprises qui trouvent des moyens légitimes de saisir, traiter et structurer d'énormes flux d'informations provenant de différentes sources ont la chance de prendre des décisions éclairées et de construire des projections perspicaces. Un tel facteur leur confère un puissant avantage concurrentiel. Mais que se passe-t-il si, dans cette course au succès, des quantités régulières de données ne suffisent pas ? La seule option est de s'appuyer sur encore plus de données, précises et granulaires jusqu'à la vérité fondamentale, pour surpasser les rivaux. C'est là que l'enrichissement des données vient à la rescousse.
Le phénomène de l'enrichissement des données fait référence à l'amélioration des fichiers déjà recueillis avec des détails supplémentaires pertinents provenant de pôles additionnels. Les entreprises votent pour cette opportunité avec de l'argent : vers 2030, ce segment atteindra 3,5 milliards de dollars par rapport à 1,7 milliard de dollars en 2021. Cette croissance n'est pas surprenante.
Les équipes gagnent beaucoup avec un enrichissement des données approprié, car cela révèle des horizons lucratifs :
- Campagnes marketing d'une précision laser.
- Scoring des leads facilité.
- Compréhension des risques d'assurance et de prêt au stade de la souscription initiale.
- Amélioration de l'expérience client, et plus de cas d'utilisation dans l'économie.
Examinons maintenant comment la magie de l'enrichissement des données se produit.
Définition de l'enrichissement des données avec l'IA
Tout d'abord, des ensembles de données primaires sont générés. Cela peut être des données privées détenues en interne, ou des données disponibles publiquement à collecter via des proxies géo-ciblés et des sites de proxy de confiance. Ensuite, les compléments arrivent.
Auparavant, les points d'amélioration possibles étaient limités à deux options :
- Soit amalgamer des données provenant du stockage interne avec vos propres données auxiliaires provenant d'autres systèmes internes.
- Soit essayer de trouver une gamme de données externes à mélanger avec l'existante de première partie.
Il existe maintenant une troisième voie, l'enrichissement des données alimenté par l'IA. Il ne s'agit plus de reconnaissance intelligente et de comparaisons automatisées. Le progrès va au-delà de cela.
Disposant d'une quantité suffisante de faits à sa disposition pour identifier des modèles, l'intelligence artificielle peut, littéralement, combler des lacunes et proposer des pièces manquantes. C'est-à-dire qu'elle crée des données qui n'ont jamais existé auparavant, mais qui sont universellement proches de la vérité. On peut désigner ce phénomène comme des prédictions ML.
Supposons qu'un algorithme avancé s'entraîne sur un ensemble de données étendu dans un domaine particulier. Sa tâche est d'évaluer toutes les régularités et tendances spécifiques. Ce faisant, il reconnaît la logique multi-couches cachée derrière de grands nombres hétérogènes.
Supposons qu'il soit ensuite alimenté avec une gamme de données défectueuse après cela. Les solutions modernes sont capables de travailler avec elle sur trois dimensions :
- En cas de pièces absentes dans l'ensemble de données, l'IA l'augmente avec des valeurs perdues.
- Tant que la gamme n'est pas suffisamment longue, l'intelligence artificielle peut la continuer, prévoyant les scénarios les plus probables.
- De plus, un cyber-esprit à jour est déjà capable de prendre une unité de données séparée de l'ensemble et, avec un degré de certitude élevé, d'y ajouter des propriétés supplémentaires.
Imaginez un enregistrement de transaction de paiement. Normalement, il contient l'expéditeur, le destinataire et l'heure du paiement. Mais s'il s'agit d'une ligne d'un grand cluster de transactions, l'IA peut proposer qui sont les payeurs en termes sociaux, à quelle fréquence ils effectuent des transactions similaires, et quelles sont leurs habitudes de dépenses.
Implications pour les utilisateurs d'IA et les proxies géo-ciblés
La conclusion clé à tirer des techniques d'enrichissement des données basées sur l'IA est la suivante : bientôt, il n'y aura plus de secrets dans ce monde. Un seul puzzle suffira à obtenir une image entière.
Pour vivre dans ce monde, des gammes de données de plus en plus grandes seront nécessaires pour entraîner l'IA. Ainsi, les proxies pour la collecte de données restent indispensables. Dexodata, en tant que site de proxy de confiance, propose des proxies géo-ciblés pour extraire votre volume de données et entraîner votre cerveau informatique. Un essai gratuit est disponible pour les nouveaux venus.
