Dojrzałość danych jako fundament predykcji odejść klientów
W świecie e-commerce panuje obecnie "gorączka złota" związana ze sztuczną inteligencją. Każdy dyrektor marketingu chce wiedzieć, który klient odejdzie, zanim to zrobi. Każdy zarząd chce wdrożyć personalizację w czasie rzeczywistym. Jednak statystyki są nieubłagane: większość projektów Data Science nie wychodzi poza fazę eksperymentu (PoC) lub – co gorsza – trafia na produkcję, generując błędne prognozy. Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ wpadamy w pułapkę technologii, ignorując fundamenty. Jak wskazują najnowsze analizy rynkowe, sukces wdrożenia zaawansowanych modeli (takich jak XGBoost czy sieci neuronowe) zależy w 80% od inżynierii danych (Data Engineering), a tylko w 20% od samego wyboru algorytmu. Model AI jest tak dobry, jak dane, którymi go karmimy. Jeśli wpuścimy do niego "śmieci" (dane niepełne, zaszumione, niezintegrowane), otrzymamy jedynie "szybsze śmieci" (Garbage In, Garbage Out).
Ten przewodnik – wraz z dołączonym Arkuszem Audytu – pomoże Ci zweryfikować, czy Twoja organizacja jest gotowa na wdrożenie AI, czy też powinna najpierw skupić się na porządkowaniu danych. Przygotowaliśmy dla Ciebie narzędzie w formie arkusza kalkulacyjnego, które podzielone jest na cztery kluczowe obszary infrastrukturalne. Nie jest to biurokratyczna ankieta, ale techniczna mapa drogowa: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1hp9ai8acq0I5GTyZiclbI17imiN2t3GlgwO_eQniCkc/edit?usp=sharing
