
Ar kada nors susimąstėte, kaip įvairios platformos sugeba pateikti asmeninius pasiūlymus, atitinkančius Jūsų poreikius ir pomėgius? Arba kaip kriptovaliutų ir akcijų vertės pasikeičia kas kelias akimirkas? Pirmai gali atrodyti, kad už visko slepiasi žmonės, kurie patys koreguoja mums matomą informaciją. Realybėje, didžiausią rolę užima didieji duomenys, kurie apdorojami ir analizuojami realiu laiku. Ši nuolat kaitoje esanti technologija ne tik greitai ir aiškiai pateikia naujausią informaciją, bet ir tampa svarbiu įrankiu bet kurioje srityje.
Didžiųjų duomenų vaidmuo realaus laiko analizėje
Visų pirma svarbu suprasti didžiųjų duomenų sąvoką ir vaidmenį kasdieniame gyvenime. Kaip pavadinimas ir išduoda, tai yra dideli duomenų kiekiai, kurie nuolat generuojami iš įvairių informacijos šaltinių, tokių kaip socialiniai tinklai, elektroninės parduotuvės, bankinės sistemos ir daugybė kitų. Didžiuosius duomenis atspindi trys pagrindiniai bruožai: didelė informacijos apimtis, greitas jų apdorojimas realiu laiku bei plati įvairovė.
Jeigu kada nors susimąstėte, kaip ant bangos esantis dirbtinis intelektas sugeba greitai ir taikliai pateikti informaciją ir atsakymus, tai už visko slypi didžiųjų duomenų apdorojimas realiu laiku. Kaip ir bet kuriai kompleksinei sistemai, realaus laiko analizė visada reikalauja nuolatinio duomenų srauto. Vis atsinaujinanti didžiųjų duomenų informacija yra momentaliai apdorojama, kas suteikia greitus atsakymus ir rezultatus, paremtus naujausia medžiaga. Būtent dėl to dirbtinis intelektas taip greitai pateikia atsakymus, o vis dažniau matomos personalizuotos reklamos iš karto pateikia Jūsų naršymo istoriją atitinkančius pasiūlymus.
Dirbtinio intelekto personalizacijos mechanizmai
Kaip ir minėta prieš tai, modernios technologijos ne tik momentaliai pateikia reikiamą informaciją, bet ją ir personalizuoja. Didžiųjų duomenų personalizacija leidžia kiekvienam vartotojui atrinkti pačią aktualiausią ir naudingiausią informaciją, kuri atitinka būtent jo paieškos reikalavimus bei pageidavimus. Kad pasiekti šio rezultato, dirbtinio intelekto įrankiai analizuoja vartotojo naršymo istoriją, paspaudimus, pirkinius, paros metą bei lokaciją ir net laiką, praleistą konkrečiose svetainėse arba stebint konkretų turinį. Trumpai tariant, personalizacija leidžia panaudoti didžiaisiais duomenimis, kad atrinkti tik reikalingą ir atitinkančią paieškos tikslus.
Tiesa, personalizacijos apimtis gali imtis ir kitų priemonių. Pavyzdžiui, DI gali sukurti konkretaus vartotojo profilį, paremtą seniau panaudotais duomenimis bei istorija. To dėka kiekvienam vartotojui personalizacija tampa dar efektyvesnė ir taiklesnė. Negana to, kiekvienai paieškai gali būti naudojama medžiaga ir iš kitų profilių, su kuriais yra panašumai. Personalizacijos pavyzdys yra puikiai matomas muzikos platformose, tokiose kaip „Spotify“. Jeigu kelias dienas klausotės to paties žanro kūrinių, tai DI įvertina klausymosi istoriją ir pradeda siūlyti naujus grojaraščius, atitinkančius naujausias pomėgių tendencijas.
Realaus laiko rekomendacijų sistemos
Viena iš sričių, kur duomenų apdorojimas realiu laiku paliečia kasdienį gyvenimą, yra personalizuotos rekomendacijos. Turbūt ne sykį atkreipėte dėmesį į nuolatines reklamas ir pasiūlymus įvairiose svetainėse, elektroninėse parduotuvėse arba naršant socialinėse erdvėse. Galimai taip pat pastebėjote, kad dauguma rekomendacijų yra pakankamai taiklios, atitinkančios Jūsų pomėgius, poreikius arba seniau atliktas paieškas. Tai tikrai ne sutapimas ir šios rekomendacijos Jus pasiekia ne be reikalo.
Kaip pavyzdį, galima pasitelkti puikiai žinomomis elektroninės prekybos milžinėmis „AliExpress“ bei „Amazon“. Pirmą kartą apsilankius šiose platformose Jūs sulauktumėte bendrinių rekomendacijų, tačiau vos pradėjus naršyti, pastebėtumėte, kad Jums teikiami pasiūlymai yra labiau atitinkantys Jūsų paieškas. Neužilgo paaiškės, kad teikiamos rekomendacijos yra glaudžiai susijusios su paieškomis, kurias atlikote. Vėlgi, visa tai yra didžiųjų duomenų apdorojimo realiu laiku ir Jūsų veiklos istorijos mišinio rezultatas. Tuo pačiu, šios sistemos naudoja ir kitus informacijos šaltinius, apie kuriuos dauguma net nepagalvoja, pavyzdžiui kokių prekių ar kategorijų vengiate, kiek laiko skiriate kiekvienai paieškai ir ką renkasi kiti vartotojai, atliekantys panašias paieškas. Visų šių faktorių visumos dėka, teikiamos rekomendacijos tampa taikliausiomis ir turi didžiausią tikimybę pasiteisinti.
TwinsBet renginiai: personalizuotos transliacijos pavyzdžiai
Šių technologijų efektą galima išvysti net ir vis populiarėjančioje lošimų srityje. Įvairūs lošimų namai siūlo personalizuotas rekomendacijas kiekvienam vartotojui, ko dėka jis gali lengviau atrasti sau palankiausią turinį. Ne išimtis yra ir TwinsBet, kuri savo vartotojams padeda atrasti patį aktualiausią turinį. Kaip ir kitose srityse, didžiųjų duomenų analizė naudojama, kad kiekvienam vartotojui rekomenduoti personalizuotus pasiūlymus, atitinkančius jo asmeninę istoriją ir poreikius. Vienas iš TwinsBet privalumų yra gausus transliacijų ir gyvų žaidimų pasirinkimas, tačiau, ieškant sau palankios transliacijos gali užtrukti nemažai laiko. Būtent dėl to kiekvieno lankytojo duomenų analizė apjungiama su veiklos istorija, kad jam pasiūlyti palankiausią turinį. Tai tampa neginčytina abipuse nauda, kuri ne tik padidina vartotojų veiklą platformoje, bet ir užtikrina lengvesnę ir kokybiškesnę patirtį kiekvienam lankytojui.
Ateities perspektyvos: personalizacija tarpsektoriniame kontekste
Galimai atkreipėte dėmesį, kad prieš tai paminėti TwinsBet renginiai, elektroninės parduotuvės ir muzikos platformos papuola į pramogų į laisvalaikio sritis. Taip yra ne be reikalo, nes šioms sritims taikomi pasiūlymai šiai dienai yra patys taikliausi. Visgi, tiek dirbtinio intelekto pajėgumai, tiek didžiųjų duomenų analizavimas sparčiai tobulėja, kas žada dar įspūdingesnius rezultatus ateityje.
Panašiai kaip konkretūs TwinsBet renginiai gali būti rekomenduojami atitinkamiems lankytojams, panašūs personalizuoti pasiūlymai gali būti taikomi ir kitose srityse. Ekspertai neabejoja, kad ateityje socialinėse erdvėse bei svetainėse išvysime su sveikata, švietimu bei transportu siūlomas paslaugas arba produktus. Taip, nors tokių reklamų matome ir šiai dienai, tačiau jos nėra efektyviai personalizuotos kaip prieš tai minėti pavyzdžiai. Ekspertai taip pat tiki, kad ateityje išvysime ir personalizacijos naudojimą tarpsektoriniame kontekste. Pavyzdžiui, sveikatos programėlių duomenys galės būti naudojami, kad teikti pasiūlymus ir kitose srityse, tokiose kaip sporto, pramogų arba net draudimo.
Viską apibendrinant, realaus laiko duomenų analizė yra neatsiejama dalis kasdienio gyvenimo. Nors mes pačio proceso nematome arba iki šiol neįtarėme, jo rezultatais mes naudojamės kiekvieną dieną, o ateities prognozės yra itin dosnios ir žadančios dar sklandesnius rezultatus.