成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能的四個(gè)關(guān)鍵事項(xiàng)

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來源：企業(yè)網(wǎng)D1Net

在這個(gè)快速變化和發(fā)展的時(shí)代，各行業(yè)組織之間的競爭比以往任何時(shí)候都要激烈，并致力于在當(dāng)今互聯(lián)互通的世界中提高基準(zhǔn)、環(huán)境水平、投資回報(bào)率、利潤率。大數(shù)據(jù)分析和咨詢服務(wù)已經(jīng)存在多年，可以通過處理和分析大量數(shù)據(jù)獲得見解以幫助組織實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標(biāo)。隨著這個(gè)過程的發(fā)展和全球互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用，組織需要處理的數(shù)據(jù)量將會繼續(xù)快速增長。

因此，很多組織嘗試采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，但在沒有采取某種策略或評估結(jié)果的情況下，大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的大多數(shù)見解并不能令人信服。

人工智能正在開始創(chuàng)建新的競爭環(huán)境。機(jī)器學(xué)習(xí)為組織提供了來自大數(shù)據(jù)的連續(xù)信息流，使組織對其結(jié)構(gòu)和模型中的進(jìn)展和缺陷有了一些獨(dú)特的見解。雖然并不完美，但將大數(shù)據(jù)的大規(guī)模處理數(shù)據(jù)與復(fù)雜的預(yù)測性或規(guī)范性人工智能系統(tǒng)相結(jié)合，這是組織邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司的第一步。

需要記住，大數(shù)據(jù)和人工智能并不是萬能的。以下是通過大數(shù)據(jù)對人工智能優(yōu)化并獲得成功的四個(gè)關(guān)鍵事項(xiàng)。

一、場景

首先關(guān)注的一點(diǎn)也是最重要的一點(diǎn)是，機(jī)器學(xué)習(xí)缺乏意識和場景。人工智能的強(qiáng)大之處在于其背后的人員和他們提供的數(shù)據(jù)。組織需要考慮以下因素：

在特殊情況下必須考慮哪些變量?

• 基準(zhǔn)是什么?
• 最終目標(biāo)是什么?

不切實(shí)際的措施、花費(fèi)的成本、人工工作對于機(jī)器學(xué)習(xí)來說意義不大，這意味著工作人員需要提供一些必要的常識來找到公平的解決方案。

工作人員需要決定哪些數(shù)據(jù)是有用的，哪些數(shù)據(jù)是無用的，以便采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行分析。為了明確從大數(shù)據(jù)中得到的問題，人工智能技術(shù)將以一種連貫的方式提供具體的答案。組織需要提供一些智能查詢和良好的信任來幫助該過程。

二、信任

更改標(biāo)準(zhǔn)可能很困難，尤其是在處理新技術(shù)時(shí)。人工智能處理對大數(shù)據(jù)的影響是確定且可衡量的，但人們對人工智能技術(shù)的了解可能很模糊。

人工智能提供的各種解決方案很少給出解釋性背景，即使經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士也會感到為難。畢竟，要相信人工智能得出的答案并不容易。當(dāng)人工智能算法持續(xù)按照工作人員的預(yù)期運(yùn)行并獲得成功的結(jié)果時(shí)，人們需要學(xué)會與機(jī)器建立信任。

與其毫無疑問地聽從一系列的建議，不如讓人工智能、數(shù)據(jù)專業(yè)人士和場景因素來幫助組織制定最終策略。

三、策略

通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)而創(chuàng)建的一個(gè)經(jīng)常被忽視的關(guān)鍵見解是策略。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的人工智能可能有助于組織制定策略，或幫助從數(shù)字中突出顯示模式，但它缺乏有關(guān)如何使用的知識。

使用從數(shù)據(jù)中收集的信息通過以下幾種不同的方式構(gòu)建策略：

• 憑借將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于識別的格式的能力，人工智能可以幫助組織產(chǎn)生易于訪問的信息數(shù)據(jù)庫。這是尋找引人注目的模式并制定成功策略的一個(gè)很好的方法。
• 人工智能可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或不太適合一般電子表格的數(shù)字重新配置為新格式和特定平臺。這使組織可以在監(jiān)視已實(shí)施的策略時(shí)考慮許多不同的角度。
• 電子郵件和信息圖表、視頻和Facebook帖子都可以進(jìn)行處理，以易于實(shí)施一致的數(shù)據(jù)集。機(jī)器學(xué)習(xí)無法理解這一點(diǎn)在組織業(yè)務(wù)策略中的重要性，但是組織的工作人員當(dāng)然可以理解。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)并不具備人類擁有的當(dāng)前技術(shù)無法做到的預(yù)測未來事物的與生俱來的能力。重要的是不要在現(xiàn)代商業(yè)模型中只依賴人工智能技術(shù)。

四、理性采用人工智能技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)功能強(qiáng)大，將其與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的能力更加強(qiáng)大。某些機(jī)器學(xué)習(xí)的濫用或錯(cuò)誤使用可能會給準(zhǔn)備不足的組織帶來一些重大的法律問題。

在嘗試將人工智能應(yīng)用于各個(gè)業(yè)務(wù)部門之前，需要仔細(xì)考慮它將對組織的業(yè)務(wù)和客戶產(chǎn)生的影響。如果遭到黑客入侵或破壞，那么組織需要采取哪些法律措施或保護(hù)措施?哪些業(yè)務(wù)領(lǐng)域需要人工智能處理，哪些領(lǐng)域不需要？組織需要對在哪里以及如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)的功能負(fù)責(zé)？

慧都大數(shù)據(jù)分析平臺應(yīng)用架構(gòu)及流程

尋求關(guān)鍵見解

組織需要提供其業(yè)務(wù)最需要的見解以繼續(xù)優(yōu)化性能。無法正確衡量指標(biāo)(或根本無法衡量)會給組織帶來災(zāi)難，并使組織的大數(shù)據(jù)技術(shù)不能發(fā)揮作用。

參與人工智能的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)為全球各地的大型行業(yè)提供了出色的數(shù)據(jù)測量和管理服務(wù)。通過將數(shù)字和統(tǒng)計(jì)信息與實(shí)際問題和高級機(jī)器學(xué)習(xí)模式配對，策略成功得到實(shí)施，而停頓和缺陷則變得非常明顯。人工智能將不斷地為組織當(dāng)前的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)提供解決方案，并為消費(fèi)者、產(chǎn)品、服務(wù)以及它們之間的關(guān)系提供更深入的見解，而不是建立在過時(shí)的模型或傳統(tǒng)營銷模式的基礎(chǔ)上。

大數(shù)據(jù)在未來將會得到廣泛應(yīng)用，對人工智能的需求不斷增長將會為企業(yè)帶來光明的未來。畢竟，組織將為其不斷發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供大量數(shù)據(jù)得出深入的見解。

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