數(shù)據(jù)分析和人工智能：共同推動當(dāng)今的組織

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預(yù)計工業(yè) 4.0 或第四次工業(yè)革命將圍繞數(shù)據(jù)展開。將在這場革命中蓬勃發(fā)展的組織將意識到數(shù)據(jù)作為其企業(yè)資產(chǎn)的價值，并做出明智的技術(shù)選擇以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。讓當(dāng)今的組織為未來做好準(zhǔn)備，擁有智能分析應(yīng)用程序來匯集來自多個來源的數(shù)據(jù)，形成有意義的數(shù)據(jù)集，并加速業(yè)務(wù)價值的交付。

人工智能是一種可以為即時數(shù)據(jù)分析的智能分析應(yīng)用程序提供動力的技術(shù)。將 AI 集成到業(yè)務(wù)運營中可以以人們無法理解的方式幫助組織。


人工智能如何幫助數(shù)據(jù)分析？
為了在充滿技術(shù)的世界中競爭，組織正迅速傾向于將新興技術(shù)注入他們的工作空間。可能從懷疑開始，但當(dāng)他們看到競爭對手的表現(xiàn)超過他們時，他們知道是時候開始了。

每個組織都會收集存儲在其系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)。這可能是來自客戶行為的數(shù)據(jù)、來自員工與他們交互的數(shù)據(jù)或員工如何與系統(tǒng)交互的數(shù)據(jù)。到目前為止，數(shù)據(jù)科學(xué)家或精通數(shù)據(jù)的分析師被招募來掃描這些數(shù)據(jù)并幫助改進(jìn)流程、提供個性化的客戶服務(wù)，甚至使系統(tǒng)自動化。但是，盡管付出了所有努力，他們還是錯過了數(shù)據(jù)的幾個關(guān)鍵方面。

事實上，“公司在從數(shù)據(jù)和分析中提取價值時面臨的最大障礙是組織方面的；許多人都在努力將數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力融入日常業(yè)務(wù)流程，”麥肯錫的一份報告顯示。

這就是有遠(yuǎn)見的公司超越競爭對手的地方。他們已經(jīng)開始利用與業(yè)內(nèi)同行的差距，并安裝了人工智能驅(qū)動的工具，這些工具可以瀏覽每一位數(shù)據(jù)并讀取其隱藏的細(xì)微差別，以幫助做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。組織可以使用這些數(shù)據(jù)來推動他們的人工智能模型。人工智能可以從數(shù)據(jù)中提取知識淵博的見解。但這還不是全部！

通過為數(shù)據(jù)分析引入強(qiáng)大的人工智能功能，組織可以實現(xiàn)更快、更好的業(yè)務(wù)運營，增強(qiáng)數(shù)字客戶體驗，甚至加快產(chǎn)品開發(fā)。

人工智能助力數(shù)據(jù)分析新方式
人工智能使機(jī)器能夠發(fā)現(xiàn)人類數(shù)據(jù)科學(xué)家沒有注意到的洞察力。早些時候，組織必須雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們將檢查從流程中收集的數(shù)百萬位數(shù)據(jù)并運行查詢以獲得洞察力。單個組織中的所有系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于任何數(shù)量的人可以分析的數(shù)據(jù)。

盡管雇傭了數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師團(tuán)隊，但他們會錯過可以揭示過程隱藏方面的數(shù)據(jù)細(xì)微差別。人工智能正在提供新的方法來篩選數(shù)據(jù)并更清楚地解釋信息。人工智能算法有助于快速挖掘大型數(shù)據(jù)集，并通過預(yù)測性和規(guī)范性分析推動價值創(chuàng)造。

無論是分析客戶數(shù)據(jù)還是員工與系統(tǒng)交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，人工智能算法都可以輕松得出富有洞察力的結(jié)論，以改善客戶體驗或增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。

提高商業(yè)智能
將數(shù)據(jù)分析與人工智能相結(jié)合可以幫助制定更智能的商業(yè)智能解決方案和商業(yè)決策。由于人工智能算法將有助于深入到數(shù)據(jù)分析的最深層次，它可以用來放棄基于猜測的業(yè)務(wù)決策方法。他們不再需要猜測客戶可能想要什么或如何改進(jìn)他們的業(yè)務(wù)流程。

借助人工智能驅(qū)動的機(jī)器人分析從客戶活動中收集的大數(shù)據(jù)，可以更輕松地做出更智能、更明智的決策。通過人工智能和數(shù)據(jù)分析，組織可以做出準(zhǔn)確的預(yù)測、識別購買模式、清楚地預(yù)測情況、瞄準(zhǔn)高級分析并做出更好的整體決策。說人工智能將以各種顛覆性的方式塑造商業(yè)智能并沒有錯。

自動化決策
部署人工智能來分析數(shù)據(jù)正在超越智能決策。使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，組織甚至可以擁有自動化工具或人工智能模型來執(zhí)行任務(wù)，例如發(fā)送個性化消息、告訴員工他/她是否偏離流程，甚至下訂單或處理產(chǎn)品訂單。

人工智能正在使數(shù)據(jù)分析過程自動化并降低勞動強(qiáng)度，從​​而加快和簡化流程。它正在創(chuàng)建智能機(jī)器人和算法，從龐大的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，并利用學(xué)習(xí)來做出更智能的自動化決策。它仍然需要人類的直覺和直覺，但人工智能將通過做出數(shù)據(jù)支持的決策來統(tǒng)治

迎來文化轉(zhuǎn)變
將人工智能和數(shù)據(jù)分析引入組織的一個不變的方面是它將在工作場所引發(fā)文化轉(zhuǎn)變。人工智能和數(shù)據(jù)分析的成功整合源于改變員工在組織中的思維方式。它需要來自頂部。內(nèi)部孤島將破滅，使數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力在所有垂直領(lǐng)域都更容易獲得。反過來，這將幫助該組織采用更改進(jìn)的工作方式。

提供實時洞察
長期以來，對于組織而言，從大數(shù)據(jù)集中獲得實時洞察并不容易。然而，隨著人工智能集成到數(shù)據(jù)分析中，將會有更新的技術(shù)有助于獲得實時洞察力。未來將是可以即時處理數(shù)據(jù)并幫助組織或其 BI 專家提高業(yè)務(wù)成果的智能軟件。

人工智能 + 數(shù)據(jù)分析 = 驅(qū)動組織
確實，具有數(shù)據(jù)分析的人工智能可以推動當(dāng)今的組織發(fā)展。零售巨頭沃爾瑪將兩者結(jié)合在一起 的例子很好地了解了其他組織如何也可以使用它。

該組織擁有超過 2.45 億客戶，每小時收集超過 2.5 PB 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這并不容易分析。它集成了可以幫助組織做出自治決策的人工智能系統(tǒng)。它會根據(jù)需求和庫存自動下訂單。

人工智能可以幫助組織釋放從不同來源存儲的數(shù)據(jù)的全部潛力。借助從數(shù)據(jù)中獲得的深刻見解，組織不僅可以改善其業(yè)務(wù)績效和流程，還可以自動執(zhí)行許多以前需要人工干預(yù)的任務(wù)。



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