大數據技術如今已經成為全球主要的營銷工具之一，這已不是什么秘密。

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在這個快速變化和發展的時代，各行業組織之間的競爭比以往任何時候都要激烈，并致力于在當今互聯互通的世界中提高基準、環境水平、投資回報率、利潤率。大數據分析和咨詢服務已經存在多年，可以通過處理和分析大量數據獲得見解以幫助組織實現其業務目標。隨著這個過程的發展和全球互聯網技術得到廣泛的應用，組織需要處理的數據量將會繼續快速增長。

因此，很多組織嘗試采用大數據技術，但在沒有采取某種策略或評估結果的情況下，大數據技術提供的大多數見解并不能令人信服。

人工智能正在開始創建新的競爭環境。機器學習為組織提供了來自大數據的連續信息流，使組織對其結構和模型中的進展和缺陷有了一些獨特的見解。雖然并不完美，但將大數據的大規模處理數據與復雜的預測性或規范性人工智能系統相結合，這是組織邁向數據驅動型公司的第一步。

需要記住，大數據和人工智能并不是萬能的。以下是通過大數據對人工智能優化并獲得成功的四個關鍵事項。

1.場景

首先關注的一點也是最重要的一點是，機器學習缺乏意識和場景。

人工智能的強大之處在于其背后的人員和他們提供的數據。組織需要考慮以下因素：

• 在特殊情況下必須考慮哪些變量?
• 基準是什么?
• 最終目標是什么?

不切實際的措施、花費的成本、人工工作對于機器學習來說意義不大，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據是有用的，哪些數據是無用的，以便采用機器學習技術進行分析。為了明確從大數據中得到的問題，人工智能技術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。

2.信任

更改標準可能很困難，尤其是在處理新技術時。人工智能處理對大數據的影響是確定且可衡量的，但人們對人工智能技術的了解可能很模糊。

人工智能提供的各種解決方案很少給出解釋性背景，即使經驗豐富的專業人士也會感到為難。畢竟，要相信人工智能得出的答案并不容易。當人工智能算法持續按照工作人員的預期運行并獲得成功的結果時，人們需要學會與機器建立信任。

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

3.策略

通過大數據和機器學習技術而創建的一個經常被忽視的關鍵見解是策略。通過大數據技術提供的人工智能可能有助于組織制定策略，或幫助從數字中突出顯示模式，但它缺乏有關如何使用的知識。

使用從數據中收集的信息通過以下幾種不同的方式構建策略：

• 憑借將大量數據轉換為易于識別的格式的能力，人工智能可以幫助組織產生易于訪問的信息數據庫。這是尋找引人注目的模式并制定成功策略的一個很好的方法。
• 人工智能可以將非結構化數據或不太適合一般電子表格的數字重新配置為新格式​​和特定​​平臺。這使組織可以在監視已實施的策略時考慮許多不同的角度。
• 電子郵件和信息圖表、視頻和Facebook帖子都可以進行處理，以易于實施一致的數據集。機器學習無法理解這一點在組織業務策略中的重要性，但是組織的工作人員當然可以理解。
• 機器學習并不具備人類擁有的當前技術無法做到的預測未來事物的與生俱來的能力。重要的是不要在現代商業模型中只依賴人工智能技術。

4.理性采用人工智能技術

大數據技術功能強大，將其與機器學習相結合的能力更加強大。某些機器學習的濫用或錯誤使用可能會給準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用于各個業務部門之前，需要仔細考慮它將對組織的業務和客戶產生的影響。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措施?哪些業務領域需要人工智能處理，哪些領域不需要?組織需要對在哪里以及如何使用機器學習的功能負責?

尋求關鍵見解

組織需要提供其業務最需要的見解以繼續優化性能。無法正確衡量指標(或根本無法衡量)會給組織帶來災難，并使組織的大數據技術不能發揮作用。

參與人工智能的大數據分析服務為全球各地的大型行業提供了出色的數據測量和管理服務。通過將數字和統計信息與實際問題和高級機器學習模式配對，策略成功得到實施，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前的業務結構提供解決方案，并為消費者、產品、服務以及它們之間的關系提供更深入的見解，而不是建立在過時的模型或傳統營銷模式的基礎上。

大數據在未來將會得到廣泛應用，對人工智能的需求不斷增長將會為企業帶來光明的未來。畢竟，組織將為其不斷發展的機器學習算法提供大量數據得出深入的見解。