在下一波人工智慧的創新中，大數據是您的競爭優勢

過去幾年對數據的需求一直在飆升。 公司急於採用內部數據倉庫和業務分析軟體，並且正在尋找公共和私人資料庫來搜索數據以啟動他們的人工智慧/機器學習（AI / ML）戰略。 由於需求增長，良好的數據正在成為一種有價值的商品，例如20世紀的石油，而且公司開始爭奪最賺錢的儲備。 為了理解數據為什麼對您的業務至關重要，您必須先了解五個原因，才能為您提供競爭優勢。

數據是洞察力的來源

直到最近，公司才意識到他們正坐在數據的金礦上，不知道該如何處理數據。 隨著數據挖掘和AI / ML的革命性進步，企業現在可以利用消費者和用戶生成的數據。 一個非常好的例子是Moz如何使用人工智慧來預測客戶流失。 它設計了一個深度學習神經網路，分析用戶行為並能夠預測用戶的行為。 由於客戶即將在系統內執行的行為是由過去各種各樣的因素造成的，因此可以挖掘一些有價值的業務洞察並減少現有客戶的流失，這對公司整體發展產生巨大影響。 數據分析和數據可視化促進了數據驅動的決策制定，從而發現消費者數據中隱藏的機會，就像Target在他們的家人知道它之前發現它的一些客戶已經懷孕一樣

您可以利用離線數據

直到最近，在線消費者活動，如搜索查詢，點擊或購買，都是大型企業的主要數據來源。但事實證明，我們的物理環境和離線體驗中的數據豐富。像亞馬遜這樣的大型科技公司已經在世界各地的雜貨店推出企業監控策略。在商店安裝的新型感測器和執行器可以收集有關消費者偏好和行為的數據。無人駕駛飛機，AI個人助理和物聯網是其他工具的例子，可以將人生中的每一刻都變成有價值的數據。

這些數據將成為價格設置演算法的驅動因素，這些演算法將對消費者需求的變化做出反應。優步已經開始在其價格機制中使用該模型。其他公司很快會效仿，將商業智能解決方案集成到智能商場和城市基礎設施中。那些站在這一創新前沿的公司將有最好的機會從消費者行為中獲取價值。

數據可幫助您管理您的在線聲譽。

當您的消費者在社交網路和論壇上發布數千條有關您的產品和服務的評論和評論時，可能很難管理您的在線聲譽。幸運的是，有一個好處！消費者反饋可以有效地轉化為可以使用最先進的AI / ML模型和工具進行分析的數據。

最有前途的方向之一是使用NLP（自然語言處理）技術來理解用戶情緒和反饋動態的情感分析。為了從這些技術中受益，您可以創建一個Facebook應用程序，使用情感分析方法檢索和分析有關貴公司的公共帖子。通過情感分析，您還可以在亞馬遜等電子商務平台上確定您的產品的正面和負面評論。

此外，了解與競爭對手相關的情緒可以幫助公司評估自己的表現並找出改進方法。用於管理在線聲譽的情感分析的最大好處之一是自動化，因為手動處理大量用戶反饋會很困難（並且很昂貴！）。將反饋轉化為數據以傳送到您的商業智能軟體是最有效的解決方案之一，可讓您在競爭中脫穎而出。

數據是人工智慧研究的燃料

從聊天機器人，智能化敘述生成器到商業分析工具，AI / ML正在成為促進自動化，降低成本和智能決策的企業的真正競爭優勢。然而，要啟動他們的AI / ML戰略並培訓他們的ML模型，企業需要高質量的數據。

像Facebook或Google這樣的公司通過利用用戶在迴路模型（用戶通過帖子，評論或搜索查詢為他們生成數據）自然解決了這個問題。其他公司通過接觸公共和商業資料庫，眾包數據收集和分類服務，或者與數據驅動型企業合作獲得數據訪問許可權等等。

無論哪種方法最適合您的商業模式，您都需要引入有效的數據採集策略，以充分利用AI / ML的強大功能。穩定獲取高質量的數據將幫助您構建高效的AI / ML解決方案，從而提高員工的生產力，並為客戶和業務夥伴創造更好的體驗。

數據是個性化的工具

在社交媒體佔主導的新時代，客戶個性化成為公司在線提供產品和服務的主要競爭優勢來源之一。直到最近，公司都缺乏手段來個性化內容，為其消費者提供應用程序的功能和服務。

用於推薦引擎的數據，消費者分析工具和最先進的AI / ML軟體是在您的業務中實現高效個性化的主要遊戲轉換器。現在可以使用業務分析工具和AI / ML演算法輕鬆收集，存儲和分析關於用戶偏好，興趣，實時和過去行為的數據。例如，來自這些數據的洞察力可以讓營銷人員向網站訪問者，視頻遊戲設計師提供相關內容，以向玩家調整遊戲難度和功能，或推薦引擎來推薦消費者可能喜歡的音樂，視頻或產品。由數據驅動的個性化因此成為留住消費者並為他們提供他們真正需要的產品，服務和功能的絕佳工具。

現在有大量數據流經企業，所有這些數據都不可能由人類工作人員分析。人工智慧和機器學習為將這些數據轉化為真正的競爭優勢鋪平了道路，任何數據驅動型企業都可以利用這些優勢更有效地運營公司，制定更明智的決策並增加利潤。

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