数据，人工智能和分析技术的未来
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-12
数字市场中有效竞争的成败之年
而实现这一目标的关键在于数据驱动，在第四次工业革命中，我们必须将流和存储的数据以及人类和人工智能整合在一起，以提供智能，交互式，自定义的分析应用程序，以实时地推动有效的业务决策，如果在预测异常降雨的情况下洛杉矶的雨具需求激增，则内置在库存管理智能应用中的人工智能算法可以从内华达州的仓库中发送更多此类产品，在面向客户的方面，个性化推荐将基于从购买到浏览历史的大量历史用户数据，这些数据必须由智能应用程序实时处理，以便在客户购物时提出建议。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
我希望看到人工智能和机器学习被广泛采用。该技术曾经是数据科学家的领域，但是现在常见的AI功能将被整合到业务应用程序中，例如智能购物建议，财务风险评估和预测性维护，以实时跟踪和实时收视分析为例。通过实时分析和对现场事件的响应，我们可以了解观众如何观看电视或移动设备上的媒体，然后我们可以使用有关设备，位置和时间的详细数据来量身定制广告或针对特定人群开发和定位程序。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
第四次工业革命以数据为基础。成功取决于将数据识别为有价值的公司资产，从智能城市到自动驾驶汽车，从物流到零售，从金融到医疗保健，构建智能分析应用程序的组织可以做出以数据为依据的决策，这些决策可以立即塑造市场，威胁在位者并推动以数据为中心的新业务模型。
大多数提供大规模智能分析应用程序的体系结构过于复杂，无法有效发挥作用
传统的分析方法（被动分析）是在物联网（IoT），人工智能和位置智能兴起之前设计的，企业留有各种分析技术，这些技术难以有效地调整和应用高级分析技术，管道密封解决方案再也不能在一个瞬息万变的数据驱动世界中实现它了，结合主动分析（历史分析，流分析，图形分析，位置智能和机器学习支持的分析）的关键要素的云就绪平台至关重要，企业应该使用这样的平台来构建智能分析应用程序，这些应用程序可以即时评估数据并根据数据采取行动。
数据和分析中是否有一项新技术带来的挑战比大多数人意识到的还要多？企业应如何调整其方法？
我们才刚刚开始看到企业将人工智能与商业智能相融合。商业智能分析师多年来一直在使用软件来帮助他们进行预测和管理业务风险，从那时起，公司一直在将这些任务外包给昂贵的咨询公司，但是这种用于第二天或下个月研究数据以进行下次改进的旧模型对于实时业务而言太慢了，今年我们将开始看到AI融入商业智能操作，实时处理相关数据，以便BI专家可以作出决定这一变化的业务成果现在，机器人并没有接管BI分析师的工作，但肯定会使分析师更智能，更高效地工作。
分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
从医疗保健，科技到农业和物联网，人工智能模型将极大地改善人类状况，我们已经非常熟悉物联网，但在2020年，我们将看到在整个工业物联网中广泛采用算法和模型，这将大大改善生活质量，医疗保健正处于复兴的风口浪尖，在机器学习模型和算法的帮助下，多年的研究和测试时间将大大减少，从而加快了新药的上市速度，并为新研究的开展扫清了障碍。算法同样会帮助诊断，从太过庞大和复杂的数据中得出数据驱动的结论，以至于人类的大脑无法处理。
收集大量卫星图像的公司正在使用它来革新21世纪的农业
借助模型和预测分析，这些数据可以帮助农场，社区和地区决定种植哪种农作物，何时浇水和收获农作物，以及如何避免环境破坏和害虫，这项技术不仅会帮助企业发展；它将为社会提供更健康，更稳定和不断增长的食品供应，同时将对环境的影响降至。
描述您的产品或解决方案及其为企业解决的问题
而实现这一目标的关键在于数据驱动，在第四次工业革命中，我们必须将流和存储的数据以及人类和人工智能整合在一起，以提供智能，交互式，自定义的分析应用程序，以实时地推动有效的业务决策，如果在预测异常降雨的情况下洛杉矶的雨具需求激增，则内置在库存管理智能应用中的人工智能算法可以从内华达州的仓库中发送更多此类产品，在面向客户的方面，个性化推荐将基于从购买到浏览历史的大量历史用户数据，这些数据必须由智能应用程序实时处理，以便在客户购物时提出建议。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
我希望看到人工智能和机器学习被广泛采用。该技术曾经是数据科学家的领域，但是现在常见的AI功能将被整合到业务应用程序中，例如智能购物建议，财务风险评估和预测性维护，以实时跟踪和实时收视分析为例。通过实时分析和对现场事件的响应，我们可以了解观众如何观看电视或移动设备上的媒体，然后我们可以使用有关设备，位置和时间的详细数据来量身定制广告或针对特定人群开发和定位程序。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
第四次工业革命以数据为基础。成功取决于将数据识别为有价值的公司资产，从智能城市到自动驾驶汽车，从物流到零售，从金融到医疗保健，构建智能分析应用程序的组织可以做出以数据为依据的决策，这些决策可以立即塑造市场，威胁在位者并推动以数据为中心的新业务模型。
大多数提供大规模智能分析应用程序的体系结构过于复杂，无法有效发挥作用
传统的分析方法（被动分析）是在物联网（IoT），人工智能和位置智能兴起之前设计的，企业留有各种分析技术，这些技术难以有效地调整和应用高级分析技术，管道密封解决方案再也不能在一个瞬息万变的数据驱动世界中实现它了，结合主动分析（历史分析，流分析，图形分析，位置智能和机器学习支持的分析）的关键要素的云就绪平台至关重要，企业应该使用这样的平台来构建智能分析应用程序，这些应用程序可以即时评估数据并根据数据采取行动。
数据和分析中是否有一项新技术带来的挑战比大多数人意识到的还要多？企业应如何调整其方法？
我们才刚刚开始看到企业将人工智能与商业智能相融合。商业智能分析师多年来一直在使用软件来帮助他们进行预测和管理业务风险，从那时起，公司一直在将这些任务外包给昂贵的咨询公司，但是这种用于第二天或下个月研究数据以进行下次改进的旧模型对于实时业务而言太慢了，今年我们将开始看到AI融入商业智能操作，实时处理相关数据，以便BI专家可以作出决定这一变化的业务成果现在，机器人并没有接管BI分析师的工作，但肯定会使分析师更智能，更高效地工作。
分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
从医疗保健，科技到农业和物联网，人工智能模型将极大地改善人类状况，我们已经非常熟悉物联网，但在2020年，我们将看到在整个工业物联网中广泛采用算法和模型，这将大大改善生活质量，医疗保健正处于复兴的风口浪尖，在机器学习模型和算法的帮助下，多年的研究和测试时间将大大减少，从而加快了新药的上市速度，并为新研究的开展扫清了障碍。算法同样会帮助诊断，从太过庞大和复杂的数据中得出数据驱动的结论，以至于人类的大脑无法处理。
收集大量卫星图像的公司正在使用它来革新21世纪的农业
借助模型和预测分析，这些数据可以帮助农场，社区和地区决定种植哪种农作物，何时浇水和收获农作物，以及如何避免环境破坏和害虫，这项技术不仅会帮助企业发展；它将为社会提供更健康，更稳定和不断增长的食品供应，同时将对环境的影响降至。
描述您的产品或解决方案及其为企业解决的问题
您能够连续自动地组合和分析数十亿个实时和历史数据点，以立即制定决策，与过去不同的被动分析解决方案不同，在快速高度可扩展的统一平台中将主动分析的所有关键要素整合在一起：历史数据分析，流数据分析，位置智能和人工智能。
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