在数据科学解决方案中与AI聊天机器人和自然语言生成一起使用时，请不要试图使客户聪明，您的目标是设计一个可以直接在其级别进行对话的系统，您近是否与计算机进行了令人沮丧或令人困惑的对话？承认是很愚蠢的，但是有一次我发现自己在Alexa中尖叫， 因为我不喜欢她在告诉我什么，合理地说我知道我的假期计划可能会被雷暴袭击破坏不是她的错，但是当您的计算机像人一样与您交谈时，很容易陷入角色扮演中。对于人工智能架构师，这称为自然语言生成或NLG。

平台机器人程序和概率编程将帮助数据科学家在今年提供“真正的，清晰的价值”，数据科学，也称为大数据，代表了技术是如何从简单的功能（如电子表格功能或文字处理）发展到从组织（通常是大量）收集的数据中收集见解和分析的。这些数据几乎可以基于任何东西。消费者消费习惯，剧院票房记录，气象活动，黑子行为；可以跟踪的任何东西，可以从中收集有用的见解的任何东西。

贵公司的关键绩效目标是否反映了实际潜力？如果答案不是肯定的，那么调整这些目标还为时不晚-在寻求数据科学团队的指导后年度计划周期会重设许多事情，包括您的绩效目标。如果您的公司像大多数公司一样，那么您的目标要么过于激进，要么难以置信，要么过于保守，您可以查看去年的总收入，并决定今年将再增加10％或15％，但是您怎么知道它不应该是20％甚至100％？如果不确定，可以向数据科学家寻求帮助，年复一年，战略家们没有去挖掘大量潜在的收入，成本和运营效率，因为他们没有建立更好目标的好方法。但是，只要方向正确，您的数据科学家就可以做到，如果您有数据科学家目前正在研究涉及大数据分析的解决方案，则可以要求他们确定理

大数据将久经考验的持续改进方法推向新的高度，以下是将分析和CI程序整合在一起的具体步骤，精明的公司使用持续改进（CI）来变得更好已经不是什么秘密了。但是，真正聪明的公司将大数据与其CI周期集成在一起，以达到状态，今天所知的“计划—研究—研究—行动（PDSA）”周期以来已有几十年了，这是实施CI的著名方法。许多公司已将这种方法制度化到其业务的各个领域，其中重要的是其年度计划周期，但在年度改进周期方面，没有多少公司充分利用大数据的潜力。CI和数据是一个值得探索的联合，所以让我们更深入地研究它。

随着快速的数字化转型，边缘计算的兴起以及超个性化的兴起，预计2021年将促进普及的数据智能，2020年的事件深刻影响并加速了全球技术趋势，COVID-19成为数字化转型的中心舞台，推动组织以惊人的速度在整个企业范围内重新定义其数字化战略，商业模式发生了翻天覆地的变化，销售，分销和客户参与的辅助渠道成为主要渠道，从价格便宜的零售商通宵上网到服装和科技巨头提供路边和店内提货的市场格局发生了结构性转变。

近好多朋友都来向数据君咨询与增长业务相关的问题，各行各业的都有，但我本人确实没有涉足过这么多行业，所以每次有人问我，如何实现项目增长，我都会先反问他们一个问题——你们的用户画像是怎样的？