企业如何在其数据分析项目中利用AI的力量？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-19
构建初始框架仅仅是开始
随着分析能力的提高，许多机构将寻求在组合中添加人工智能（AI）和机器学习（ML），这些先进的技术可以帮助您完成所有工作，从小化重复性任务到加快时间以获取见识，这些改进可以帮助确保随时准备响应和保护公民，希望在数据分析项目中利用AI力量的政府组织应遵循以下三个实践：
1.按顺序获取数据
准备工作仅与您可以访问的数据一样好，对于AI来说也是如此，大型高质量的数据集对于训练AI和ML模型至关重要，为了利用这些技术，必须对原始数据进行标准化和清理，以便系统可以提取这些原始数据，作为此过程的一部分，数据和分析团队还需要确保保护个人隐私权，这不仅涉及合并数据，还涉及执行质量检查以确保数据准备就绪，自动化在这里起着至关重要的作用，因为它可以消除数据收集和企业过程中的人为错误。
数据团队还应该考虑可能没有利用的数据。由于AI可以汇集许多不同的数据集，因此政府可能能够从不寻常的地方收集见解。例如，在一个项目中，研究人员使用数据来了解自然灾害的后果，同样将社交媒体电话联系在一起可能会产生见识，从而可以提高政府的防范能力。
2.强调敏捷与协作
数据是AI或ML模型的推动力，成功与日俱增，试点计划应充当反馈回路，使数据团队可以评估初始结果，添加更多数据集并根据需要调整模型，在一个平台上支持这种协作，从数据摄取到模型构建的所有事情都可以在一个地方进行，由于不同的工具和流程，团队在尝试交付项目的不同部分时常常遇到障碍，机构应考虑将数据准备，实验和生产纳入无缝工作流程的平台，以及允许用户自动跟踪实验和代码的平台。这将允许更快地部署可以自动执行员工重复任务的模型，并为公共健康风险建模，使您更接近预测分析的黄金标准。
3.确保结果可以解释
另一个挑战是：确保可以将非专业知识或机器学习模型产生的任何见解以及产生这些见解的方法解释给外行听众，许多人不愿意依靠AI和ML进行决策，因为他们不了解模型中包含的内容，有时称为“黑匣子”问题，一种解决方案是依靠基于透明性的开源软件，它不仅支持上述迭代和协作，而且使解释您如何获得特定结果的过程变得更加容易，这尤其重要代理机构不仅必须做出快速决策，还必须保持沟通和信任，此外随着数据科学家参与持续反馈循环并观看模型学习，结果将变得更加可靠，并且从业人员将对整个AI过程更加满意。
企业可以并且应该在其数据分析项目中利用AI来提高防范能力
随着分析能力的提高，许多机构将寻求在组合中添加人工智能（AI）和机器学习（ML），这些先进的技术可以帮助您完成所有工作，从小化重复性任务到加快时间以获取见识，这些改进可以帮助确保随时准备响应和保护公民，希望在数据分析项目中利用AI力量的政府组织应遵循以下三个实践：
1.按顺序获取数据
准备工作仅与您可以访问的数据一样好，对于AI来说也是如此，大型高质量的数据集对于训练AI和ML模型至关重要，为了利用这些技术，必须对原始数据进行标准化和清理，以便系统可以提取这些原始数据，作为此过程的一部分，数据和分析团队还需要确保保护个人隐私权，这不仅涉及合并数据，还涉及执行质量检查以确保数据准备就绪，自动化在这里起着至关重要的作用，因为它可以消除数据收集和企业过程中的人为错误。
数据团队还应该考虑可能没有利用的数据。由于AI可以汇集许多不同的数据集，因此政府可能能够从不寻常的地方收集见解。例如，在一个项目中，研究人员使用数据来了解自然灾害的后果，同样将社交媒体电话联系在一起可能会产生见识，从而可以提高政府的防范能力。
2.强调敏捷与协作
数据是AI或ML模型的推动力，成功与日俱增，试点计划应充当反馈回路，使数据团队可以评估初始结果，添加更多数据集并根据需要调整模型，在一个平台上支持这种协作，从数据摄取到模型构建的所有事情都可以在一个地方进行，由于不同的工具和流程，团队在尝试交付项目的不同部分时常常遇到障碍，机构应考虑将数据准备，实验和生产纳入无缝工作流程的平台，以及允许用户自动跟踪实验和代码的平台。这将允许更快地部署可以自动执行员工重复任务的模型，并为公共健康风险建模，使您更接近预测分析的黄金标准。
3.确保结果可以解释
另一个挑战是：确保可以将非专业知识或机器学习模型产生的任何见解以及产生这些见解的方法解释给外行听众，许多人不愿意依靠AI和ML进行决策，因为他们不了解模型中包含的内容，有时称为“黑匣子”问题，一种解决方案是依靠基于透明性的开源软件，它不仅支持上述迭代和协作，而且使解释您如何获得特定结果的过程变得更加容易，这尤其重要代理机构不仅必须做出快速决策，还必须保持沟通和信任，此外随着数据科学家参与持续反馈循环并观看模型学习，结果将变得更加可靠，并且从业人员将对整个AI过程更加满意。
企业可以并且应该在其数据分析项目中利用AI来提高防范能力
数据是决策的关键要素，尤其是在应对危机和生命至关重要的危机应对中，具有远见的政府组织在COVID-19之后急于实施或扩展数据共享框架，当我们进入2021年时，是时候在此基础上建立。
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