为什么您需要为数字业务提供流式商业智能？

Q&AQ&A问答

为什么您需要为数字业务提供流式商业智能？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-09

领先的数字企业将赶超其他采用“后视镜”方法的企业
BI提供了360度的实时操作视图，因此，由于对数据的了解有限或过时，企业不会错过宝贵的见解，它提供了可视化分析，每个人都可以基于实时和历史数据使用它，并且具有完整的，用户友好的交互性，当您打算升级到流式BI平台时，您应该寻找哪些元素？

以下是所有BI平台必不可少的6个关键元素：
1、连接实时和历史数据：在一个可视化分析仪表板或其他分析格式（业务应用程序等）中进行比较
2、查询未来：询问每个问题并实时与过去的数据进行比较
3、启用本机警报和通知：随时随地通知用户新结果
4、不断更新流式机器学习：实时更新模型
5、开箱即用的连接性：连接流数据以进行快速创新
6、向所有人开放访问数字商务智能：使公司数据民主化

通过可视化分析和实时流功能的创新组合
流BI是任何自动化数字企业神经系统的新大脑，它为希望进行数字化转型并超越竞争对手的企业提供了一个新的，由洞察力驱动的数字运营平台，从基本查询到高级分析，不断涌现的BI可以帮助企业实时获取见解，从而即时做出更明智的决策。

通过数据科学和机器学习创建更智能的应用程序的6个步骤
了应用数据科学的实践和挑战，现在我们已经有了一些实践，让我们考虑一个特定的用例：应用程序开发，如今的用户比以往任何时候都需要更多的信息，比以往任何时候都快，要实时传递这些信息，您需要设计更智能的应用程序，为此您需要实施数据科学计划，以下是创建更智能的应用程序并使您的数据科学项目正常工作的6个步骤：

1、个性化体验： 现代消费者期望量身定制的体验。借助数据科学和机器学习，您可以在应用程序的正确时间提供适当的个性化折扣，以锁定合适的客户。
2、实时监控促销活动：为了及时做出反应，公司必须在促销活动进行时对其进行监控。实时分析促销和广告系列的效果，以更好地为受众群体服务并与之互动。
3、拥抱公民数据科学家： 正如实践博客中所讨论的那样，为每个人打造数据科学对于成功的数据科学至关重要。增强公民数据科学家的能力可以帮助您的组织更好地定位细分市场并调整关键变量以优化活动。
4、重用数据科学： 鼓励跨业务，IT和数据科学团队进行协作的另一种方法是使非技术员工可以重用数据科学。为了提高数据科学的生产率和可伸缩性，使用可重复使用的模板创建一个内部市场，以加速模型的创建。此外，数据科学家可以将这些模板嵌入其仪表板和可视化中，以增强公民数据科学家的能力。
5、在关键业务系统中注入机器学习：机器学习模型只有注入到您的业务系统中以推动增长时，它们才变得有价值，将数据科学管道与您的网站和客户服务应用程序集成。

6、模型操作和监控： 随着新数据的到来，使您的模型保持，以确保您的机器学习模型能够提供准确的预测，不断检查模型在生产中是否正常运行，并随着数据漂移和模型衰减自动刷新和重新校准。

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