在这个快速变革和发展的时期，各行业组织之间的竞争比以往任何时候都要激烈，并致力于在当今互联互通的天下中提高基准、环境水平、投资回报率、利润率。
大数据剖析和咨询做事已经存在多年，可以通过处理和剖析大量数据得到见地以帮助组织实现其业务目标。
随着这个过程的发展和环球互联网技能得到广泛的运用，组织须要处理的数据量将会连续快速增长。

因此，很多组织考试测验采取大数据技能，但在没有采纳某种策略或评估结果的情形下，大数据技能供应的大多数见地并不能令人信服。

人工智能正在开始创建新的竞争环境。
机器学习为组织供应了来自大数据的连续信息流，使组织对其构造和模型中的进展和毛病有了一些独特的见地。
虽然并不完美，但将大数据的大规模处理数据与繁芜的预测性或规范性人工智能系统相结合，这是组织迈向数据驱动型公司的第一步。

须要记住，大数据和人工智能并不是万能的。
以下是通过大数据对人工智能优化并得到成功的四个关键事变。

1.场景

首先关注的一点也是最主要的一点是，机器学习缺少意识和场景。

人工智能的强大之处在于其背后的职员和他们供应的数据。
组织须要考虑以下成分：

•在分外情形下必须考虑哪些变量?

•基准是什么?

•终极目标是什么?

不切实际的方法、花费的本钱、人工工为难刁难于机器学习来说意义不大，这意味着事情职员须要供应一些必要的知识来找到公正的办理方案。

事情职员须要决定哪些数据是有用的，哪些数据是无用的，以便采取机器学习技能进行剖析。
为了明确从大数据中得到的问题，人工智能技能将以一种连贯的办法供应详细的答案。
组织须要供应一些智能查询和良好的信赖来帮助该过程。

2.信赖

变动标准可能很困难，尤其是在处理新技能时。
人工智能处理对大数据的影响是确定且可衡量的，但人们对人工智能技能的理解可能很模糊。

人工智能供应的各种办理方案很少给出阐明性背景，纵然履历丰富的专业人士也会感到难堪。
毕竟，要相信人工智能得出的答案并不随意马虎。
当人工智能算法持续按照事情职员的预期运行并得到成功的结果时，人们须要学会与机器建立信赖。

与其毫无疑问地屈服一系列的建议，不如让人工智能、数据专业人士和场景成分来帮助组织制订终极策略。

3.策略

通过大数据和机器学习技能而创建的一个常常被忽略的关键见地是策略。
通过大数据技能供应的人工智能可能有助于组织制订策略，或帮助从数字中突出显示模式，但它缺少有关如何利用的知识。

利用从数据中网络的信息通过以下几种不同的办法构建策略：

•凭借将大量数据转换为易于识别的格式的能力，人工智能可以帮助组织产生易于访问的信息数据库。
这是探求引人瞩目的模式并制订成功策略的一个很好的方法。

•人工智能可以将非构造化数据或不太适宜一样平常电子表格的数字重新配置为新格式​​和特定​​平台。
这使组织可以在监视已履行的策略时考虑许多不同的角度。

•电子邮件和信息图表、***和Facebook帖子都可以进行处理，以易于履行同等的数据集。
机器学习无法理解这一点在组织业务策略中的主要性，但是组织的事情职员当然可以理解。

•机器学习并不具备人类拥有确当前技能无法做到的预测未来事物的与生俱来的能力。
主要的是不要在当代商业模型中只依赖人工智能技能。

4.理性采取人工智能技能

大数据技能功能强大，将其与机器学习相结合的能力更加强大。
某些机器学习的滥用或缺点利用可能会给准备不敷的组织带来一些重大的法律问题。

在考试测验将人工智能运用于各个业务部门之前，须要仔细考虑它将对组织的业务和客户产生的影响。
如果遭到黑客入侵或毁坏，那么组织须要采纳哪些法律方法或保护方法?哪些业务领域须要人工智能处理，哪些领域不须要?组织须要对在哪里以及如何利用机器学习的功能卖力?

寻求关键见地

组织须要供应其业务最须要的见地以连续优化性能。
无法精确衡量指标(或根本无法衡量)会给组织带来灾害，并使组织的大数据技能不能发挥浸染。

参与人工智能的大数据剖析做事为环球各地的大型行业供应了出色的数据丈量和管理做事。
通过将数字和统计信息与实际问题和高等机器学习模式配对，策略成功得到履行，而停顿和毛病则变得非常明显。
人工智能将不断地为组织当前的业务构造供应办理方案，并为消费者、产品、做事以及它们之间的关系供应更深入的见地，而不是建立在过期的模型或传统营销模式的根本上。

大数据在未来将会得到广泛运用，对人工智能的需求不断增长将会为企业带来光明的未来。
毕竟，组织将为其不断发展的机器学习算法供应大量数据得出深入的见地。