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2017年三个关键技术的发展趋势
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2017/1/25
【摘要】2016已过去,当我们展望2017年关键技术的发展趋势时,一些主题已经出现。一个是由人工智能支持的智能系统,。另一个是预测分析或基于当前的趋势预测未来行为的能力,还有声音作为新形式的因素变得至关重要。


1. 预测分析。

据BI专家说,尽管2017年技术趋势中会有新兴工具,却仍有可能缺乏对成功所需数据的了解。问题是,我们不知道如何提供调查结果的背景,这导致了对数据趋势的错误理解,正如2016年总统大选一样,预测分析没有准确看到川普在某些领域的竞选实力。

数学自从牛顿时代就已经存在,但我们没能看到投票的某些方面所发生的事情的背景。我们有工具。但我们不知如何如我们希望的那样明智地使用它们。

总统选举结果的扭曲是因为数字处理器只看到数据的子集。没能考虑到大片的数据样本可以导致错误的结果。

这是一个至关重要的问题。如果你要理解你的买家,供应链合作伙伴,人类行为不是一个简单的事情。你需要的所有的数据,所以你可以 … 有效拼出人们为什么做出他们的决定的画面。只使用数据子集而不利用所有的数据是一个错误。

只使用少数可用的数据,公司就很可能做出错误的预测。


2. 人工智能。

人工智能在2017年的技术趋势中会闪亮登场,作为决策支持的一种手段,而不是决策。为此,人工智能软件不是取代人类,人类决策或人工,而是补充机器的方法。

主要供应商是利用人工智能做为决策的支持,而不是做出决策。

我们开始在Salesforce和微软中看到AI 使工作方法更有效率,更有效地做出决策,而不是把这些决定交给机器。


3. 声音作为新形式的因素。

正如其他行业观察人士指出,语音在通信和收集数据中正在成为一个关键的新形式因素。像Alexa和Siri这样的技术给了用户一个自然的方式进行交流,这种语音数据也为公司提供有价值的数据,与消费者行为,偏好和未来可能的购买相关。

亚马逊的Alexa有很好的语音支持。这是非常有用的数据。所有这些数据堆积在亚马逊的云端,成千上万的人使用该设备 —— 这是一个聪明的策略。它将重塑消费者技术。堆积如山的数据可以帮助我们理解人类是如何做出决定的。

同时, 如Alexa这样的设备收集到的客户数据可能遭受自我数据分析,因此公司可能不会得出正确的见解。

典型的美国公司会扭曲和主观想像人们如何思考和行动。在业务环境中很容易自我想像客户在想什么以及为什么。客观是不容易。在这方面会有一些深刻的教训,这种技术错误地部署,因为上层领导不愿意承认他们对客户的考虑可能是错的。

中国商业智能网(BI )

责任编辑:朱莉   
 
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