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在这个快速变化和发展的时代，各行业组织之间的竞争比以往更加激烈，致力于在当今的互联互通世界中提高标准、环境水平、投资收益率和利润率。 大数据分析和咨询服务已经存在多年，可以通过处理和分析大量数据来达成意见，帮助组织实现业务目标。 随着这个过程的发展和全球互联网技术的广泛应用，组织要处理的数据量将继续快速增加。
因此，许多组织试图采用大数据技术，但只要不采取任何战略或评估结果，大数据技术提供的许多见解就无法令人信服。
自动智能开始创造新的竞争环境。 机器学习为组织提供了来自大数据的连续信息流，组织对其结构和模型中的进展和缺陷有着独特的见解。 虽然并不完美，但是将大型数据的大型处理数据与复杂的预测性或正规的自动智能系统结合起来，是组织走向数据驱动型公司的第一一头地。
有必要记住，大数据和自动智能不是万能的。 下面是使用大数据优化和成功自动智能的四个重要方面。
变更标准可能很困难。 特别是在处理新技术的时候。 虽然自动智能处理对大数据的影响是确定和可测量的，但是人们对自动智能技术的理解可能不明确。
自动智能提供的各种溶解热说明的背景很少，经验丰富的专门人才也很困扰。 最终，要相信自动智能的答案并不容易。 当自动智能算法如员工所期望的那样执行，取得成功的结果时，人们必须学会与机器建立信任。
确实，与遵循一系列附加老虎钳相比，它更有助于组织制定最终策略，包括自动智能、数据专门人才和场景元素。
由大数据和机器学习技术创造出来的经常被忽略的重要见解是战略。 透过大数据技术提供的自动智能可有助于组织制定策略或从数字强调模型，但是不了解如何使用。
使用从资料中收集的资讯，以多种方式建构原则，包括
通过将大量数据转换为易于识别的格式，自动智能可以帮助组织生成易于网站数据库的信息数据库。 这是寻找令人瞩目模式，制定成功战略的好方法。
自动智能可以将非结构化数据或不太适合一般电子表格的数字重新配置为新格式和特定平台。 这使组织在监控实施的策略时能够考虑不同的角度。
电子邮件、电子信息图形、网络视频和Facebook帖子可以轻松实现一致的数据定径套。 机器学习吃不透了组织在业务战略中的重要性，但组织的员工当然能够理解。机器学习不具备预测人类现有技术无法预测未来的能力。 重要的是，现代的策略模式不仅仅依靠自动智能技术。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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