人工智能、数据分析与自动化.docx
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1、人工智能,数据分析与自动化*1企业机构要将数据科学和机器学习能力纳入其分析和商业智能工具集中,同时避免冗余和功能重叠。本研究为数据和分析领导者介绍了如何制定合适的工具管理战略来推动创新、改进分析需求和实现规模经济。中国的首席信息官(CIO)通常肩负一项隐性职责,那就是管理数据和分析工具组合。他们在进行分析、商业智能(BI)和数据科学投资时,通常只从IT价值角度进行阐述,而非优先考虑业务成果。相关解决方案也更倾向于战术层面的部门部署,而非从战略层面支持整个企业的决策。由于传统和新型工具并存,中国企业普遍采用了多重标准,从而使工具管理的难度和复杂度也随之增加,不利于推动创新和实现业务价值预期。多种
2、分析、BL数据科学与机器学习(DSML)技术并用的情况也遍布全球,这种方式有其优势,但需要辅以有效的组合管理流程。主要挑战:1.分析、BLDSML产品在功能上存在重叠,使得数据和分析领导者很难选择合适的工具集。这造成用例与功能部署的不匹配。2 .数据和分析领导者往往很难跟踪企业机构的Bk分析和DSML工具使用数量,并区分其中的功能重叠。这导致了不必要的维护和许可成本支出。3 .很少有公司为分析、BI和DSML技术建立正式的规划、引进、监测和淘汰流程。这造成了碎片化和孤岛。4 .现有分析和BI工具限制了企业机构的分析创新能力。取:1 .改变企业机构对于分析、BI和DSML工具的认知,将这些工具作
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