一種文化 數據驅動, 也就是說,透過基於資料導向的管理,它可以保證競爭優勢、決策速度和先前定義的策略的修訂 機器學習 ^ 人工智慧的子集,允許系統從數據中學習、識別模式和做出預測,而不依賴預先編程的規則,IS 是有助於整個過程的工具之一。.
Douglas Costa,Deal Group 技術服務顧問公司技術長, 他指出機器學習對於公司來說已經變得不可或缺。這些預測強化了他的論點: 加特納 他指出,2025年將有75%的公司以某種方式投資機器學習。.
“「機器學習演算法隨著接觸更多資訊而不斷發展。如今,它已廣泛應用於電子商務、金融、詐欺偵測等領域,以及優化生產鏈並在各種活動中顯示個人化建議」道格拉斯指出。他還解釋說,機器學習可以大規模、高速地處理數據,生成 見解 一旦無法手動實現。「“透過使用數據,公司可以提高效率、改善客戶體驗並推動”創新,他說。.
為了強調機器學習的重要性,專家指出了在公司中使用的 4 個優點:
- 透過減少重複性和手動任務來實現流程自動化:“讓團隊有時間專注於需要智力努力的更具策略性的活動”,道格拉斯說。.
- 準確預測:機器學習數據預測市場趨勢、未來需求和消費者行為。.
- 基於資訊的決策:「將原始資料轉換為」變得可行 見解 可操作,支援更有效、更敏捷的決策」。.
- 個人化體驗:透過機器學習,可以提供更相關、更個人化的客戶旅程」。.
高層提出警告:「這些模型與它們所輸入的資訊一樣好,但不完整或有偏見的資訊可能會導致不準確或有害的結果。因此,在確保完整性和安全性的方法中需要小心,並提供驗證資訊品質並保護系統免受數位威脅的解決方案,CTO 總結道。.
