
企业向机器学习转型所需遵循的五大步骤
导读:
如今,机器学习技术高居新兴科技技术成熟度曲线(Hype Cycle for EmergingTechnologies)的顶点,这意味着,它已经足够成熟,可以激发更加广泛的兴趣了。换言之,你的竞争对手们也在投资机器学习呢。
近九成企业已经不同程度地用上了机器学习,大部分依旧处在战略开发或试水阶段。然而,机器学习的潜力仍未完全释放。在大部分企业,很多决策仍需要人类插手。只有8%的受访者表示,其机器学习战略已经相当或高度完备。
在机器学习的普及过程中,一个常见的障碍就是保障数据质量。劣质数据会导致机器做出劣质决策,从而增加风险。
原文翻译:
假如你想修个新房,你不但得购买新建材,还得雇佣熟练的建筑工人,才能把房子修起来。首席信息官们(CIO)要想推行机器学习技术,从而在没有人类直接干预的情况下,对业绩加以分析与提升,他们也得遵循同样的规则。企业IT云服务公司ServiceNow的一项最新调查显示,大多数CIO都因为缺乏所需的人才、数据质量与预算,而无法充分利用这种技术。若你的企业即将踏上机器学习的征程,那么,要让投资物有所值,你必须遵循五大步骤。
这五大措施应尽快采取,因为说不定,大家期盼已久的机器学习时代很快就要降临了。效仿人类智能的机器虽然被炒得热火朝天,但计算机科学早已经迎头赶上。如今,机器学习技术高居新兴科技技术成熟度曲线(Hype Cycle for EmergingTechnologies)的顶点,这意味着,它已经足够成熟,可以激发更加广泛的兴趣了。换言之,你的竞争对手们也在投资机器学习呢。
最近,《全球CIO观点调查》(Global CIO Point of View Survey)向500名CIO发出了问卷。调查结果显示,企业都在为这种变革性的技术的普及摩拳擦掌,以实现自动化决策。近九成企业已经不同程度地用上了机器学习,大部分依旧处在战略开发或试水阶段。然而,机器学习的潜力仍未完全释放。在大部分企业,很多决策仍需要人类插手。只有8%的受访者表示,其机器学习战略已经相当或高度完备,相比之下,认为自己企业物联网战略相当或高度完备的占到35%,数据分析战略对应的比例则达65%。
根据麦肯锡(McKinsey)的一项调查,为实现机器学习方面的数据与分析目标,最重要的挑战有这样三个:
1)支持数据与分析活动的企业架构;
2)行之有效的技术基础设施;
3)管理层的参与。该研究还宣称,能够有效驾驭这三点的企业将能创造出显著的价值,并实现自身的差异化;办不到的企业,则会日益陷入劣势地位。
要捕获更大的价值,企业要做的不仅仅是投资于技术。对企业架构或流程的改变也必不可少,这其中包括对待人才的态度、IT管理与风险管理。要取得进步,企业必须遵循以下五个步骤:
一、改进数据质量
在机器学习的普及过程中,一个常见的障碍就是保障数据质量。劣质数据会导致机器做出劣质决策,从而增加风险。CIO要考虑实施恰当的解决方案,简化数据维护,从而加速向机器学习转型。第一步就是整合冗余或预制的IT工具,将它们变成单一的数据模型。
二、树立价值实现方式
将所有技术目标的商业价值明确表述出来,继而确定这些目标的最佳实现方式。这包括审视已有流程,找到最能得益于自动化的非结构化工作模式。知道了碎片化数据都在哪里,你也就知道了如何用自动化实现生产效率的提升。
三、创造最优客户体验
机器学习带来的自动化可以促进运营效率,但不要忘了,它也能(在不牺牲准确度的前提下)加速决策,改进客户体验,从而提高投资回报率。先设想一下你想创造的客户体验,然后在商业流程之中,找到最能提升客户体验的元素,加以重点投资。机器学习使企业或机构能够针对每一位顾客,度身定制相应的广告、呼叫中心的互动,乃至产品或服务,以及预测顾客接下去的需求。
四、设定指标并加以衡量
CIO们深知机器学习的价值,但高管团队和董事会其他成员可能就不清楚了。因此,在着手实施之前,CIO们必须树立预期,设置成功指标,并准备好充分的商业依据,在申请款项时,随时呈递给领导层。在实施机器学习技术、收获智能自动化的益处的同时,这些衡量指标也得随时调整
五、理解企业文化将受到的影响
在企业引入机器学习的同时,雇员的角色也将发生改变,这就需要CIO们调整雇佣与培训过程。这个不难,因为它所需的技能组合,包括数据科学、工程学、数学和批判性思维在内,就是云时代的必备技能组合。这种转型很可能给某些雇员造成不适,因此,请务必使机器学习的价值转化到他们的日常工作之中。机器并未接管企业,它们将雇员从繁琐的手动操作中解放了出来,使员工专注于更加战略性的项目。
但这种不适的感受,CIO们也有可能面临。他们的角色也需要不断演变,从维持技术层面的正常运转,保障企业运营,到以高管的身份与企业各个层面广泛互动,因此,其战略重要性也将迈上新的台阶。
企业要实现机器学习的投资回报,就离不开规划与严格的贯彻执行——同时参照技术转型的速度、其对雇员日常工作的影响,对雇员做出相应的调整。遵循上述五个步骤,这一转型就会格外顺畅。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25