人工智能（AI）在大数据分析中的应用与优势

人工智能（AI）在大数据分析中的应用与优势

人工智能（AI）与大数据分析的结合正在改变企业的决策方式。本文将为您详细介绍AI在大数据分析中的应用，以及它如何帮助企业获得更深入的洞察和更好的业务成果。

在大数据分析中，人工智能（AI）是什么？

在大数据分析中，人工智能（AI）指的是应用广泛的机器学习技术，重点在于最大化大数据所提供的价值。

AI在大数据分析中有着多样化的应用，主要涵盖以下三个层面：

• 描述性分析：提供透明度，协助掌握公司运营所在社区的确切状况。
• 指示性分析：着眼数据，目的是了解该采取哪些行动来实现特定结果。
• 预测性分析：根据当下所知和过去经验，预测其他指标的趋势。

为了更确切理解AI在大数据分析中的实际应用，我们需要了解以下两个核心要素：

• 大数据
• 人工智能（或是机器学习应用）

大数据时代的来临

各企业使用收集的数据来制定日常及更具策略性的长期决策。制定这些决策的直接或间接目标，均是提高公司的业绩表现。这些数据的类型因商业模式、公司规模及产业特性而异，常见的数据类别包括：

• 客户获取和保留
• 供应链
• 库存盘点
• 营销

这些数据通常来自不同的第一方和第三方数据平台，每个平台都有其独特的数据结构。长期下来，企业通过这些数据平台取得的数据将大幅增长。这推动了对所谓“大数据”的讨论，该词汇被定义为“包含越来越多类型、产生越来越庞大数量、处理速度越来越快的数据”。这些特征通常称为三个“V”：

• Variety（数据多元性）
• Volume（数据量）
• Velocity（数据即时性）

人工智能与机器学习

人工智能（AI）是机器学习（ML）的广义应用形态。通过电脑程序和算法，AI使电脑能够模拟“学习”过程，并根据统计资料和分析结果辨识模式并得出推论。这些算法有不同的名称，代表所采用的方法。从简单的分类或线性回归到复杂的神经网络，其中神经网络的设计受到人脑运作方式的启发，模拟人脑的神经结构进行学习和推理。

随着机器学习技术的普及，越来越多的组织开始意识到它带来的机会，并在数据分析中广泛应用。机器学习能够发现人类分析师可能忽略的模式，使其成为极具价值的技术。然而，训练有效的机器学习模型需要大量干净且结构化的数据，这成为组织在应用机器学习时的一大挑战，而这也是大数据可以发挥作用的地方。

人工智能（AI）与大数据的结合

将机器学习应用于AI大数据分析，这帮助企业能够充分利用其广泛的数据资源。通过先进的算法，机器学习能够自动处理和分析庞大的数据集，承担大部分艰难的工作。AI能更深入地勘探数据，能够获得过去无法获得的深入洞见。大幅提高了工作效率，并降低了人力成本。

机器学习的应用非常广泛，从发现特定数据中的模式，到优化整个数据准备过程，无所不在。目前已经有许多实例证明，机器学习能有效发现数据集之间的关联，并自动完成数据清理，例如识别并修正人为错误，确保数据质量。

如何将人工智能（AI）工具用于大数据分析

对许多企业来说，将机器学习和人工智能应用在大数据分析上是发展方向，但要如何开始却是一个难题。机器学习和数据科学需要不同的技能，设立新部门并聘请专家来开发算法，成本高昂，对多数组织来说并不实际。

在这种情况下，可找人工智能软件供应商协助。大数据分析经过优化设计，让使用者能轻松了解复杂的资料提取、转换和载入（ETL）流程以及机器学习算法，可以让小型团队，甚至仅凭一名数据分析师，也能充分发挥数据的价值。

简单来说，大数据分析中的人工智能让企业能够：

• 集中管理所有数据
• 处理并分析数据，应用先进的机器学习技术
• 通过仪表板、报告等方式展示数据和洞察给使用者
• 在决策者需要时提供相关洞察

这涵盖了许许多多难以通过人工操作的流程。实际上，许多公司在进行数字营销活动时，就有接触过用于大数据集的机器学习算法。Google与Meta的Facebook等技术平台早就率先应用这项技术，提供量身打造的数字营销内容，进一步提升数字营销活动的成效。

人工智能（AI）为大数据分析和营销带来的优势

将机器学习和人工智能应用在大数据分析上，可以帮助企业更精准地做出决策，提升整体效能。通过这项技术，企业能够更有效地挖掘数据，从而带来许多正向效应，例如：

• 提升客户满意度，打造更好的客户旅程
• 改善各种目标的关键绩效指标（KPI）
• 增加竞争优势
• 提供更多内容，提升员工的积极性
• 建立更明智的数据策略

通过AI技术，企业能依据实际需求从数据中获取更有价值的见解，进而应用于不同的业务场景。数据的可用性是唯一的限制，因此，这么做也有助于企业了解策略规划，哪些额外数据需要收集，以进一步提升分析精准度。

举例来说，通过AI结合营销数据进行分析，可以协助企业检视特定地区客户的价值。营销团队可以透过这些深入见解，更有效地配置预算，专注在高价值客户群，达到最佳的营销效果。

为什么企业需要AI来处理大数据

在当前数据驱动的环境中，企业所拥有的数据量正迅速增加。越来越多的企业采用以数据为核心管理方法，但仅拥有数据并不能创造价值，必须通过有效的分析转化为有用的洞察，而人工智能（AI）正是这一过程中的关键技术。

作为分析工具中的核心元素，AI具有高效处理、复杂分析与自动化的功能，能够快速处理大量数据，随着技术的成熟，这些工具变得更容易操作，并能显著提升生产力。如今，越来越多企业采用全面的数据分析方法，AI技术已逐渐成为日常运营的标准，也是保持竞争力的必要条件。

相较之下，灵活运用数据的竞争对手，未采用这些技术的企业将发现自己在策略方面的不足逐渐扩大。先进的分析技术所提供的洞察见解，有助于推动更好的策略和业务决策，从而实现成本效益的最大化。因此，未能运用人工智能（AI）和大数据的公司可能无法跟上市场发展的速度，需要更长的时间来追赶他人的步伐。

虽然目前这些技术的发展速度有快有慢，但使用机器学习进行广泛的数据分析已成市场主流。因此，投入这一领域，充分利用AI，将有助于企业领先市场（以及竞争对手）的重要机会。最终，拥抱这些技术是企业在激烈市场竞争中持续立足的关键。