让机器学习提高你的商业智能

机器学习的商业用途

机器学习的商业应用正在增长，这是由于该技术的日益普及，以及越来越多的发现可以从其使用中获得的商业利益。数据丰富的本质支撑着数字业务，连同其他大数据来源和趋势，也是一个主要的驱动因素。收集和生成信息的来源比以往任何时候都多，包括边缘的传感器物联网系统社交媒体、移动设备、网络和传统商业数据存储。

许多组织只是没有足够的资源从海量的信息中获取所有的业务价值。因为机器学习可以分析数据并且无需大量编程就可以自行进行预测和推断，它为开发业务数据的潜在价值并获得竞争优势开辟了新的机会。

萨普说:“机器学习特别适合在数字业务中获得竞争优势，因为它通过学习提供了速度、能力、效率和智能的好处，而无需明确地将这些特征编程到应用程序中。”“换句话说，机器学习使我们能够教程序如何做决定，而不是编程这些决定。”

机器学习的机会很多

这为开发人员和数据科学团队提供了许多机会来增强产品供应、客户关系、营销和广告、流程改进等等。例如，一家能源公司可以使用机器学习来优化其工作团队的管理和生产力，使公司能够预测哪里可能最需要工人。

对冲基金可以利用机器学习在过于激进的市场中为金融投资组合定价，从而获得巨大收益。通过从投资组合的数据中发现潜在特征，公司可以调整定价，以实现利润最大化并提高收入。

“机器学习是下一代的分析适用于数字业务架构师。这些架构师应该通过了解商业机会和了解如何获取数据、处理、建模和部署机器学习能力来为机器学习进行构建，”Sapp先生说。“现在积极规划和准备机器学习的IT环境的IT组织将在未来更好地实现其效益。”