在过去的几年里，对数据的需求一直在激增。公司正争先恐后地采用内部数据仓库和业务分析软件，并正在寻求公共和私人数据库来搜索数据，以启动其人工智能/机器学习 (AI/ML) 策略。由于需求不断增长，良好的数据正成为一种有价值的商品，就像20世纪的石油一样，公司开始争夺最有利可图的储量。为了理解为什么数据对您的业务很重要，如果给您带来竞争优势，您必须首先了解五个原因。
数据是洞察力的来源。
直到最近，公司才意识到他们坐在数据的金矿上，也不知道该怎么办。随着数据挖掘和AI/ML的革命性进步，公司现在可以利用消费者和用户生成的数据。一个非常好的例子是Moz如何使用人工智能来预测客户流失。它设计了一个深度学习神经网络，该网络可以分析用户的行为并能够预测用户的行为。由于客户将要在系统内执行的操作是由过去的各种因素引起的，因此可以挖掘一些有价值的业务见解并减少现有客户的流失，这对公司的整体增长产生了巨大影响。数据分析和数据可视化有助于数据驱动的决策，从而在消费者数据中发现隐藏的机会，例如当目标pd发现一些客户在家人知道之前就怀孕了。
您可以利用离线数据。
直到最近，诸如搜索查询，点击或购买之类的在线消费者活动还是大型企业的主要数据来源。然而，事实证明，在我们的物理环境和离线体验中，数据是丰富的。像亚马逊这样的大型科技公司已经在世界各地的杂货店引入了公司监控策略。安装在商店中的新传感器和执行器可以收集有关消费者偏好和行为的数据。无人机、人工智能个人助理和物联网是其他工具的例子，它们可以把人类生活的每一刻都变成有价值的数据。
这些数据将成为价格设定算法的驱动力，这些算法将对消费者需求的变化做出反应。优步已经开始在其价格机制中使用这种模式。其他公司也将很快效仿，将商业智能解决方案集成到智能购物中心和城市基础设施中。那些站在这种创新边缘的公司将有最好的机会从消费者行为中提取价值。
数据帮助您管理您的在线声誉。
当您的消费者在社交网络和论坛上发布数千条关于您的产品和服务的评论和评论时，管理您的在线声誉可能会变得困难。然而，幸运的是，还有一个好处! 消费者反馈可以有效地转化为可以使用最先进的AI/ML模型和工具进行分析的数据。
最有前途的方向之一是使用NLp (自然语言处理) 技术来理解用户情绪和反馈动态的情感分析。为了从这些技术中受益，您可以创建一个Facebook应用程序，该应用程序将使用情感分析方法检索和分析有关您公司的公开帖子。通过情绪分析，人们还可以在亚马逊等电子商务平台上识别对您的产品的正面和负面评价。
此外，了解与竞争对手相关的情绪可以帮助公司评估自己的表现并找到改善表现的方法。情绪分析管理在线声誉的最大好处之一是自动化，因为手动处理大量的用户反馈可能很困难 (也很昂贵!)。将反馈转化为数据以传输到您的商业智能软件是最有效的解决方案之一，它将使您在竞争中脱颖而出。
数据是人工智能研究的燃料。
从聊天机器人和智能叙事生成器到业务分析工具，AI/ML正在成为促进自动化，降低成本和智能决策的企业的真正竞争优势。然而，要启动他们的AI/ML战略并训练他们的ML模型，企业需要高质量的数据。
Facebook或Google等公司通过利用用户在环模型自然地解决了这个问题，用户通过帖子，评论或搜索查询为他们生成数据。其他公司通过接触公共和商业数据库、众包数据收集和分类服务或与数据驱动的企业合作来获得数据，仅举几例。
无论哪种方法最适合您的业务模型，您都需要引入有效的数据采集策略，以利用AI/ML的功能。对高质量数据的稳定访问将帮助您构建高效的AI/ML解决方案，从而提高员工的工作效率，并为客户和业务同行创造更好的体验。
数据是个性化的工具。
在社交媒体主导的新时代，客户个性化成为在线提供产品和服务的公司竞争优势的主要来源之一。直到最近，公司还缺乏为消费者提供个性化内容，应用程序功能和服务的工具。
数据，消费者分析工具以及用于推荐引擎的最先进的AI/ML软件是主要的游戏改变者，可以在您的业务中实现高效的个性化。现在，可以使用业务分析工具和AI/ML算法轻松收集，存储和分析有关用户偏好，兴趣，实时和过去行为的数据。例如，从这些数据中获得的见解使营销人员可以向网站访问者提供相关内容，视频游戏设计师可以向玩家调整游戏难度和功能，或者推荐引擎可以建议消费者可能喜欢的音乐，视频或产品。因此，由数据提供支持的个性化成为留住消费者并为他们提供他们真正想要的产品，服务和功能的绝佳工具。
如今，有大量的数据流经企业，所有这些数据都是人类工作者无法分析的。人工智能和机器学习正在为将这些数据转化为真正的竞争优势铺平道路，任何数据驱动的企业都可以利用这种优势来更有效地运营公司，做出更明智的决策并提高利润。
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