京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05