人工智能是否为您的业务增值？

人工智能（AI）技术已经在改变某些工作流程，改变了企业处理以前的手动流程的方式。数据分析也不例外。使用AI驱动的数据分析工具，组织中的业务用户现在可以单击以自动发现见解。洞察力检测算法无需将这项耗时的任务外包给数据分析师团队，而是能够一次查询大量数据以发现洞察力。

这是双赢！然后，数据团队可以执行更高级别的任务，而最终用户可以用简单的语言获得有用的见解，他们可以用来推动更明智的决策。但是实施这些工具需要初期投资。因此，只有公司要确保他们从这项投资（ROI）中获得良好的回报才有意义。

值得一问的是：人工智能是否为您的业务增值？让我们仔细看看。

从AI驱动的数据分析中获取价值

数据分析正朝着成为自助服务的方向发展，因为当业务用户可以直接访问其查询数据所需的工具时，它具有优势。关系搜索引擎之类的工具使员工可以输入查询并接收他们最紧迫的问题的答案。但是，这仍然留下了大量的见解-尽管没有特别寻求它们，但是这些趋势，模式，关系和异常情况在塑造决策和推动更有利的业务成果方面仍然非常有用。

根据麦肯锡全球研究院的研究，在69％的用例中，“人工智能和深度神经网络的性能超出了现有分析技术所能提供的范围” 。AI算法能够深入研究数据，分析多个源以及数百万行数据或更多数据，以查找可能对业务用户“有吸引力”的任何事物。机器学习算法还会根据人的反馈随着时间的流逝改进此技术，因此企业可以获得合法相关和有用的见解，而不是多余的建议。

克服数据货币化的障碍

如此说来，将AI纳入公司的数据分析方法似乎不费吹灰之力。但是，与所有新兴技术一样，如果您想从分析中真正获得价值，则有一些挑战需要解决，要避免犯错。

在评估人工智能在商业中的价值时，请考虑这些障碍，尤其是与分析和商业智能有关的价值时。

缺乏业务用户的上下文

一方面，业务用户不需要有关数据的技术知识这一事实是一个优势，因为它使更多的人可以使用分析工具。在另一方面，作为网易科技写道：“算法透明度是具有挑战性。” 选择具有透明性的解决方案很重要-用户应该能够将数据追溯到源，以便他们能够理解见解并使用源信息将其上下文化。随着员工习惯使用基于AI的软件，这将增强信任。

从描述数据转变为货币化

在某些时候，公司希望将其数据战略付诸实施。人工智能可以在这里提供帮助。但这需要超越仅仅组织数据并使用户可以访问的范围。相反，公司需要找出如何将其新发现的知识转化为实际收益的方法。

这里有几个数据货币化的例子，从转换数据情报：

扩展到新的业务类别或客户类型。
开发新产品或开拓新市场。
降低您当前的运营成本。
提高员工队伍的效率和生产力。
确保数据安全

受损的数据与创造价值相反。公司必须优先考虑网络安全，包括可访问性和合规性。在推出由AI驱动的分析策略之前，请确保您的IT团队能够完成任务并考虑实施集中管理。

在数据分析方面，人工智能绝对可以为您的公司增加价值。但是，以正确的方式进行处理很重要，这样一来您就不会遇到任何代价高昂的障碍。