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實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能“工廠”

人工智能
數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù),但當(dāng)它是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí),它的價(jià)值就開始成倍增長(zhǎng)。一項(xiàng)新的研究表明,利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的公司收入和增長(zhǎng)最多。

這項(xiàng)研究將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的使用與更高的收入增長(zhǎng)和更高的開發(fā)人員生產(chǎn)力聯(lián)系起來。

數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù),但當(dāng)它是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí),它的價(jià)值就開始成倍增長(zhǎng)。一項(xiàng)新的研究表明,利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的公司收入和增長(zhǎng)最多。此外,在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面處于領(lǐng)先地位的公司是使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最多的公司。

這是Datastax最近對(duì)556家公司進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查得出的結(jié)論,該調(diào)查將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的使用與更高的收入增長(zhǎng)和開發(fā)人員生產(chǎn)力的提高聯(lián)系起來。該研究的作者表示,那些以深刻方式使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的人“擅長(zhǎng)利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造新產(chǎn)品和新收入流”。52%的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者表示,他們的戰(zhàn)略重點(diǎn)是利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在整個(gè)組織中創(chuàng)造價(jià)值?!斑@有一個(gè)很好的理由:他們也很可能會(huì)說實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)收入有變革性影響?!?/p>

此外,此外,在Datastax調(diào)查中,71%的高管認(rèn)為他們可以將收入增長(zhǎng)直接與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)掛鉤,78%的高管認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是“必備品”,而不是“好東西”。此外,66%的以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為重點(diǎn)的組織認(rèn)為,開發(fā)人員的生產(chǎn)力有所提高。

在對(duì)首席信息官的調(diào)查結(jié)果的進(jìn)一步分析中,Datastax副總裁Bryan Kirschner提到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為他所稱的人工智能“工廠”提供了支持。這些公司在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面遙遙領(lǐng)先,“擁有可根據(jù)實(shí)時(shí)反饋實(shí)現(xiàn)即時(shí)變化和決策的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施”?!斑^時(shí)的數(shù)據(jù)和批處理不再會(huì)影響到分秒必爭(zhēng)的組織。

Kirshner補(bǔ)充道,這些頂級(jí)企業(yè)“開發(fā)量身定制的客戶體驗(yàn),降低客戶流失風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)設(shè)備故障,并實(shí)時(shí)做出各種流程決策”。Datastax的調(diào)查結(jié)果表明,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的大量使用與人工智能的成熟度相關(guān):81%廣泛部署了人工智能/ML的公司表示,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是一項(xiàng)核心戰(zhàn)略。在AI/ML的早期階段,只有32%采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)策略。96%的人工智能/ML領(lǐng)導(dǎo)者希望他們的所有或大部分應(yīng)用程序在三年內(nèi)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 千家網(wǎng)
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