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企業向機器學習轉型所需遵循的五大步驟
2018-05-04
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企業向機器學習轉型所需遵循的五大步驟

導讀:

如今,機器學習技術高居新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for EmergingTechnologies)的頂點,這意味著,它已經足夠成熟,可以激發更加廣泛的興趣了。換言之,你的競爭對手們也在投資機器學習呢。

近九成企業已經不同程度地用上了機器學習,大部分依舊處在戰略開發或試水階段。然而,機器學習的潛力仍未完全釋放。在大部分企業,很多決策仍需要人類插手。只有8%的受訪者表示,其機器學習戰略已經相當或高度完備。

機器學習的普及過程中,一個常見的障礙就是保障數據質量。劣質數據會導致機器做出劣質決策,從而增加風險。

原文翻譯:

假如你想修個新房,你不但得購買新建材,還得雇傭熟練的建筑工人,才能把房子修起來。首席信息官們(CIO)要想推行機器學習技術,從而在沒有人類直接干預的情況下,對業績加以分析與提升,他們也得遵循同樣的規則。企業IT云服務公司ServiceNow的一項最新調查顯示,大多數CIO都因為缺乏所需的人才、數據質量與預算,而無法充分利用這種技術。若你的企業即將踏上機器學習的征程,那么,要讓投資物有所值,你必須遵循五大步驟。

這五大措施應盡快采取,因為說不定,大家期盼已久的機器學習時代很快就要降臨了。效仿人類智能的機器雖然被炒得熱火朝天,但計算機科學早已經迎頭趕上。如今,機器學習技術高居新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for EmergingTechnologies)的頂點,這意味著,它已經足夠成熟,可以激發更加廣泛的興趣了。換言之,你的競爭對手們也在投資機器學習呢。

最近,《全球CIO觀點調查》(Global CIO Point of View Survey)向500名CIO發出了問卷。調查結果顯示,企業都在為這種變革性的技術的普及摩拳擦掌,以實現自動化決策。近九成企業已經不同程度地用上了機器學習,大部分依舊處在戰略開發或試水階段。然而,機器學習的潛力仍未完全釋放。在大部分企業,很多決策仍需要人類插手。只有8%的受訪者表示,其機器學習戰略已經相當或高度完備,相比之下,認為自己企業物聯網戰略相當或高度完備的占到35%,數據分析戰略對應的比例則達65%。

根據麥肯錫(McKinsey)的一項調查,為實現機器學習方面的數據與分析目標,最重要的挑戰有這樣三個:

1)支持數據與分析活動的企業架構;

2)行之有效的技術基礎設施;

3)管理層的參與。該研究還宣稱,能夠有效駕馭這三點的企業將能創造出顯著的價值,并實現自身的差異化;辦不到的企業,則會日益陷入劣勢地位。

要捕獲更大的價值,企業要做的不僅僅是投資于技術。對企業架構或流程的改變也必不可少,這其中包括對待人才的態度、IT管理與風險管理。要取得進步,企業必須遵循以下五個步驟:

一、改進數據質量

機器學習的普及過程中,一個常見的障礙就是保障數據質量。劣質數據會導致機器做出劣質決策,從而增加風險。CIO要考慮實施恰當的解決方案,簡化數據維護,從而加速向機器學習轉型。第一步就是整合冗余或預制的IT工具,將它們變成單一的數據模型。

二、樹立價值實現方式

將所有技術目標的商業價值明確表述出來,繼而確定這些目標的最佳實現方式。這包括審視已有流程,找到最能得益于自動化的非結構化工作模式。知道了碎片化數據都在哪里,你也就知道了如何用自動化實現生產效率的提升。

三、創造最優客戶體驗

機器學習帶來的自動化可以促進運營效率,但不要忘了,它也能(在不犧牲準確度的前提下)加速決策,改進客戶體驗,從而提高投資回報率。先設想一下你想創造的客戶體驗,然后在商業流程之中,找到最能提升客戶體驗的元素,加以重點投資。機器學習使企業或機構能夠針對每一位顧客,度身定制相應的廣告、呼叫中心的互動,乃至產品或服務,以及預測顧客接下去的需求。

四、設定指標并加以衡量

CIO們深知機器學習的價值,但高管團隊和董事會其他成員可能就不清楚了。因此,在著手實施之前,CIO們必須樹立預期,設置成功指標,并準備好充分的商業依據,在申請款項時,隨時呈遞給領導層。在實施機器學習技術、收獲智能自動化的益處的同時,這些衡量指標也得隨時調整

五、理解企業文化將受到的影響

在企業引入機器學習的同時,雇員的角色也將發生改變,這就需要CIO們調整雇傭與培訓過程。這個不難,因為它所需的技能組合,包括數據科學、工程學、數學和批判性思維在內,就是云時代的必備技能組合。這種轉型很可能給某些雇員造成不適,因此,請務必使機器學習的價值轉化到他們的日常工作之中。機器并未接管企業,它們將雇員從繁瑣的手動操作中解放了出來,使員工專注于更加戰略性的項目。

但這種不適的感受,CIO們也有可能面臨。他們的角色也需要不斷演變,從維持技術層面的正常運轉,保障企業運營,到以高管的身份與企業各個層面廣泛互動,因此,其戰略重要性也將邁上新的臺階。

企業要實現機器學習的投資回報,就離不開規劃與嚴格的貫徹執行——同時參照技術轉型的速度、其對雇員日常工作的影響,對雇員做出相應的調整。遵循上述五個步驟,這一轉型就會格外順暢。


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