var _hmt = _hmt || []; (function() {   var hm = document.createElement("script");   hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?8c9c5a8618dc4aea3be27b32962e5871";   var s = document.getElementsByTagName("script")[0];    s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();
400 050 6600
数据分析师

手机号

验证码

30天自动登录

数据科学的热门话题和新兴趋势

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-08

人工智能和机器学习的更多参与
首先,相信人工智能和机器学习(ML)的参与将进一步增加,并使更多行业真正以数据为中心,随着企业开始看到人工智能和机器学习平台的好处,他们将进一步投资于这些技术,42% 的受访者将调查更多机器学习的使用2021 年,以实现智能数据自动化,继续引用保险业作为未来在数据科学方面取得成功的一个例子,保险业通常被认为是一个由于高度监管而难以创新的行业。

保险业已经在承保和报价生成等流程中采用了自动化
但人工智能和机器学习的更有价值的用途是通过受限定制等用途来增加您的服务和市场份额,个性化是银行和保险公司脱颖而出的关键方式之一,但如果没有机器学习,这可能是一个漫长而昂贵的过程,机器学习可以帮助这些行业以更具成本效益的方式定制产品以满足个人消费者的需求,改善客户体验并增加定制化。

超自动化的演变
随着人工智能和机器学习模型的使用越来越多,组织已经将人工智能与机器人流程自动化相结合,通过自动化决策来降低运营成本,这种被称为超自动化的趋势预计将帮助公司在未来几年内在后 COVID 环境中继续快速创新,在很多方面这并不是一个新概念——过去十年企业在数据科学方面的投资的主要目标是实现基于人工智能和机器学习的决策过程自动化。

超自动化以‘RPA 优先’方法为基础
该方法可以加速流程自动化并推动跨分析和 IT 功能的协作,企业需要关注如何利用企业自动化和持续智能来提升客户体验,无论是将智能思维嵌入到推动更明智决策的流程中,例如围绕定价决策部署自动化以提供更高效和个性化的服务,还是利用更丰富的实时客户洞察与自动化结合执行高度相关的报价和快速的新服务。

开始超自动化之旅始于实现一些现实且可衡量的未来成果
具体来说,这应该包括瞄准高价值流程,专注于自动化和变革,并启动一个结构来收集有助于未来成功的数据。SaaS 和自助服务,认定的软件即服务(SaaS)和用户之间的自助服务方式,在转变沿着先进的分析,在数据科学的显着新兴的趋势,对于业内人士来说,很明显 SaaS 将成为每个人的新朋友——随着数据库和应用程序从内部部署到云环境的更大迁移。

云计算已帮助许多企业

组织和学校在虚拟环境中保持活力——随着混合运营看起来将继续存在,我们现在将看到对 SaaS 的更多关注,此外在有效使用数据和分析方面,我们将看到自助服务发展为自给自足。使用户能够更早、更直观地访问数据、洞察力和业务逻辑,将在不久的将来实现从可视化自助服务到数据自给自足的转变,高级分析需要看起来不同。在不确定的时代,我们不能再依靠回溯数据来构建未来的综合模型,相反我们需要特别关注,而不是排除异常值——这也将定义我们如何应对未来的威胁。



Prev article

数据科学家的主要成功因素

Next article

数据管理助力电子商务成功

数据分析师

报名咨询

数据分析师

报名缴费

数据分析师

客服中心

数据分析师

课程服务

数据分析师

认证服务