企业对非结构化数据的利用严重不足，结构化数据无法提供非结构化数据所提供的细微差别和微妙之处，以下是营销策略如何从基于人工智能的非结构化数据分析中受益，以表格中的数字或封闭式调查问题表示的结构化数据，无法为公司的营销部门提供非结构化数据，所提供的细微差别和微妙之处，数量和它可以采用的各种形式（从社交媒体平台上的 TB 级文本和图像到音频和视频信息）都使这种微妙成为可能，数量还在继续增长，事实上到 2022 年93% 的数字数据将是非结构化的，因此了解如何利用这些数据将成为任何企业的竞争优势。

我们在企业环境中交互技术的方式在这一年发生了重大变化，因为全球各地的劳动力已被推进到远程工作的新世界，这已经看到推出的应用程序数量显着增加，研究从1563还发现，平均大型组织现在已经拥有超过100员工的应用，虽然这些有助于从基于办公桌和办公室的实践转变为随时随地工作，但重要的是评估越来越多的应用程序对员工体验的影响，对于许多企业用户来说，这显然是一种技术过载，这可能会对员工的工作效率产生严重影响。

精准医学被精准医学倡议定义为“一种新兴的疾病治疗和预防方法，它考虑到每个人的基因、环境和生活方式的个体差异”，这与一刀切的方法形成鲜明对比，后者针对普通人制定疾病治疗和预防策略，较少考虑个体之间的差异，尽管潜在的好处很高，但精准医疗尚未达到主流地位，事实上埃森哲近对美国和欧洲的肿瘤学家进行的调查发现，只有不到 20% 的人在使用精准医疗组件，例如分子肿瘤板 (14%) 和临床决策支持工具 (18%)。

协作画布使每个人都能在几秒钟内找到关键问题的答案，在分析中进行迭代和交互，在一个统一的地方分享叙述，并做出数据驱动的决策，将数十亿行实时数据的分析能力直接交给营销人员、分析师、产品经理和其他跨职能业务团队成员，从而加速数据驱动的决策。

有效数据旅程的四个重要要素，有效数据旅程的四个重要要素，虽然大多数组织都了解数据的重要性，但很少有人知道如何成功地成为一家数据驱动的公司。专注于机器学习和人工智能算法的“花里胡哨”是很有吸引力的，这些算法可以获取原始数据并创建可操作的见解，但是在您可以利用高级分析工具之前，还有其他一些步骤，从运营报告到智能学习。

语言独立性在自然语言处理 (NLP) 的机器学习中起着重要作用。除了是一种可扩展性之外，它还为现代人工智能 (AI) 技术增加了各种优势，通过将数据收集和流程的复杂性降到，通过对 AI 进行适当的数据训练以实现多语言翻译，这成为可能，但是在 NLP 实现语言独立之前，还有很多事情需要考虑，这包括找到足够数量的原始数据并进行大量数据注释，以使其在翻译单词和与多语言用户交谈时更可靠。