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。

数据对任何企业都至关重要，因为它可以帮助他们根据趋势、统计数字和事实做出决策，由于数据的重要性，数据科学作为一个多学科领域得到了发展，它利用科学方法、框架、算法和程序从大量数据中提取洞察力，如今数据科学是任何行业的支柱，当前的趋势表明它在未来几天将变得更加重要，如果您希望您的企业取得成功，那么依靠数据科学至关重要。

人工智能 (AI) 似乎已经达到顶峰，但它仍在不断发展，甚至覆盖到世界上偏远的地区，这项技术有无数的好处，包括使用自动化 AI 算法运行的救生工具和系统，然而，由于一些合理的担忧，一些人对人工智能的广泛和免费使用持怀疑态度，人工智能是一个问题，还是未来的机遇？这里有一些关于这个问题的看法，可以帮助你自己决定这项技术是有问题还是未来。

的数字计划是否真正具有变革性，还是只是升级？考虑真正数字化转型的这五个定义特征，公司多年来一直在追求数字化转型，但对于这意味着什么并不总是达成共识。即使是有经验的 IT 高管也将这个术语用作所有事情的总称——即使是简单的应用程序现代化，那么您如何区分真正的数字化转型和简单的 IT 现代化？

人工智能可以在公司的战略采购计划中发挥重要作用，但仍有一些关键挑战需要解决，您对与供应链战略采购相关的人工智能的未来有何看法？人们对自动化和人工智能取代人类工人有很多担忧，尤其是在供应链和采购方面，人们被要求少花钱多办事，这是关于增强他们的智力，对于管理数十亿元支出的战略采购专业人士来说，我们看到了一个非常有趣的机会，将人工智能作为洞察他们需要采取行动的风险和机会的来源。