如今,大数据的价值并没有被企业夸大。数据的收集和分析使成千上万的企业做出了决定,这些决定是由这些数据驱动的,他们的决定更大的责任和信誉,甚至采用机器学习预测未来。
但是,怎么能真正成为数据驱动的公司吗?根据确凿的证据,能够做出强有力的决定的想法是许多企业渴望的东西,但实施这种系统却是具有挑战性的,至少可以这样说。以下是建立你的数据策略你可以采取的几个步骤:
(1)收集数据
首先,可以说是成为一个数据驱动的公司的最重要的一步就是开始收集数据。没有这一步,你不能做出那些非常重要的决定。
你可能会通过收购一个简单的基于云的软件平台,并存储尽可能多的数据,不要歧视在这个阶段所存储的数据,你不知道什么哪些数据会派上用场。可能有一定的指标是完全无用的,但你需要一直寻找,直至找到分析的重点。一个简单的经验法则是:如果你不确定要收集什么样的数据,那么就收集所有的数据。
(2)得到IT的支持
如果你正在收集和存储大量的数据,你需要一个可以处理的IT支持策略。陈旧的IT结构可能会并不适合你的方式,所以准备实施一个全新的东西,这将有助于你采购,存储和分析数据。
(3)设定的业务目标
如果你没有朝着一个目标前进,就没有必要在开发一个数据驱动的策略。想想所有的不同的方式,数据可以帮助你成长,并设置可衡量的目标,这将鞭策你。这些目标和目标也将有助于你衡量性能,所以你可以看到数据策略是如何工作的。如果你花费三个月的时间进行数据移植项目,并注意到到进展甚微,也许你需要回到绘图板或只是干脆将你的设置进行一些调整。
(4)引入数据专家
为了从你的数据得到最好的结果,你需要寻求那些懂得如何利用和分析你收集的数据的人帮助。较小的企业可以采取一个或两个人来对数据进行分析,但大公司应该成立一个开发数据的团队,可以对所有数据进行重要的分析,以及获得对你的企业所带来和结果。
好文章,需要你的鼓励
在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上,一场以“AIGC创作新范式——双脑智能时代:心智驱动的生产力变革”为主题的分论坛,成为现场最具张力的对话空间。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
Linux Mint团队计划加快发布周期,在未来几个月推出两个新版本。LMDE 7代号"Gigi"基于Debian 13开发,将包含libAdapta库以支持Gtk4应用的主题功能。新版本将停止提供32位版本支持。同时Cinnamon桌面的Wayland支持持续改进,在菜单、状态小程序和键盘输入处理方面表现更佳,有望成为完整支持Wayland的重要桌面环境之一。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。