如果有人想创业或者收购一个企业,或成为一个公司的领导者,那么获得尽可能多的相关技能是非常重要的。虽然这个列表总是包括财务管理,人力资源,运营流程,销售和市场营销等内容,但目前还有一个主题已经走在了前列:大数据。
越来越多的企业正在以多种方式使用充满数据的数据库来更高效,有效和创造性地进行操作。因此,如果人们正在考虑参加学位课程以对创业之旅有所帮助,那么需要找到涵盖大数据领域的选项。有一些计划完全集中在这方面,或者可能希望选择一个更全面的学位课程,例如AACSB认证的在线MBA,这将为学习者提供一个很好的技能。
想了解更多?请阅读关于注册学位的一些重要理由,将教你如何使用和利用大数据。
对雇主和投资者更具吸引力
了解大数据的第一个原因之一是,在获得工作岗位或晋升时,有着这方面的知识和技术可以提供很大的帮助。随着许多企业使用分析来建立和转变公司,越来越多的公司需要能够有效地处理信息的员工。毕竟,如果没有人有实际分析的技能,那么访问大量数据又有什么意义呢?
企业对分析专业人士的需求近年来一直在飙升,短期内不可能下降。如果求职人员渴望在谷歌、福特、亚马逊之类的大公司找到梦寐以求的工作,或者帮助初创企业成为一个重要的公司,那么如果拥有大数据背景,就将处于有利地位。
同样,如果你计划自己创业,需要找投资的合作伙伴或与贷款人合作获得资金来源,拥有分析学位将会对你有所帮助,这对投资者和银行来说更具吸引力,因为他们会看到你可以利用大量信息来计划,发布,并获利。
了解分析将使你能够确定其产品或服务是否有市场,以及目标人口中的人们正在寻找的内容,以及最好地捕捉这些潜在客户的兴趣。大数据还可以帮助人们更好地管理预算等等。
知道如何做出更快和更知情的决定
可以想象,当你知道如何使用大数据时,就可以快速查看和分析各种相关信息,并使用该数据来确定在许多方面做出哪些选择。因此,拥有此专业的学位可以让你做出更好,及时的决策,因为可以在几秒钟随时获得信息,而不是几个小时、几天、几个月甚至几年。
例如,当涉及到库存水平时,买家可以查看围绕销售历史的数据,以决定是否购买更多的产品,如果可以购买,则决定采购多少。营销人员可以分析网上活动的结果,以确定未来最好的销售渠道,或者最畅销的关键词;同时,销售人员可以很容易地找出哪些类型的顾客定期购物,最多购买,并在他们身上集中精力。同样的原则也适用于所有业务领域。
当你能够更快地做出决策,并使用数据来确保你所做的选择会有更好的结果,这可能会彻底改变业绩和业务。它也可以大大降低压力水平,因为不需要像以前那样做出决定,相反,你将有坚实的数据依靠。
节省时间和金钱
当然,一旦你开始使用分析,也可以节省大量的时间和金钱。例如,计算机程序不是人工编译信息,报告等,而是可以为你提供数据,并分析数据,例如,而不是手工编译信息、报告等,计算机程序可以为你提供和分析数据,并在几秒钟内完成任务。
了解如何利用大量信息可以在几秒钟内自动回答你的问题;自动化执行复杂的工作流程并简化流程;告诉哪些任务因为没有产生结果可以消除,帮助你更快地开发新产品或服务;通过员工工作应用程序排序;以及更多。
当你有信心处理大数据时,还可以节省大量资金。掌握所有数据将帮助你了解在哪里可以降低劳动力,用品,库存,生产,保险,设备,营销活动,客户服务等方面的成本,并为你提供洞察力,以便可以为低投资创造竞争优势。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。