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
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。