在當(dāng)今快節(jié)奏的數(shù)字世界中，數(shù)據(jù)的使用不斷發(fā)展，以幫助企業(yè)更好地理解來自大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫的見解。然而，雖然大數(shù)據(jù)可以提供對業(yè)務(wù)至關(guān)重要的分析，但這些數(shù)據(jù)主要是用來展示過去時態(tài)發(fā)生了什么。在執(zhí)行預(yù)測性和說明性分析時，越來越多地必須考慮廣泛的數(shù)據(jù)。

　　這就是人工智能可以發(fā)揮作用的地方，也是大數(shù)據(jù)對人工智能的需求出現(xiàn)分歧的地方。大數(shù)據(jù)被定義為三個因素：容量、速度和多樣性。體積是指可用數(shù)據(jù)的大小，速度是指數(shù)據(jù)到達和處理的速度。

　　然而，企業(yè)要想有效地將數(shù)據(jù)用于人工智能的預(yù)測目的，就需要各種數(shù)據(jù)。隨著人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益普及，訪問不同數(shù)據(jù)集的能力至關(guān)重要，也是人工智能算法的催化劑。換句話說，不要讓數(shù)據(jù)太過平淡無奇，而要讓它更多樣化。

　　我們將這種數(shù)據(jù)稱為各種各樣的“寬數(shù)據(jù)”(Wide Data)，這些數(shù)據(jù)來自組織的內(nèi)部、外部、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這一點至關(guān)重要，因為在全球化經(jīng)濟中，企業(yè)業(yè)績?nèi)Q于許多參數(shù)。

　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個例子是看看在美國不同地區(qū)設(shè)計產(chǎn)品的兩個制造工廠。這兩家工廠的地理位置會對生產(chǎn)產(chǎn)生影響，尤其是在發(fā)生暴風(fēng)雪等自然災(zāi)害的情況下?？紤]天氣和其他幾個不同的外部因素，再結(jié)合內(nèi)部數(shù)據(jù)來為人工智能算法提供數(shù)據(jù)，將會對每個制造組織的庫存、供應(yīng)鏈和需求做出更準確的預(yù)測。數(shù)據(jù)的多樣性提供了更多的相關(guān)性，因此AI算法可以更好地學(xué)習(xí)，從而提供準確的結(jié)果。

　　為什么不是數(shù)據(jù)容量?

　　由于缺乏不同的因變量，數(shù)據(jù)量并不一定意味著算法的學(xué)習(xí)效果更好。雖然從理論上講，擁有大量數(shù)據(jù)對人工智能應(yīng)用很重要，但對于高效的算法而言，數(shù)據(jù)的多樣性比數(shù)據(jù)的大小更重要。

　　舉個例子，我們正在做一個預(yù)測癌癥患者數(shù)據(jù)的項目。研究對象并不多，只生成了150行數(shù)據(jù)。這產(chǎn)生了相對較少的數(shù)據(jù)來篩選，它不被認為是大數(shù)據(jù)。這就提出了一個問題——人工智能算法是否有足夠的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和預(yù)測癌癥患者的后續(xù)情況?在這種情況下，答案是肯定的。因為雖然只有150行，但生物識別、生物傳感器和癥狀數(shù)據(jù)卻構(gòu)成了數(shù)千列，這使它成為一個廣泛的數(shù)據(jù)。

　　關(guān)鍵在于，對于人工智能應(yīng)用而言，數(shù)據(jù)的多樣性比數(shù)據(jù)量更重要。

　　寬數(shù)據(jù)的類型

　　如前所述，有不同類型的數(shù)據(jù)，當(dāng)組合時，使其成為一個寬數(shù)據(jù)，如：

　　內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：位于軟件應(yīng)用程序(如 ERP、CRM 系統(tǒng)甚至財務(wù)系統(tǒng))中的數(shù)據(jù)。

　　內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：作為內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一部分的文檔、圖像、報告、圖表和圖表。

　　外部數(shù)據(jù)：來自外部來源的數(shù)據(jù)，如天氣、社會、經(jīng)濟數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)、證券交易所數(shù)據(jù)等。

　　外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：來自組織防火墻外部的新聞、圖像、視頻等。

　　CUPP 框架：提供數(shù)據(jù)策略

　　為了成功采用人工智能，擁有最佳人工智能實踐非常重要。一個這樣的框架是 CUPP，它代表收集、統(tǒng)一、處理和呈現(xiàn)。部署這四個步驟是組織開始其 AI 之旅的典型方式。

　　可能沒有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略或數(shù)據(jù)平臺的傳統(tǒng)企業(yè)將受益于創(chuàng)建像 CUPP 這樣的框架。在確保準確性或數(shù)據(jù)準確性方面，框架也很重要。組織需要干凈、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來確定理想的結(jié)果，而準確性會顯著加快這一過程。

　　以下是組織使用 CUPP 框架所經(jīng)歷的基本步驟：

　　1. 從數(shù)據(jù)普查開始

　　利用數(shù)據(jù)普查方法來發(fā)現(xiàn)組織內(nèi)部和外部擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　此規(guī)劃過程的一部分是定位結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來源。許多組織可能會對他們擁有多少非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)感到驚訝，并且進行數(shù)據(jù)普查可以讓他們盤點所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　2. 了解您的數(shù)據(jù)資產(chǎn)

　　在建模之前，重要的是要了解組織已經(jīng)擁有什么。這有助于開發(fā) AI 最佳實踐，但需要一點耐心。這將作為AI 應(yīng)用采用的基礎(chǔ)并提供能力投資回報率。

　　企業(yè)還需要研究其內(nèi)部-外部結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集和統(tǒng)一策略。

　　3. 使用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理以及機器學(xué)習(xí)來轉(zhuǎn)換和理解非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容

　　組織可以獲取他們獲取的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并利用自然語言處理將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化內(nèi)容以訓(xùn)練您的數(shù)據(jù)。

　　組織也應(yīng)該對非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容感到鼓舞，而不是害怕它，因為現(xiàn)在有幾種技術(shù)可用于對這些內(nèi)容進行非常有意義的使用。

　　關(guān)于需要使用寬數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要點

　　廣泛的數(shù)據(jù)可以更快地啟動 AI 之旅，并且對于幫助組織將來自各種大小、非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的見解情境化至關(guān)重要。隨著技術(shù)的發(fā)展和發(fā)展，沒有企業(yè)可以忽視數(shù)據(jù)的作用和價值，都需要圍繞獲取和分析各種數(shù)據(jù)來制定數(shù)據(jù)策略。