數據驅動(dòng)智能的興起

一個(gè)稱(chēng)為數據驅動(dòng)智能的新興概念是從大量數據中收集洞察力的新視角模型悦屏。本文將數據驅動(dòng)的智能與更熟悉的應用程序驅動(dòng)的智能模型進(jìn)行對比。

信息技術(shù)最早的名稱(chēng)之一是“數據處理”梧疲,它包括對數據的需求和處理牍鞠,其中以處理或以計算為中心的重點(diǎn)占據了主導地位努瓢。從數據出生(創(chuàng )建)到死亡(刪除),大多數數據都在應用程序的控制范圍內。當然,在數據創(chuàng )建后分析數據的應用程序早已存在(例如商業(yè)智能處理),但這些應用程序只是實(shí)際 IT 用途的一小部分。

應用驅動(dòng)和數據驅動(dòng)智能對比

在《重塑發(fā)現》中,作者邁克爾·尼爾森討論了數據驅動(dòng)的智能,并將其與人工智能和人類(lèi)智能進(jìn)行了對比。他將數據驅動(dòng)智能定義為計算機從數據中提取意義的能力。他將其與人工智能區分開(kāi)來(lái),他說(shuō)人工智能執行人類(lèi)擅長(cháng)的任務(wù)藏古,旨在模仿或改善人類(lèi)表現(例如下棋)和人類(lèi)智能(例如我們處理視覺(jué)信息的能力)。根據尼爾森的說(shuō)法,數據驅動(dòng)的智能通過(guò)解決不同類(lèi)型的問(wèn)題來(lái)補充人類(lèi)智能。

讓我們從IT的角度來(lái)研究它的含義。應用程序驅動(dòng)的智能傾向于創(chuàng )建、讀取、更新和刪除數據,以實(shí)現初始目的,例如管理訂單處理、發(fā)貨和收款的工作流過(guò)程。相比之下,數據驅動(dòng)智能將現有數據(人工或機器生成的)用于次要或額外目的,例如對電子郵件文件執行電子發(fā)現或使用從網(wǎng)絡(luò )收集的外部信息進(jìn)行大數據分析豌习,以增加銷(xiāo)售或交叉銷(xiāo)售客戶(hù)前翎。首先創(chuàng )建感官信息(如抄表)或機器/計算機生成的信息(如日志)慰鹦,然后由下游流程(可能是實(shí)時(shí)的)進(jìn)行分析(視情況而定)痰凿。

從IT的角度來(lái)看却盔,應用程序開(kāi)發(fā)方法以及開(kāi)發(fā)人員的技能集可能有所不同掏塘;從運營(yíng)角度來(lái)看肝嗅,服務(wù)級別協(xié)議(SLA)第献,例如數據的性能和可恢復性,可能必須以不同的方式進(jìn)行規劃。資源(服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò )、存儲)的規劃也必須有所不同。它熟悉基于應用程序驅動(dòng)的智能應用程序,但必須了解更多如何處理數據驅動(dòng)的智能應用程序,如大數據。

? 應用驅動(dòng)智能
數據驅動(dòng)智能
主要目標 在管理流程時(shí)用應用程序智能代替人工智能 從數據中提取意義和知識
描述 創(chuàng )建和管理數據以滿(mǎn)足應用程序的需要贯捂;通常,數據的創(chuàng )建是使用應用程序的過(guò)程的一部分。 創(chuàng )建和管理應用程序以滿(mǎn)足數據的需要播聪,這些數據可能(也可能)是獨立于應用程序創(chuàng )建的叁扫。
舉例
  • 供應鏈管理
  • 客戶(hù)關(guān)系管理
  • 內容管理
  • 在線(xiàn)交易處理
  • 大數據
  • 數據倉庫
  • 搜索引擎
  • 基于傳感器的分析

應用驅動(dòng)和數據驅動(dòng)智能混合應用

天下無(wú)新事轴座。數據驅動(dòng)智能(例如使用回歸分析、線(xiàn)性規劃和模擬建模等機器學(xué)習技術(shù)的統計分析)已經(jīng)存在很長(cháng)時(shí)間了。后來(lái)也出現了新的概念,包括數據倉庫渡鞭、在線(xiàn)分析處理和數據挖掘。問(wèn)題在于,高級分析、商業(yè)智能和大數據等術(shù)語(yǔ)被企業(yè)視為有價(jià)值的,但它們是作為孤立的IT孤島存在的。但是,查看這些孤立的(或最多是重疊的)工作,并從數據驅動(dòng)的智能角度考慮這些工作故嫂,可以將它們結合在一起,以強調以數據為中心的重點(diǎn)的重要性。

是的,概念可以混合應用的。數據驅動(dòng)的智能可以插入到一個(gè)操作系統中,例如零售以檢查信用卡是否存在欺詐,或者插入到供應鏈中的各個(gè)點(diǎn)。

結語(yǔ)

數據驅動(dòng)的智能是一種附加的觀(guān)點(diǎn)筝便,它拓寬了我們的理解,并不能取代應用程序驅動(dòng)的智能。讓軟件智能繼續成倍增長(cháng),增加我們的理解和我們從中獲得的價(jià)值。

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