在这个快速变化和发展的时代，各行业组织之间的竞争比以往任何时候都要激烈，并致力于在当今互联互通的世界中提高基准、环境水平、投资回报率、利润率。大数据分析和咨询服务已经存在多年，可以通过处理和分析大量数据获得见解以帮助组织实现其业务目标。随着这个过程的发展和全球互联网技术得到广泛的应用，组织需要处理的数据量将会继续快速增长。

因此，很多组织尝试采用大数据技术，但在没有采取某种策略或评估结果的情况下，大数据技术提供的大多数见解并不能令人信服。

人工智能正在开始创建新的竞争环境。机器学习为组织提供了来自大数据的连续信息流，使组织对其结构和模型中的进展和缺陷有了一些独特的见解。虽然并不完美，但将大数据的大规模处理数据与复杂的预测性或规范性人工智能系统相结合，这是组织迈向数据驱动型公司的第一步。

需要记住，大数据和人工智能并不是万能的。以下是通过大数据对人工智能优化并获得成功的四个关键事项。

一、场景

首先关注的一点也是最重要的一点是，机器学习缺乏意识和场景。人工智能的强大之处在于其背后的人员和他们提供的数据。组织需要考虑以下因素：

在特殊情况下必须考虑哪些变量?

不切实际的措施、花费的成本、人工工作对于机器学习来说意义不大，这意味着工作人员需要提供一些必要的常识来找到公平的解决方案。

工作人员需要决定哪些数据是有用的，哪些数据是无用的政府大数据应用案例，以便采用机器学习技术进行分析。为了明确从大数据中得到的问题，人工智能技术将以一种连贯的方式提供具体的答案。组织需要提供一些智能查询和良好的信任来帮助该过程。

二、信任

更改标准可能很困难，尤其是在处理新技术时。人工智能处理对大数据的影响是确定且可衡量的，但人们对人工智能技术的了解可能很模糊。

人工智能提供的各种解决方案很少给出解释性背景，即使经验丰富的专业人士也会感到为难。毕竟政府大数据应用案例，要相信人工智能得出的答案并不容易。当人工智能算法持续按照工作人员的预期运行并获得成功的结果时，人们需要学会与机器建立信任。

与其毫无疑问地听从一系列的建议，不如让人工智能、数据专业人士和场景因素来帮助组织制定最终策略。

三、策略

通过大数据和机器学习技术而创建的一个经常被忽视的关键见解是策略。通过大数据技术提供的人工智能可能有助于组织制定策略，或帮助从数字中突出显示模式，但它缺乏有关如何使用的知识。

使用从数据中收集的信息通过以下几种不同的方式构建策略：

四、理性采用人工智能技术

大数据技术功能强大，将其与机器学习相结合的能力更加强大。某些机器学习的滥用或错误使用可能会给准备不足的组织带来一些重大的法律问题。

在尝试将人工智能应用于各个业务部门之前，需要仔细考虑它将对组织的业务和客户产生的影响。如果遭到黑客入侵或破坏，那么组织需要采取哪些法律措施或保护措施?哪些业务领域需要人工智能处理，哪些领域不需要？组织需要对在哪里以及如何使用机器学习的功能负责？

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寻求关键见解

组织需要提供其业务最需要的见解以继续优化性能。无法正确衡量指标(或根本无法衡量)会给组织带来灾难，并使组织的大数据技术

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