大数据产品已成为世界上最大的营销堡垒之一，这已不是什么秘密。
在一个快节奏和不断变化的时代，各行业比以往更加相互竞争，在一个永不眠的互联世界中，提高基准、背景、ROI，并最终提高利润率。大数据咨询服务已经存在了几年，通过仔细吸收和组织价值数万亿字节的数据，帮助组织实现业务目标。随着这一进程的推进和互联网接入在全球的不断扩大，要处理的数据量只会继续增加。
在所有这些数字和小数中，难怪许多公司只是勉强把脚趾伸进水里。有充分的理由：没有一个员工、团队或任务组配备足够的设备来处理它。大数据提供的大量洞察力不足以在没有某种战略或评估结果的情况下接受。
人工智能（AI）的出现正开始使竞争环境更平。机器学习从大数据的任何点输入源源不断的信息，为企业主提供了一些对结构和模型中的进展和陷阱的一些特权见解。虽然并非完美无缺，但将大数据的绝对大量数据与复杂的预测性或规范性人工智能系统配对，是迈向数据驱动型公司的第一步。
但是，重要的是要记住，大数据和 AI 并不完美。在开始将这些系统实施到业务中的过程中，请注意这四个重要类别，这些类别需要一些”人性化”优化才能使 AI 取得成功。
上下文
关于机器学习，首先也是可以说是最重要的事情是，它缺乏意识和上下文。
人工智能只有像它背后的人和它们提供的数据一样强大。请考虑以下事项：
- 您的独特情况必须考虑哪些变量？
- 您的基准是什么？
- 最终目标是什么？
不切实际、费用和人力对机器来说意义不大，这意味着人类应该注入一些必要的常识来找到一个公平的解决方案。
确定什么是和什么对机器没有用处。具体了解您希望从大数据中获得什么样的问题，AI 将以连贯的方式制定具体答案
信任
改变规范可能很困难，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和可衡量的，但我们对技术本身的理解充其量是一无是上。
AI 程序在具有如此少的外向背景时，能够做出各种解决方案，即使是最经验丰富的专业人士也感到紧张。毕竟，当我们不能完全看到等式时，相信答案并不容易。当算法持续执行预期并取得成功结果时，我们学会与机器建立信任。
允许人工智能、数据专业人员和上下文因素帮助制定最终最终策略，而不是毫无疑问地遵循一串数字的建议。
策略
通过大数据和机器学习的的婚姻而创造的经常被忽视的关键洞察是战略的礼物。通过大数据服务的人工智能可能有助于制定战略或帮助突出显示数字模式，但它缺乏有关如何处理所有这些方法的知识。那是你进来的地方。
使用从数据中收集的信息以几种不同的方式构建策略。
- 借助将海量数据推送到易于识别的格式，AI 可以帮助生成易于组织访问的信息数据库。这是寻找明显模式和创建制胜策略的极好方式。
- 非结构化数据或不太适合普通电子表格的数字，可由 AI 重新配置为新格式和特定平台。这允许您在监视已实施的策略时考虑许多不同的角度。
- 电子邮件和信息图、视频和 Facebook 帖子都可以处理，以便轻松实现到一个连贯的数据集中。机器无法理解这在您的业务战略中的重要性，但您当然可以。
- 人类，而不是机器学习，具有与生俱来的能力来预测当前技术所不能做到的事情。在现代商业模式中，不要仅仅依赖人工智能的能力是重要的。
理性， 而不是一切鲁莽
大数据功能强大，但通过机器学习来复合这一切的能力更是如此。某些机器学习的误用或误用可能会给未准备的业务带来一些重大的法律麻烦。
在深入深度尝试将人工智能应用于每个可能的部门之前，请仔细考虑人工智能对您的业务和客户的影响
查找关键见解
大数据与 AI 实现不是为微弱的心脏。在一天结束的时候，您需要提供业务最需要的见解，以继续优化性能。未能正确测量正确的指标（或无法测量它们）可能会给您的公司带来灾难，使大数据系统的产品完全一文不值。
AI 参与的大数据分析服务为全球大型行业提供了出色的数据测量和管理。通过将数字和统计信息与实际问题和高级机器学习模式进行配对，可以突出显示成功的战略实现，同时将小问题与缺陷明显明显地突出。AI 将不断提供当前业务结构的解决方案，并提供更深入地了解消费者、产品、服务及其之间关系的途径，而不是创建基于过时模型或”渔网”营销构建的猜谜游戏。
大数据将在这里停留，而对人工智能的需求增加只会为企业提供更光明的未来。毕竟，您产生的大数据最终将成为您不断发展的机器学习算法的滋养食品。你准备好迎接革命了吗？