机器学习(ML)等人工智慧(AI)技术改变了他们处置和处置统计数据的方式。然而，人工智慧的选用并不简单。大多数子公司仅将 AI 用于其统计数据的最小部分，即使扩充 AI 具有挑战性。通常，民营企业无法借助预估预估因为他们没有完全成形的统计数据思路。要扩充 AI 和 ML，子公司必须保有强悍的重要信息构架来继续执行子公司范围内的统计数据和预估预估思路。比如，这要求民营企业将其统计数据应用程序的重点放在降低生产成本和营运之外。全面选用人工智慧将需要民营企业作出判断，并面临组装当代重要信息构架的挑战，该构架使子公司统计数据准备好进行预估预估。当代基础构架是选用 AI 的催化剂，能加速子公司的统计数据成形之旅。它是统一统计数据和 AI 平台的重要组成部分：它搜集和预估统计数据，为 AI 生命周期的后期阶段准备统计数据。借助您的当代基础构架将推动您的销售业务超越现代统计数据处理难题，并使您的民营企业能通过 AI 创新实现数字化转型。甚么是当代基础构架？邻近地区或遗留基础构架不足以满足具有竞争优势的销售业务。当今消费市场要求组织机构依靠大量统计数据来为顾客提供更多最差服务项目、强化销售业务营运并提高利润。邻近地区基础构架并非意在处置这种数量、速度和多样性的统计数据和预估。如果您想在当前环境中保持竞争优势，您的民营企业必须保有一个基于云构筑的当代基础构架。当代基础构架可自动继续执行统计数据摄入和预估，从而关闭连接统计数据、洞察力和预估的循环。它能运转复杂的查阅以与 AI 技术共享资源，支持点对点 ML 和更好的预估预估。因此，组织机构能作出更明智的重大决策，即使当代基础构架捕获并理解组织机构统计数据以在全子公司范围内提供更多可操作方式的看法。当代基础构架怎样与机器学习协同组织机构工作？当代基础构架在不同级别运转，以搜集、组织机构和预估用于人工智慧和机器学习的统计数据。那些是当代基础构架的主要特点：多数学模型统计数据储存统计数据储存在仓库中，以强化某一销售业务统计数据的操控性和软件系统。统计数据并行计算未储存在基础构架中的统计数据在源头进行访问和预估，从而降低统计数据预估的复杂性、错误风险、生产成本和时间。混和组织机构工作阻抗这是当代基础构架的一个关键特性：混和组织机构工作阻抗支持动态入库。当代基础构架能同时并持续地摄入统计数据并运转预估组织机构工作阻抗。混和云布署民营企业选择混和云基础构架在私有云和公共云之间点对点移动组织机构工作阻抗，以实现最差合规、安全性、操控性和生产成本。当代基础构架能搜集和处置统计数据，使统计数据能轻松地与其他预估预估和 ML 辅助工具共享资源。此外，那些当代基础构架提供更多内置的 ML 软件系统，能点对点构筑、训练和布署 ML 数学模型。在我的当代数据仓库中使用机器学习有甚么好处？当代基础构架选用机器学习来快速调整和适应新模式。这使统计数据科学家和预估师能获得可操作方式的看法和动态重要信息，因此他们能作出统计数据驱动的重大决策并改进整个子公司的销售业务数学模型。让他们看看这怎样适用于“我怎样获得更多顾客？”那个古老的难题。他们将讨论两种不同的方式来提问那个常用的销售业务难题。第一种方式是现代方式：制定吸引某一广告主群体的营销思路。您的民营企业能根据顾客的买回意向和您子公司在提供更多价值方面的实力来确定最终目标行业龙头消费市场。得出那个推论需要对统计数据提出归纳性难题：甚么是需求曲线？他们的行业龙头消费市场更喜欢甚么产品？潜在性顾客甚么时候买回他们的产品？他们应该在哪里打广告以与他们的最终目标广告主建立联系？旨在帮助您的子公司提问那些难题的数据挖掘辅助工具和服务项目并不缺乏。这包括Madurai查阅、中控台和报告辅助工具。第二种方式借助基础构架中的机器学习。借助 ML，您能借助原有的当代基础构架来发现对您的 KPI 影响最大的输入。您只需将有关原有顾客的重要信息输出统计数学模型，然后演算法将叙述定义平庸顾客的特点。他们能围绕某一输出提出难题：他们怎样向年收入在100,000美元到200,000美元之间且喜欢滑雪的女性打广告？他们自助服务项目顾客群的流失指标是甚么？哪些常用特点会造成消费市场行业龙头？ML 在您的基础构架中构筑数学模型，使您能通过您的输出发现您的平庸顾客。比如，您能向计算数学模型叙述您的最终目标顾客，它会找到属于该行业龙头消费市场的潜在性顾客。或者，您能将原有顾客的统计数据输出计算机，让机器学习最重要的特点。推论在他们的统计数据密集型世界中，当代基础构架对于摄入和预估统计数据至关重要。AI 和预估预估提供更多更多统计数据以有效组织机构工作，使您的当代基础构架成为演算法
