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分析、自动化和人工智能将成为未来业务的推动力

admin2022-09-02数据资讯与书籍推荐41
这是ConstellationResearch的创始人兼分析师RayWang传递的信息,他最近在Graph+AI峰会上发表了讲话,该峰会是由图形数据和分析供应商TigerGrap

这是 Constellation Research 的创始人兼分析师 Ray Wang 传递的信息,他最近在 Graph + AI 峰会上发表了讲话,该峰会是由图形数据和分析供应商 TigerGraph虚拟主办的一年两次的春季公开会议。

分析、自动化和人工智能将成为未来业务的推动力

据王说,2000 年财富 500 强中近三分之二的公司现已消失,被收购、与另一家公司合并或破产。到 2040 年,80% 将消失。


与此同时,仅在过去五年中,亚马逊、苹果、Facebook 和微软等科技供应商的市值就翻了五倍。


王说,区别在于数据——特别是决策速度,即使用数据快速做出明智的决策。


未来会发生什么,什么将推动业务的未来,并决定生存和繁荣的公司与那些逐渐被遗忘的公司,将是一场数据霸权之战。


“以前从未有公司能够(如此迅速地)将其市值翻五倍,而这是因为这些公司都是建立在数据之上的,”王说。“这些公司建立在新的商业模式之上。数据是这些下一批业务的基础。”


3A——分析、自动化和人工智能

Wang 表示,商业未来的基础始于分析。它从提出业务问题的能力开始,例如是否向营销团队增加人员或花钱进行营销活动以增加销售额,并能够回答这些问题。


用于为这些决策提供信息的数据可以来自任何地方,而不仅仅是通过传统销售渠道获取的数据。它可以像与供应链相关的信息和与天气相关的数据一样多种多样,并且必须实时捕获和分析。


除了分析之外,Wang 表示,未来业务的基础还包括自动化和人工智能,以创建反馈循环,添加上下文、消除误报和误报以提高准确性并提高决策速度。


通过分析、自动化和人工智能的结合,组织可以大大提高决策的准确性。此外,虽然人类可能需要数周或数月才能共同做出战略决策,但机器每秒可以做出数百甚至数千个决策。


因此,将分析、自动化和人工智能相结合的公司将构成商业的未来,而那些继续依赖人类决策的公司最终将失败,Wang 表示。


他说:“这种不对称性将成为在这个世界上取得成功的公司与将落后的公司之间的区别。”


未来业务的另一个关键将是图数据库的部署,Wang 继续说道。


图形数据库使数据点能够同时连接到多个其他数据点,而不是像在传统关系数据库中那样一次仅连接到一个其他数据点。通过一次连接到多个数据点,用户可以更轻松地发现数据之间的关系——例如,由不同来源捕获的单个客户或可能属于同一家庭的多个客户的信息——从而提高速度和准确性.


“决策速度的背后……是业务图,”王说。“随着时间的推移,交互形成了业务图,这就是我们从数据到决策的方式——我们如何从洞察力转变为行动。”


早期的赢家

一些已经有效地使用分析、自动化和人工智能——并使用图形技术来建立网络——来推动增长的公司是在食品配送行业。


以前从未有公司能够 [如此迅速地] 将其市值增加五倍,而之所以能够做到这一点,是因为这些公司都是建立在数据之上的。


Domino's Pizza 的股价已从 2008 年的每股 3 美元左右上涨至 2021 年底的 550 多美元的高位,并于 6 月 1 日以 364.97 美元的价格开盘。


该公司现在提供多种订购方式——例如,亲自、在线、通过电话、在应用程序中以及通过亚马逊 Alexa订购。跟踪准备和交付过程的每一步。当食物送达时,顾客可以将图片上传到人工智能引擎,以提供质量控制反馈。


所有这些都创建了多米诺使用的数据来建立一个反馈循环,该循环为从如何向特定客户进行营销到衡量每个特许经营权的绩效等决策提供信息。


“多米诺骨牌赢得了数字化转型之战,”王说。


同样,由于使用分析、自动化和人工智能,Grubhub 、DoorDash 和 Uber Eats 等公司在整个大流行期间蓬勃发展。


由于许多小型企业在 COVID-19 大流行期间无法送货,送餐公司接手了。正如他们所做的那样,他们收集了交易数据并建立了最佳交付路线和司机的大型网络。


“这就是数字化转型下一阶段正在发生的事情,”王说。“他们建立网络并使用数字货币化模型。”


人工智能的入门门槛

Wang 表示,虽然业务的未来将建立在分析、自动化和人工智能之上,但组织必须经历一个从临时决策到自主决策的过程。


他继续说,技术还没有达到完全自主决策的最佳状态,这意味着组织必须首先平衡人类决策与机器。随着数字化转型,组织将需要了解何时依赖机器自动化、何时通过人类决策增强机器智能、何时通过机器智能增强人类决策以及何时完全依赖人类判断。


自动化的主要候选者包括重复性任务和需要连接大量节点的任务,而一些仍应由人类完成的任务包括那些创造力至关重要且需要物理存在进行监督的任务。


组织还需要分配结果,确保他们了解他们希望通过分析、自动化和人工智能回答哪些问题。结果包括通知、建议、预测和预防。


“现在,我们正处于一个数据和数字要求[人类]实现自动化的时代,这种水平的快速和实时工作,”王说。“我们正处于一个比我们过去看到的要大得多的数字化转型之中,而这种数字化转型依赖于数据。”


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