零点有数:做好这几点,成为数据智能分析行业排头兵

2021-04-29 21:00:11 作者:王思明   阅读:213 次  点赞:5 次  鄙视:3 次  收藏:0 次  由 fazx.net 收集整理
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图源:摄图网

数据智能分析工作, 是指在对于多类型、多来源、规模数量的数据进行清洗、汇集的基础上,采用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具,对所需关注与解决的问题进行描述、识别、分类、解析、解决方案模拟、解决方案选择与追踪的方法论。大数据、云计算、人工智能技术发展中,数据智能分析行业透过多元数据接口化、分析算法软件化、分析过程自动化、分析方式交互化,帮助公共事务与商业管理的高质量决策选择与决策执行。零点有数认为数据智能分析正变成智能经济与智能政务的基础支撑工作,也极大地刷新了咨询服务的样式、效率与能量,成为规模可观的人工智能服务应用层的重要组成部分。

零点有数表示,全球范围内,数据智能行业的排头兵企业群,有以下三个核心特征:

第一, 来自咨询领域,比方说财务咨询、研究咨询领域的数据智能转型企业。

第二, 是来源于信息分析技术服务或数据技术服务领域的综合型专业机构。

第三, 为更广泛的解决精细行业任务的垂直型数据智能分析机构,包括服务于安全领域、智能诊断、提供企业预测的机器学习平台、云端合同生命周期管理、数据标注与AI训练服务、金融信用分析支持、反诈欺研究等领域的数据智能服务企业。

这些企业面对大量的应用场景,经由知识图谱、应用算法方面系统规模开发,从管理判断形成、决策选择到具体决策执行的全链条发生作用,而相关的数据智能分析服务产品则可部署到硬件、软件、网络与多种服务终端上面去。

此外,零点有数还认为评估数据智能分析领域的排头兵类企业大致包括以下六个维度:

第一,集数能力 ——数据获得与处理技术的能力。

第二,业务背景 ——某个专业或者多专业业务领域的经验积累,包括所服务客户的专业类型与团队的专业类型。

第三,技术能力 ——数据智能技术的类型与持续开发能力。

第四,应用技术的产品化 ——解决能力标准化程度与规模化匹配能力。

第五,服务模型的创新 ——基于项目团队工作方式与基于技术平台工作方式的转变。

第六,规模服务能力 ——业务规模、产品化水平、团队效能的综合表现。

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