AL123 人文社科会员免费专区文学 2025-07-15

平台战略：搭建智能平台的七个步骤_【芬兰】特罗·奥耶佩拉；蒂莫·O.沃里_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_【芬兰】特罗·奥耶佩拉；蒂莫·O.沃里

内容节选

如何生成有效数据这些步骤能帮助你生成所需的数据。生成数据的步骤： 1.明确目前哪些数据是隐式数据。 2.强化自动化收集数据技术。 3.利用合作伙伴的数据。 4.创建数据共享规则。明确目前哪些数据是隐式数据你应该系统地构建支持实现商业目标的数据，以确保自己掌控所有相关局面。假设你正在使用人工智能改进目前提供的流程或服务。在这种情况下，关键的一步是识别当前流程中使用的数据。一些数据可能是显式的。例如，部分业务决策是基于市场规模和增长以及其他可衡量变量做出的。就像医生在做出诊断时会考虑化验结果一样。然而，除了显式数据，大多数人类系统都使用了大量隐式数据。人类会观察他们的环境并利用他们的背景知识去了解他们目前的状况。例如，一个商业领袖并不会只基于市场规模和增长数据就选择进入新市场，他会本能地意识到有其他变量，如国家政局是否稳定、区域和距离、影响公司氛围的潜在文化差异等。同样，医生在对患者开始治疗前也会根据患者的年龄、性别、身体状况、疲劳程度等方面对患者进行了解。人工智能系统还应该测量人们在各种情况下使用隐式数据的类型。因此，你首先需要检查当前流程，真正了解平台所使用的数据。这需要采访和观察相关的工作人员。在对当前数据进行分类后，你可以使用能提高决策准确性和行动水平的新资源进行补充。例如，你可以通过自然语言处理新闻和社交媒体中的消息以获取关于各种事件的信息。一旦获得了对数据的访问权，你就要保证它的质量。通常数据是不完整的、有错误的。数据准备是训练人工智能的一个重要过程，这涉及检测、纠正和删除不准确和不完整的数据。监督学习（本章后面会详细介绍）则需要有标签的数据。所以，你需要用标签来标记数据，让它真正具有含义。例如，你可以将一组病人症状的诊断结果归集在一个标签中。有时，你可能有数据，但如果这些数据没有标签，你就无法训练人工智能。你可以自己定义标签，但有些公司（例如谷歌）会将标签作为一种服务提供。最后，为了让人工智能可以真正地学习，你需要确保自己能够访问性能数据。比如，如果一个企业人工智能能够做决策，但却不能访问结果数据，那么它就不能随着时间而改进。同样，如果医疗人工智能可以做出诊断，但它却不知道诊断结果是否正确，那我们也不会知道随着时间推移，它的诊断是否会变得更准确。强化自动化数据收集技术企业的数字化能力是数据收集的先决条件。智能手机推动了第一波作为消费设备和数据采集设备的平台化浪潮。没有数字化能力，优步、Delivery Here和许多其他优秀的平台都不会存在。下一波平台化浪潮，尤其是B2B领域，将是由各种传感器驱动的，这使得从创新应用中收集数据的自动化成为可能。例如，特斯拉电动汽车的8个车载摄像头可以在250米范围内360度地捕捉视频数据。此外，12个超声波传感器可以检测车辆周边的软硬物体。超声波传感器会通过发送和接收超声波脉冲来测量物体的距离。特斯拉还有一个前置雷达，它可以提供额外的数据，并能够穿透暴雨、雾、灰尘，甚至前面的汽车。来自这些传感器的所有数据都将提供给特斯拉的人工智能系统。虽然你可能不会将它们看作数据捕获设备，但踩踏板和打方向盘等动作的确会产生数据。澳瑞凯也很好地说明了这一趋势。几年前，谁能想到把爆破与大数据和人工智能联系起来？澳瑞凯在自动化数据收集技术领域蓬勃发展。物联网传感器会捕获振动、噪声、空气爆炸、温度、湿度、风、灰尘和其他与爆破作业本身相关的参数。即使是炸药爆炸也不会停止其数据收集。坚固的射频识别标签可以追踪爆炸后水泥或岩石的运动。爆炸后，图像自动分析系统会提供爆炸碎片的数据。请思考：如何使数据收集自动化？你的业务中是否有新的传感器可以为数据收集开辟新的可能性？利用合作伙伴的数据 Ramboll集团是一家丹麦工程公司，它的一个部门为日用水和废水处理提供解决方案。它的客户是水处理设备公司。Ramboll集团希望利用人工智能预测水处理设备的处理结果。为此，它需要获得客户的权限，以便将数据用于训练人工智能。经过一个漫长的过程，该公司终于解决了这个问题，获得了权限。它与芬兰人工智能实验室Silo AI一道，建立了一个人工智能水处理解决方案，来估测从供水设备里流出来的水的质量。此外，该方案还能分析水处理设备如何使处理后的水的水质达到环境许可要求。在人工智能出现之前，水处理公司专注于故障检测。现在，他们的注意力可以集中在风险评估和设施的动态优化上。该项目的一个重要发现是，决定平台需要收集什么数据以及收集什么级别的数据是有必要的。这个例子说明了与合作伙伴（如客户、供应商或其他类型的合作伙伴）合作的重要性。只有收集足够的数据，你才能开发出可行的人工智能。此外，数据往往不是由一个公司拥有或收集的，而是和其合作伙伴共同拥有或收集的。因此，共享数据的规则和每个合作伙伴的权利是十分重要的，你理应提前......