随着人工智能与大数据技术的快速发展，数据作为智能商业时代的重要生产要素，不仅互联网企业重视，众多传统企业也纷纷布局，欲通过数据进行转型升级。那么在智能商业时代，如何才能做到有效提取数据价值，在竞争中脱颖而出？

今天，让市场为之兴奋的早已不是算法的突破，噱头十足的人机大战比赛，更让我们期待的是人工智能、大数据技术与场景的深度融合，在实际商业或公共事业中解决具体的业务问题，用数据全面驱动业务发展。

精准营销作为能够直接为企业带来利益增值的应用场景，一直受到企业的青睐。市场上各种以大数据为驱动力的精准营销产品纷繁多样：电商网站的关联销售，电影周边产品推荐、搜索引擎排序等。誉存科技曾经也做过几个关于精准营销的成功案例，如为国内某知名旅游公司做游客画像和产品的精准匹配，为某银行的企业获客提供智能辅助。

商业，作为人类特有的经济活动，其本质是交换，且是基于人们对价值认识的等价交换。在互联网时代，商业又衍化为智能商业，其本质也细化为“发现需求，创造价值，满足需求，获得回报”。

众所周知，大数据的核心价值是预测，有了预测就能更高效的作出正确的决策。这是数据智能化之路最为艰难，实现过程最为复杂，但产出价值也最高的应用。关于数据智能的经济学本质，在《2018年数据智能生态报告》中，专家团队也详细为我们作了解释。

下面，我们就要探讨一下，智能商业时代，数据智能的究极应用场景——机器代人做决策。

“大数据”一词最早出现在著名未来学家托夫勒的著作《第三次浪潮》中，真正开始应用不过十年，而在中国火起来则是最近两年的事，关于大数据的应用和落地也渗透到了社会生活的方方面面。

当前大数据技术已逐渐成熟，人工智能技术也在不断发展。通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量结构化数据和非结构化数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测，最终实现“用数据智能驱动决策，实现高净值业务增长。”

下面，简单介绍下数据智能化的过程：

1、数据化

搭建大数据平台，积累储存运算海量数据。运用大数据技术收集信息，沉淀数据，建立企业与市场与客户的沟通桥梁，为下一步的数据分析提供原始素材积累，促使企业由被动转型到主动创造价值的转变。

2、算法化

未经处理的数据，有时候可能就是垃圾。算法是对数据的加工和价值提取，是分析数据的过程。通过自然语言处理、特征工程、行为分析、知识图谱等技术，可以构建实时模型化行为检测系统，根据不同的画像，分类与之匹配的数据包，并建立通畅的数据资源调度机制。企业的发展必须要和目标客户以及市场紧密地连接起来，将运作过程中的数据有效地转换为企业洞察力，进而实现相应的产品与服务创新。事实上，为机器赋能的关键就是在数据分析模型和算法方面的不断突破，通过它们的分析结果来做决策。

3、产品化

没有应用的数据就没有价值。人工智能要实现的最终目标是让机器替代人进行决策、行动和思考，让机器替代人完成繁杂的日常工作。所有经过处理后的数据还需结合商业的应用场景，形成一个一个能解决实际问题的产品或者解决方案，给出人类能够看清楚，看明白的可视化结果分析。目前，我们尚处在数据智能探索阶段，所应用的人工智能还比较初级，机器决策也是在人类监督之下的先验学习和判断。

智能商业时代，大数据和人工智能技术相结合的应用已经对各行业产生重要的影响。绝大多数有先见的企业都在极力推进数字化转型，谋求借助大数据技术实现自身的转型升级。但是企业的商业应用为数据赋能将是推动人工智能进一步落地的先决条件。

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