在現(xiàn)今的商業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)數(shù)字化變革正形成一股不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。數(shù)據(jù)與智能的緊密結(jié)合，構(gòu)成了這股潮流中一股強(qiáng)大的動力。這一變革既充滿創(chuàng)新的喜悅，又遭遇了眾多難題。它不僅推動了企業(yè)運(yùn)營模式的革新，也讓眾多企業(yè)在融合的道路上不斷摸索，屢遭挫折。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動融合

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)的深入發(fā)展推動了數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，眾多企業(yè)正積極跟進(jìn)這一潮流，努力探索創(chuàng)新。以電商行業(yè)為例，它們正致力于通過應(yīng)用數(shù)字技術(shù)于倉儲、物流和推薦系統(tǒng)等環(huán)節(jié)，來提高用戶體驗(yàn)和運(yùn)營效率。隨著各行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，智能化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)變得迫切需要，以挖掘數(shù)據(jù)中的價值。這種技術(shù)與數(shù)據(jù)的結(jié)合是大勢所趨。然而，這種融合并非簡單的疊加，而是需要從基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)應(yīng)用的全方位深度協(xié)作。

在企業(yè)中，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的作用日益凸顯。這些技術(shù)對于企業(yè)的業(yè)務(wù)決策和市場分析至關(guān)重要。以金融行業(yè)為例，在風(fēng)險評估和信貸分析等領(lǐng)域，精確的模型預(yù)測不可或缺。而這需要大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建模型的能力，二者相輔相成，共同促進(jìn)業(yè)務(wù)向前發(fā)展。

兩者關(guān)系互為因果

陳曉建曾指出，用戶面對的，是大數(shù)據(jù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)緊密相連的景象。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是支撐機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)。以那些大型互聯(lián)網(wǎng)公司為例，在構(gòu)建用戶畫像模型時，他們需要依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量的用戶瀏覽、消費(fèi)等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和提供。而機(jī)器學(xué)習(xí)，則為大數(shù)據(jù)技術(shù)賦予了智能。比如，通過機(jī)器學(xué)習(xí)對大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入挖掘，從而為商業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)掘出新的利潤增長點(diǎn)。這就像兩座相鄰的山峰，通過橋梁相連，彼此支撐，共同為企業(yè)搭建了一個更高的發(fā)展平臺。

技術(shù)層面上，以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔姸嗖±Y料借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行整合。機(jī)器學(xué)習(xí)則對這些資料進(jìn)行深入分析，揭示疾病發(fā)生的規(guī)律等關(guān)鍵信息。這些信息還能反過來作用于大數(shù)據(jù)，幫助更新數(shù)據(jù)特征。

項(xiàng)目實(shí)施融合實(shí)踐

企業(yè)在進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)項(xiàng)目時，將大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的能力相結(jié)合，這種做法既可行又必需。不少企業(yè)的數(shù)字化改造項(xiàng)目中，已經(jīng)開始嘗試這種結(jié)合。以一家制造業(yè)企業(yè)為例，在提高生產(chǎn)效率和進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測的項(xiàng)目中，便將生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量預(yù)測模型有效結(jié)合。

在項(xiàng)目實(shí)施過程中，團(tuán)隊(duì)協(xié)作顯得尤為重要。必須集合不同專業(yè)背景的成員力量，數(shù)據(jù)科學(xué)家與算法工程師需密切合作，這樣才能各自發(fā)揮技術(shù)特長，實(shí)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢的最大化。若各自為政，則難以達(dá)到預(yù)期融合效果，進(jìn)而可能阻礙項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成。

工具支撐統(tǒng)一平臺

構(gòu)建一個專門針對大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的綜合開發(fā)平臺，這是一個不錯的想法。目前，許多企業(yè)采取的是分散式的建設(shè)方式，這樣的做法讓許多機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)在處理大量數(shù)據(jù)時顯得力不從心。比如，一些初創(chuàng)的人工智能企業(yè)雖然擁有出色的算法團(tuán)隊(duì)，但在處理TB級的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)處理效率卻很低。這主要是因?yàn)槿狈σ粋€能夠統(tǒng)一整合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺。

構(gòu)建一個統(tǒng)一且融合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)至關(guān)重要。這涵蓋了數(shù)據(jù)質(zhì)量保障、數(shù)據(jù)權(quán)限管理等眾多方面。以一家傳媒公司為例，其數(shù)據(jù)來源多樣，若缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障，無論是大數(shù)據(jù)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)，都難以順利進(jìn)行。

亞馬遜云科技的助力

亞馬遜云科技為促進(jìn)企業(yè)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，推出了一系列有效策略。他們研發(fā)了特定服務(wù)與工具，以滿足這一需求。主要從三個技術(shù)維度入手，支持企業(yè)的發(fā)展。以零售業(yè)為例，亞馬遜云科技通過提供大數(shù)據(jù)服務(wù)，幫助企業(yè)處理銷售數(shù)據(jù)；同時，利用機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，預(yù)測銷售趨勢。

它的核心功能在于極大地方便了企業(yè)。它實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享的統(tǒng)一，打破了數(shù)據(jù)孤島的局面。許多企業(yè)面臨部門間數(shù)據(jù)無法互通的問題，而亞馬遜云科技的服務(wù)恰好能夠有效解決這一難題。此外，它還協(xié)助客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工處理，例如，一些科技企業(yè)能夠借助其服務(wù)，輕松實(shí)現(xiàn)從機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)換。

融合架構(gòu)建設(shè)挑戰(zhàn)

在這個競爭激烈的賽道上，盡管云服務(wù)商如過江之鯉，然而，真正能夠搭建起完善的架構(gòu)并獲得用戶廣泛認(rèn)可的卻寥寥無幾。這其中，技術(shù)難題層出不窮，對企業(yè)業(yè)務(wù)的理解也各不相同。舉例來說，某些服務(wù)商所提供的架構(gòu)，往往難以滿足不同規(guī)模企業(yè)的多樣化需求。放眼全球，不同發(fā)展路徑的企業(yè)在資金、技術(shù)、業(yè)務(wù)發(fā)展速度等方面，差異極大，各有特色。

企業(yè)此時需保持冷靜，作出明智的選擇，思考如何挑選最適合自己的云服務(wù)商和適宜的技術(shù)架構(gòu)。在廣大企業(yè)追求大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的過程中，你們更看重服務(wù)商的哪些能力？歡迎大家在評論區(qū)留言交流。同時，別忘了點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)這篇文章，讓更多的企業(yè)從中受益。