技术的发展为数据价值的挖掘提供了更多的可能。但有价值的数据不仅仅是“大”,而在于赋予数据“心智”,这也是Tiger一直强调的智能数据。
智能数据指的是消除“噪音数据”并聚焦到问题的核心痛点,将数据以一种智能的方式被运用到解决方案中去。智能数据运用于商业智能的过程中,需要通过人为的用数据思维和方式智能地去思考问题,加上深厚的智能技术和数据科学积累。
当今的数据科学服务(DSaaS)也逐渐向着更加专业的、定制化和智能化方向发展,通过一系列数据模型和机器学习算法对企业的有效数据进行分析预测,从而为企业提供更为实时的洞察。事实上,这些算法已经在一些行业运用的比较深入了。比如,在汽车行业可以通过决策树、支持向量机等算法来进行车型偏好判别,用ARIMA来预测消费能力和产品销量等;在金融行业可以通过逻辑回归、支持向量机等来预测违约风险和用户流失率,用随机森林、神经网络来评估授信额度和预测产品收益;不仅如此,逻辑回归、决策树还能在旅游行业中用于预测旅游偏好等。这些算法在相互交叉运用中,为各行业的智能数据运用提供强大的支持。
无论是对于客户行为的了解,以及对于营销预测的洞察,以此为他们定制个性化的消费体验,推送有价值的信息;还是在企业内部营销决策和对于整个市场竞争环境的判断上,智能数据都能助力企业更快更准的进行商业决策。