大数据正在慢慢成为过去的技术。最近，结合大数据和人工智能的大数据 AI 正在使企业能够编译数据并对其做出响应。大数据和人工智能技术都是技术领域最热门的趋势，具有多种应用。大数据可帮助企业从海量数据中访问和确定未来趋势。 AI 帮助计算机执行认知功能并理解锁定在演示文稿、Excel 表格和图像中的海量数据集。
然而，全球收集的数据量每天都在增加。根据世界经济论坛共享的信息图，到 2020 年，数字世界预计将达到 44 泽字节。当今企业可用的数据量巨大，很难将其转化为知识、结论或行动。
难怪，大多数公司都在使用大数据人工智能来推动业务成果。人工智能和大数据的融合是当今最受追捧的技术趋势，它正在帮助企业编译数据并对其做出响应。数据为 AI 提供动力，使机器学习应用程序能够独立学习并提高其模式识别能力。另一方面，人工智能帮助企业处理数据并以最佳方式利用它。
大数据 AI 正在改变企业从数据中获取价值的方式，并提高其分析能力，具体如下：
1. 数据正在成为“更相关的数据”
“大数据”一词是指通过传感器、社交媒体活动、电子邮件、卫星图像和其他来源积累的大量非结构化、半结构化和结构化数据。如果彻底分析，这些数据可以为企业提供有价值的行业见解。然而，筛选这些数据并解析和分析它的工作对人脑来说是很多的。因此，企业正在转向大数据人工智能来清理这些数据并从中获得可操作的见解。
大数据 AI 依靠 AI 算法即时处理数据并从中获取有价值的见解，从而减少从大数据中受益所需的时间。此外，人工智能可确保得出的见解最适用于用户的需求和偏好。大数据人工智能筛选好与坏、相关与不相关，从而将手头的数据转换为可用的上下文相关信息。例如，大数据人工智能可以帮助内容营销人员创建个性化的电子邮件内容、识别相关主题并改进他们的内容营销活动，从而在内容管理中发挥关键作用。美联社已经在使用大数据 AI 来提高他们的数据分析技能、识别模式，并使用洞察来创建适合读者个性、语气、位置和一天中的时间的内容。
不仅是相关数据，大数据 AI 还可以帮助公司提供满足客户需求的响应式产品。客户行为每天都在变化。因此，很难确定客户期望什么样的产品或服务。企业可以使用大数据人工智能来研究购买习惯并预测他们想要什么，而不是依赖客户分享他们的产品偏好。
2. 营销人员正在获得位置智能
大数据 AI 使营销人员能够体验移动位置数据的颠覆性影响。位置智能可以帮助他们推导出各种数据集之间的关系，并使用这些见解来制定关键业务决策并推动客户转化。例如，位置智能可以帮助零售商研究基于位置的购买行为和商店访问，使他们能够就商店布局、店内产品放置和人员配备做出明智的决定。
了解个人的实际位置一直有助于企业改善客户体验。位置智能使他们能够确定客户在离线世界中的行为方式，并为其客户创建量身定制的通信和广告。
3. 提高风险评估能力
大数据人工智能将改变在风险评估领域运营的金融服务和公司的游戏规则。以保险领域为例。通常，保险公司代表必须确定向特定客户提供保险是否是一个好主意。大数据人工智能可以通过在短时间内评估客户数据和财务状况，帮助他们做出最合适的风险评估决策。
Cytora 和 Scienaptic 等大数据 AI 公司使用 AI 数据引擎，整理来自各种来源的信息，并巧妙地为寻求保险的客户分配风险等级。这使保险公司能够做出明智的风险评估决定。
4. 触发零工经济的增长
在这个现代数字时代，诸如“自由职业者”、“个体创业者”、“个体经营者”和“在家工作”等术语变得非常流行。技术是这一趋势的重要贡献者，它允许个人将他们的技能和专业知识货币化，作为副业甚至全职业务。大数据人工智能对促进在家工作文化的公司或任何正在寻找替代工作安排的人来说都具有巨大的前景。例如，为了降低运营成本，大多数公司更愿意聘请远程程序员、前端开发人员和网页设计师。然而，为这个职位找到最合适的候选人可能非常具有挑战性，因为数字世界充满了竞争对手，每个人都想聘请最优秀的人才。
智能招聘使人力资源专业人员的招聘过程变得更加容易。借助大数据 AI 驱动的应用程序和机器学习算法，公司可以优化招聘流程，减少筛选候选人申请所需的时间和精力。在几秒钟内，人力资源专业人员可以衡量工作要求并找到最适合该职位的人选。此外，与传统方法相比，大数据 AI 驱动的招聘过程的歧视性较小。
结论：大数据人工智能不仅仅是伴随大数据或人工智能的流行词。其庞大的应用程序使其成为希望以智能和高效方式处理数据的企业的必备工具。电子商务、网络安全、保险、金融、数字营销和健康等多个领域的企业已经从大数据人工智能中受益。
现在，企业正在寻求更深入地挖掘数据以提高效率并获得竞争优势，大数据 AI 的作用变得比以往任何时候都更加重要。大数据和人工智能是将继续存在的颠覆性技术。但是，您可以期望企业越来越多地将这两者结合起来，以理解数据并提高其决策能力。