数据分析。AI。ML。有什么不同？
当今世界上，具有变革性技术，它们在改变或改变生态系统的承诺方面具有一致的效果和可靠性。行业已经发生了变化，并且采用了它的早期采用者，而其他行业则竞相了解如何最好地以有效且无缝的方式将所述新兴技术适应或集成到其组织中。
其中，人工智能远不是一个新概念。作为一项技术，它已经存在了一段时间，但情况已经改变。我们将研究基于云的服务选项，人工智能在若干关键组织功能上的适用性以及计算能力等。
实际上，人工智能对多个行业的影响预计将迅速增长，到2025年预计将达到数十亿美元。人工智能或人工智能是一个时髦的词，但是组织仍在努力进行数字化转型以成为数据驱动型。挑战是什么，如何解决？
问题是，企业正在将AI解决方案嵌入其业务组合中，但面临成本，隐私，安全性，集成，甚至法规形式的问题。但是分析可以在加速企业中AI的应用中发挥作用。毕竟，已部署分析的企业获得高级管理层认可以采用AI的可能性是后者的两倍。
尽管许多人认为人工智能将成为数字化大革命的一部分，但分析却是可以成功实现人工智能的演进过程的一部分。例如，机器学习模型在庞大的数据集上得到了最有效的训练。同样，在一个具有分析意识的组织中，更具体地说，是那些涉及数据集成和准备，数据整理等等的组织，人工智能是自然发展的过程。
在某种程度上，人工智能是具有成熟分析系统的组织的直接过渡。研究甚至表明，在采用基于AI的技术方面最成功的全球技术领导者通常将数据策略纳入其核心业务功能– API，接口等。
企业范围内的数据标准政策是简化分析和机器学习实践的一种方法。此外，维持所述数据策略可以帮助识别利益相关者并监控整个企业范围内的访问和策略，从而也减少了员工的困惑。
人工智能随着时间的流逝而成熟
人工智能和机器学习将根据数据和所述数据的质量在一段时间内趋于成熟。这是特定组织在数据仓库或数据存储上的投资，这是为AI实施调整资产的过程的一部分。毕竟，数据质量是衡量数据预测质量的直接指标。
随着时间的流逝，我们很可能会见证公司专注于解决获取和维护准确数据的挑战，以使AI兑现其对数据和业务革命的承诺。同时，了解渗透率和成熟度并不总是与正相关相关也很重要。例如，即使在所有部门中分析深度最深，电子商务仍是成熟度最低的。
分析为人工智能的采用铺平道路
在当今时代，组织必须对商业智能（BI）堆栈有深入的了解，包括分析存储，治理功能以及管理非结构化和结构化数据的能力。这些工具和技术是有效的AI策略的基础。让我们看一下分析为基于AI的未来提供积极支持的更多方法：
对大数据分析的投资对于将非结构化和结构化数据与遗留数据源（如ERP和CRM系统）并存的成功结合至关重要。
投资于大数据架构或策略可增强BI技术从存储，摄取，建模，发现，可视化，机器学习和分析的技术堆栈。
最重要的是，组织必须冒险探索最终用户和业务本身实现数据可视化和探索所需的工具。
通过构建企业范围的业务管理系统，公司可以为大数据创建可靠的平台，而不仅仅是描述性分析。它可能包括围绕机器学习，人工智能，预测性和规范性分析的报告和实施方法论。
一个企业级的BI平台还可以通过算法，最佳实践和解决方案的部署来加速AI的采用。实际上，组织的深入分析专业知识可以帮助更有效地利用AI和ML。
组织现在处在一个生态系统中，该系统越来越需要涉及重大技术影响的决策。但是，了解AI，ML和分析之间的区别以及后者在增强前者方面的存在对于业务关键型成功至关重要且至关重要。最后，总是要为正确的工作选择正确的工具。
Jay Nair -Marlabs Inc.首席运营官
作为首席运营官，Jay在加速将Marlabs转变为数字服务和解决方案提供商方面发挥了重要作用。他率先发起了Digital360计划，该计划提供了跨行业的全套数字服务。Jay广泛而多样的业务经验和技能帮助Marlabs孵化了NextGen技术，这些技术可提供出色的业务价值。他在将公司从15人的小集团转变为全球2
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