数据智能的三个核心和五个阶段

“致力于数据领域的研究与实践，不断提升数据认知能力，为大家分享数据思维、数据知识、数据实践的成长经验。”

数据智能的几个核心概念

数据智能就是大数据和人工智能技术的融合。

数据智能是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所含的价值和信息和知识，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等。

数据智能目标是利用一些列智能算法和信息处理技术，实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适的人机智能融合。

数据智能价值可以被衡量。核心测量指标是价值判断，如：利润率、投入产出比。

数据智能目的是“预测”和“决策”。数据最终是可行动的，可以转化成决策。

数据智能技术核心是数据智能平台。平台作用是承载和调用面向特定商业情景和问题的数据集即智能数据，采取核心模型如：商业逻辑方法论—由人类智慧+机器学习优化得到的模型，结合面向不同情境的数据处理能力，如大规模机器学习和深度学习，提高数据智能效率。

数据智能呈现载体是数据智能产品。对商业情境中某类特定决策，形成与之对应的商业决策流程的产品—封装、交互、呈现其效率和效能。

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