隨著全球日益數字化，每天都會產生前所未有的大量數據，組織需要工具來幫助篩選和處理這些數量驚人的數據。利用機器學習(ML)，企業正在構建能夠快速處理大量數據的模型，并以各種方式將其充分利用起來。

如果能有效利用數據，ML可以在五個關鍵方面對企業組織產生巨大影響:決策、預測、個性化、提高效率和管理資產。

掌握決策

ML已經徹底改變了企業處理和分析數據的方式，比以往任何時候都更快地獲得洞察力。決策者獲得洞察力的速度越快，他們做出關鍵決策的速度就越快。有時候，競爭優勢是在毫秒而不是幾分鐘或幾小時。

比如，經過訓練的基于ML(ML)的軟件可以識別公司安全環境中的異常情況，可以立即檢測到數據泄露，并通知組織內部的對應團隊。這些ML模型的智能使這些團隊能夠快速做出有關有效補救、保護客戶數據、維護他們的商業聲譽和避免昂貴的糾正措施的決策。

為了優化ML的決策效益，組織需要收集并向數據建模環境輸入正確的數據。然后，他們需要建立有用的預測模型，并利用這些數據進行預測。數據團隊不應該期望人工方式(這也是目前大多數企業的做法)去尋求這些見解——相反，應該將這些預測反饋給決策者每天使用的系統。理想情況下，他們甚至可以用所謂的“反向ETL”完全自動化決策制定過程。

ETL(Extract-Transform-Load)用來描述將數據從來源端經過抽取(Extract)、轉換(Transform)、加載(Load)至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象并不限于數據倉庫。

更準確的預測需求

預測的價值有時高過決策，特別是在供應鏈可能隨時中斷和延遲的情況下。今天的企業組織(比如電商)面臨著預測市場趨勢和客戶行為的巨大壓力。將ML模型整合到數據分析中，能夠更準確、更強大地預測需求，從而更有效地管理庫存和降低成本。

供應鏈管理面對的是一個龐雜的運營體系，處于眾多環節和參與者的供應鏈天生就有混亂的本質。它可能看起來非常不可預測，但一旦數據被分解成一個總體平均值，加上一個趨勢成分和一個季節性成分，自回歸預測模型就可以非常好地工作。這有助于減少浪費的庫存，同時量化與最大化降低相關的風險。一旦不良事件的可能性(比如庫存耗盡)被量化，它就會變得可控。

個性化客戶體驗

今天的終端用戶和消費者習慣于在他們想要的時候得到他們想要的東西。創造這種個性化的、量身定制的體驗是當今市場競爭的關鍵策略。ML平臺可以用來分析用戶行為，并提供個性化建議，比如根據購買歷史添加產品。

全球巨頭亞馬遜在零售領域就是一個典型的例子，它使用ML來推薦產品，并向客戶提供建議。隨著ML提供更個性化的體驗，亞馬遜的銷售額將呈指數增長。

另外兩個我們經常拿來舉例的是Spotify和Netflix平臺上的流媒體推薦，也基于ML算法。這些算法分析用戶聽過的歌曲或看過的節目，以識別并推薦其他相關內容。Netflix通過ML算法，將個性化和內容推薦結合起來，從而節省了10億美元的營銷推廣費用。

提高組織效率

ML和AI能力不僅是開啟生產力的關鍵，也是開啟組織內部效率和創新的關鍵。隨著ML使計算機能夠接管重復性的任務——并且比人類的手更快地完成它們——組織可以將人力資源轉移到更高價值的活動。

一個好的ML模型，它可以在人眼無法企及的速度和效率上完成掃描和交叉引用文檔，并完成詳盡的文檔搜索。這降低了與法規遵從和法律研究相關的信息檢索活動的成本，解放了員工，使他們能夠創造性地參與到公司的其他工作中，以增加戰略價值。

更有效地管理和維護資產

企業有時難以準確判斷其資本和資產何時需要維護或升級。此外，這些努力的成本可能很高。預測性ML模型可以通過收集設備和部件的性能數據來監測它們的狀態，并計算資產的剩余壽命。西門子電力和燃氣公司在這方面取得了成功，他們從渦輪機中獲取傳感器數據，以幫助優化維護計劃。雖然剛開始部署這些AI的成本非常高，但經濟效益非常明顯，而且隨著時間的推移，成本優勢越來越高。

另一個行業的例子是：銀行和其他金融機構可以使用ML模型來識別“不同尋常”的交易，并在異常活動發生時提醒相關團隊。

處理大量的企業數據總是會帶來挑戰，但要動員企業并超越競爭對手，決策者需要利用ML釋放其全部潛力。當然，為了在上述的ML應用程序和其他許多應用程序上取得最好的結果，這些機器需要被正確地訓練，而不是僅僅輸入所有的數據。確保ML模型將使用干凈的數據集是至關重要的——組織數據的質量與組織獲得的洞察力的質量直接相關。