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在大數據分析中，人工智慧究竟是什麼？
在大數據分析中，人工智慧（AI）指的是應用廣泛的機器學習技術，其重點在於擴大評估大數據所提供的價值。
分析見解有多種形式，但主要集中在三大層面：
- 描述性分析
- 指示性分析
- 預測性分析
這些分析層面涵蓋了企業的一系列策略性要求。描述性分析提供透明度，協助掌握公司營運所在社區的確切狀況。指示性分析著眼於資料，目的是瞭解該採取哪些行動來實現特定結果。預測性分析則是根據我們當下所知和過去經驗，預測其他指標的趨勢。
為了更確切理解這在實務上的含義，我們首先需要認識其兩個要素：
- 大數據
- 人工智慧 (或是機器學習應用)
大數據的興起
各企業使用蒐集的資料來制定日常及更具策略性的長期決策。制定這些決策的直接或間接目標，均是為了提高公司的業績表現。這些資料會視公司的商業模式、規模及所身處的產業而異，但通常會涵蓋多類資料，例如：
- 客戶獲取和保留
- 供應鏈
- 庫存盤點
- 行銷
這些不同的資料類型可能會利用多個第一方和第三方的資料平台，而各平台都有自己的資料結構。
長期下來，企業透過這些資料平台取得的資料將大幅增長。這推動了對所謂「大數據」的討論，該詞彙被定義為”包含越來越多類型、產生越來越龐大數量、處理速度越來越快的資料” – 這些特徵通常稱為三個「V」：
- Variety 資料多元性
- Volume 資料量
- Velocity 資料即時性
然而，與此有關的最大難題之一，便是如何實際利用「大數據」。擁有如此龐大的資料量，僅僅是要確定從何處著手就已令人頭痛，這也是近年來一直受到關注的問題。
人工智慧與機器學習
人工智慧是機器學習的廣義應用形態，透過電腦程式，讓電腦使用演算法和統計資料評估結果來模擬「學習」，以辨別不同模式並從中得出推論。
這些演算法有不同的名稱，代表所採用的方法。從簡單的分類或線性迴歸到複雜的神經網路，其中神經網路受到人腦運作方式的啟發。
各組織的決策者逐漸意識到機器學習帶來的機會，將其應用於資料分析的情況越來越普遍。機器學習技術能夠透過演算法分析資料，發現人類分析師可能忽略的模式，因此是一項極具價值的技術。
然而，獲得足夠乾淨且結構化的資料以訓練機器學習模型，是組織在應用機器學習時面臨的一大挑戰，而這正是大數據可以發揮作用的地方。
將人工智慧用於大數據
將機器學習應用於大數據分析可說是絕佳的組合，這使得企業能夠充分利用其廣泛的資料資源，同時讓電腦演算法承擔大部分艱難的工作，搜索不同的資料集以提供寶貴的洞見。
將人工智慧應用於大數據分析是一種先進的資料分析方法，使企業決策者能夠獲得過去無法獲得的深入洞見。
機器學習還可以廣泛應用於這個領域中的多個活動，不僅能夠在特定資料集中發現模式以滿足特定需求，還可以在整個資料準備階段加以使用。目前已經有許多例子證明，機器學習對於尋找資料集之間可能的關聯以及自動資料準備方面具有重大影響，例如學習人為錯誤模式以保持資料的「乾淨」。
如何將人工智慧軟體用於大數據
對大多數組織而言，將機器學習和人工智慧應用於大數據分析是一個絕佳的機會。然而，從何處開始卻是另一個問題。機器學習和資料科學需要不同的技能，而設立全新部門並聘請一群擁有博士學位的員工來開發機器學習演算法的成本很高，對許多組織來說並不現實。
在這種情況下，尋求人工智慧軟體供應商的幫助是一個好辦法。大數據分析軟體以簡潔的方式呈現，讓使用者能輕鬆了解複雜的資料提取、轉換和載入（ETL）流程以及機器學習演算法，可以讓小型團隊，甚至僅憑一名資料分析師，就能夠充分發揮資料所具備的潛力。
簡單來說，大數據分析軟體中的人工智慧讓企業能夠：
- 將所有資料集中管理
- 處理這些資料，包括應用先進的機器學習技術
- 透過儀表板、報告等方式展示資料和洞察給使用者
- 在決策者需要時提供相關洞察
這涵蓋了許多難以透過人工操作的流程。
許多公司若是曾有進行數位行銷活動，就有接觸過用於大數據集的機器學習演算法。Google 與 Meta 的 Facebook 等技術平台早就率先應用這項技術，提供量身打造的數位行銷內容，進一步提升數位行銷活動的成效。
人工智慧用於大數據分析及資料行銷活動的優點
將機器學習和人工智慧應用於大數據分析，將能夠帶來莫大的助益，讓貴公司的人員能夠做出明智的決策，做出更多正確的選擇。
同時，透過這項技術增強的團隊能力，將能夠創造良性循環，例如：
- 提升客戶滿意度，打造更好的客戶旅程
- 改善各種目標的關鍵績效指標（KPI）
- 增加競爭優勢 • 提供更多內容，提升員工的積極度
- 建立更明智的資料策略
根據公司的具體要求，利用資料來提供優質見解，可以適用於多種使用案例。蒐集到的資料是唯一的限制。因此，這麼做也有助於策略規劃，瞭解需要擷取哪些額外資料來獲得更好的見解。
舉例來說，透過這項技術結合行銷來源的資料，可以協助檢視特定地區客戶的終身價值。行銷預算持有人可以透過單一綜合檢視獲得深入見解，例如如何善加利用預算來增加具有最高價值的客戶群。
為什麼企業需要針對資料採納人工智慧
每個企業都深知自己所擁有的資料，能夠回答許多問題。隨著各行各業的發展，越來越多的企業採用以資料為中心的管理方法，這些企業必須明白如何利用這些資料。若未能善加利用這些資料，運行組織就像在黑暗中摸索前行，而不是帶著自信邁進。
所有組織都應採納人工智慧，作為分析工具集的核心元素。原因在於這些工具在長期使用後變得更易於操作，並有助於提升生產力。市場上越來越多的企業採用全面的分析方法。不知不覺中，這項技術已成為業務運營的常態，是保持競爭力的最佳實踐。
與更靈活運用資料的競爭者相比，未採用這些技術的企業將發現自己在策略方面的不足逐漸擴大。先進分析技術所提供的寶貴見解有助於推動更好的策略和業務決策，從而實現成本效益的最大化。因此，不使用人工智慧和大數據的公司可能無法跟上市場發展的速度，需要更長的時間來追趕他人的步伐。
這些領域的發展雖然緩慢但穩定，但使用機器學習進行廣泛的資料分析已成為市場的常態。因此，投入這個領域，充分利用其提供的寶貴見解，將是貴公司領先市場（以及競爭對手）的重要機會。最終，必須擁抱這些技術才能在市場上持續立足。
結論
將人工智慧應用於大數據分析對各種組織而言都是巨大的機會，應該成為大多數公司的首要任務之一。好消息是，好消息是，即使大數據和機器學習十分複雜，現今的人工智慧軟體能夠讓您以更輕鬆的方式，充分利用這些技術。
