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在新興的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和人工智能驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)中，數(shù)據(jù)是公司最重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)之一。需要數(shù)據(jù)來(lái)衡量業(yè)務(wù)策略的效率，并從其操作中得出見(jiàn)解，同時(shí)還需要培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。獲取數(shù)據(jù)對(duì)公司來(lái)說(shuō)不是問(wèn)題，問(wèn)題是他們能不能得到正確的數(shù)據(jù)，并且能夠?yàn)樗麄兲峁┮粋€(gè)非常想要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

許多公司沒(méi)有意識(shí)到，他們正坐擁一堆糟糕或骯臟的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含大量缺少的字段、格式錯(cuò)誤、大量重復(fù)或不相關(guān)的信息。根據(jù)研究估計(jì)，美國(guó)經(jīng)濟(jì)的不良數(shù)據(jù)每年造成的損失高達(dá)3.6萬(wàn)億美元，盡管如此，許多經(jīng)理人仍確信，他們坐擁數(shù)據(jù)的金礦，而實(shí)際上他們沒(méi)有任何有價(jià)值的東西。

　公司擁有的數(shù)據(jù)可能不一定是糟糕的，只是解決問(wèn)題的方法可能不完整而已。最初的系統(tǒng)通常是用來(lái)收集人類(lèi)驅(qū)動(dòng)的解決方案所需的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)移到AI人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案可能需要填補(bǔ)空白。雖然人類(lèi)可以快速評(píng)估這些數(shù)據(jù)并解決問(wèn)題，但自動(dòng)化系統(tǒng)需要自動(dòng)處理數(shù)據(jù)的方式。

1、專(zhuān)注于產(chǎn)品

尋找好的數(shù)據(jù)應(yīng)該從產(chǎn)品本身開(kāi)始，為了獲得好的數(shù)據(jù)，公司應(yīng)該設(shè)計(jì)產(chǎn)品，為用戶(hù)提供正確的激勵(lì)來(lái)貢獻(xiàn)他們的數(shù)據(jù)。良好的可用性和用戶(hù)體驗(yàn)將鼓勵(lì)用戶(hù)貢獻(xiàn)有價(jià)值的信息。

您可以始終爭(zhēng)取用戶(hù)在循環(huán)模式，在這種模式中，用戶(hù)必須放棄他們的數(shù)據(jù)，以使用您的產(chǎn)品的功能。這正是谷歌和Facebook獲取大量數(shù)據(jù)以換取服務(wù)的方式。用戶(hù)甚至沒(méi)有意識(shí)到，他們是完全免費(fèi)地放棄他們的數(shù)據(jù)，為先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供動(dòng)力，并不斷改進(jìn)軟件。

構(gòu)建偉大產(chǎn)品的最佳方法是在收集急需的數(shù)據(jù)的同時(shí)提供迭代式的改進(jìn)，你可以從亞馬遜Alexa的進(jìn)化過(guò)程中看到這一點(diǎn)。它背后的團(tuán)隊(duì)意識(shí)到了一般語(yǔ)音識(shí)別和識(shí)別一組簡(jiǎn)單的預(yù)定義命令的能力之間的區(qū)別。當(dāng)許多其他公司在采用通用語(yǔ)音識(shí)別和維護(hù)會(huì)話(huà)的能力方面苦苦掙扎時(shí)，Alexa團(tuán)隊(duì)將重點(diǎn)放在了一組簡(jiǎn)單的命令和簡(jiǎn)單的腳本對(duì)話(huà)上。

Alexa團(tuán)隊(duì)通過(guò)以低廉的價(jià)格提供一個(gè)非常簡(jiǎn)單的解決方案，并征服了市場(chǎng)，從而做到了這一點(diǎn)。專(zhuān)注于具體的、簡(jiǎn)單的用例，并加以完善，才能贏得最終的勝利。

2、以正確的數(shù)據(jù)類(lèi)型為目標(biāo)

我們以一家公司為例，該公司想要制造一種能自動(dòng)將圖書(shū)館書(shū)籍放到書(shū)架上的機(jī)器人。它有大量關(guān)于實(shí)際書(shū)內(nèi)容的數(shù)據(jù)，它知道作者的名字和書(shū)出版的年份。但是，在現(xiàn)實(shí)中，這些數(shù)據(jù)不足以自動(dòng)安排賬簿。

機(jī)器人只能利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)找到合適的書(shū)架來(lái)放書(shū)。但是，它不知道這本書(shū)的尺寸，所以機(jī)器人很難判斷這本書(shū)是否能放進(jìn)書(shū)架上。

公司從來(lái)沒(méi)有想過(guò)收集這些信息，因?yàn)閳D書(shū)館工作人員可以很容易地找出這本書(shū)是否適合空間?，F(xiàn)在這家公司需要一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集，這是它沒(méi)有的。這意味著該公司必須為機(jī)器人配備某種評(píng)估書(shū)籍測(cè)量值的方法。雖然這并非不可能，但項(xiàng)目預(yù)算和時(shí)間表將發(fā)生變化。

這就是為什么你應(yīng)該經(jīng)常問(wèn)自己，你是否有正確的數(shù)據(jù)類(lèi)型，這有助于解決問(wèn)題。

3、了解其局限性

通常情況下，公司認(rèn)為所有的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都有一根神奇的魔杖，可以解決所有與數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)，這與事實(shí)相去甚遠(yuǎn)。自動(dòng)評(píng)估物理對(duì)象的大小和重量的能力將需要一套非常不同的技能和能力，那些能夠訓(xùn)練機(jī)器人找到合適的書(shū)架的人或系統(tǒng)，與那些能夠建立起衡量和衡量書(shū)籍的能力的人或系統(tǒng)是不同的。

這種資源規(guī)劃應(yīng)該在項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)就開(kāi)始，而不是在機(jī)器人被毀在不適合書(shū)架的書(shū)堆下時(shí)開(kāi)始。

4、利用現(xiàn)有的專(zhuān)門(mén)知識(shí)

人工智能系統(tǒng)只有在工程師的努力下才能做得更好，智能解決方案的開(kāi)發(fā)需要專(zhuān)家輸入來(lái)理解和幫助解釋現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并找出它們用來(lái)解決問(wèn)題的原則。即使是DeepMind的AlphaGo零的最新突破也不是一個(gè)絕對(duì)的展示，圍棋游戲的規(guī)則是明確的，不能被對(duì)手打破。盡管這臺(tái)機(jī)器沒(méi)有經(jīng)過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家的訓(xùn)練，但游戲規(guī)則被編程到了代碼中，所以它可以通過(guò)自己的游戲來(lái)提高技能。開(kāi)發(fā)這個(gè)軟件的工程師在編寫(xiě)程序之前就成為了游戲規(guī)則方面的專(zhuān)家。

在AlphaGo Zero這個(gè)案例中，我們沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的專(zhuān)家，因?yàn)橛螒颦h(huán)境非常明確，一個(gè)人可以在一個(gè)晚上就學(xué)會(huì)完整的規(guī)則。在現(xiàn)實(shí)生活中，工程師幾乎不可能花一晚上時(shí)間成為供應(yīng)鏈、隱私法或渦輪機(jī)工程方面的專(zhuān)家。通常，人工智能項(xiàng)目要么需要一組定義良好的不可破規(guī)則，要么需要一個(gè)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。通常情況下，每一個(gè)拼圖都有一點(diǎn)點(diǎn)，要想弄清楚如何組合這個(gè)拼圖的各個(gè)部分，仍然需要專(zhuān)家的投入。

5、管理數(shù)據(jù)并關(guān)閉循環(huán)

總有一天，當(dāng)應(yīng)用程序越來(lái)越流行時(shí)，它可能會(huì)開(kāi)始生成大量數(shù)據(jù)。為了避免陷入數(shù)據(jù)混亂，您應(yīng)該從一開(kāi)始就引入高效的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)策略。無(wú)論您的公司選擇哪種數(shù)據(jù)平臺(tái)，您都應(yīng)該在數(shù)據(jù)獲取過(guò)程的每個(gè)階段建立高效的數(shù)據(jù)收集、清理和數(shù)據(jù)沖突流程。一旦你有了一個(gè)好的產(chǎn)品，一個(gè)源源不斷的數(shù)據(jù)流入和一個(gè)有效的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施，就會(huì)更容易創(chuàng)建一個(gè)自我實(shí)現(xiàn)的好數(shù)據(jù)預(yù)言。

利用您的產(chǎn)品用戶(hù)提供的數(shù)據(jù)可以改進(jìn)人工智能平臺(tái)和應(yīng)用程序特性，并鼓勵(lì)客戶(hù)貢獻(xiàn)更好的數(shù)據(jù)。這將創(chuàng)建一個(gè)自我支持的數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，這將使您的公司成為一個(gè)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)。