下一代人工智能：迈向自我学习业务

📑 目录

1. 引言
2. 下一代人工智能与自我学习业务
3. 目前公司的现状
   1. 数据仓库现状
   2. 自助数据准备的挑战
   3. 数据源的爆炸性增长
4. 数据基础设施的重要性
   1. 建立共同的业务词汇
   2. 自动发现和分类数据
   3. 数据集成的挑战
5. 数据市场的兴起
   1. 可信赖的数据和分析资产
   2. 数据分发和共享
6. 数据驱动的企业化运营
   1. 智能决策和业务流程整合
   2. 实时分析和物联网
   3. 层级绩效管理和增强学习
7. 未来机遇
   1. 数据工厂化和组件化开发
   2. 分析目录和数据市场的机会
   3. 低代码开发和集成
   4. 强化学习和事件驱动规则引擎
   5. 业务知识图谱的未来发展

引言

欢迎来到本节目。这一期我们将探讨下一代人工智能与自我学习业务的概念，以及如何将其应用于公司的发展。以下是本期内容的目录：

下一代人工智能与自我学习业务

随着人工智能技术的持续发展，下一代人工智能将更加注重自我学习和自我进化。自我学习业务旨在使企业能够根据不断变化的市场条件和客户需求，提供更加智能化的产品和服务。

目前公司的现状

数据仓库现状

大多数公司在实施数据仓库之后，经历过多次数据集成和多个数据源的挑战。数据仓库的建设往往由不同团队在不同时间进行，并且使用不同的数据定义和标识符。因此，在跨系统进行数据整合时会遇到困难。

自助数据准备的挑战

自助数据准备工具的出现使得业务用户能够连接多个数据仓库和数据源。然而，这也增加了数据整合的复杂性。不同的工具使用不同的自助数据准备方式，导致数据的一致性和可重用性问题。

数据源的爆炸性增长

随着数字化转型的加速，公司面临着越来越多的数据源和数据类型。这些数据源包括机器生成的数据、人工生成的数据以及外部数据源。对于大多数公司来说，这些数据源会导致数据分散并难以管理。

数据基础设施的重要性

为了解决目前面临的数据问题，公司需要构建可信赖的数据基础设施，并将其制度化。

建立共同的业务词汇

为了确保数据的准确性和一致性，公司需要建立共同的业务词汇或业务词汇表。这有助于消除不同团队之间的语义差异，并提高数据整合的效率。

自动发现和分类数据

为了快速找到数据并了解数据质量，公司需要使用数据目录和自动数据分类工具。这些工具可以自动发现、分类和描述数据，并提供数据的相关信息，如数据来源和质量。

数据集成的挑战

在面对日益复杂的数据集成任务时，公司需要使用数据集成工具。这些工具可以提供统一的接口和连接器，帮助公司轻松地连接和整合数据。

数据市场的兴起

为了更好地管理和共享数据资产，公司可以建立数据市场。数据市场是一个集中展示和分发可信赖的数据和分析资产的平台，供内部员工使用。

可信赖的数据和分析资产

在数据市场中，公司可以分享并让其他员工使用已经验证和文档化的数据和分析资产。这些资产具有可信赖的数据定义和数据来源，可以帮助员工快速启动项目。

数据分发和共享

数据市场不仅限于内部使用，还可以用于与外部合作伙伴共享数据。公司可以将数据资产打包并以服务的形式供外部使用。

数据驱动的企业化运营

为了实现数据驱动的企业运营，公司需要将数据分析服务整合到主流业务流程中。

智能决策和业务流程整合

将数据分析服务与业务流程整合可以提高业务操作的效率和准确性。从操作层面到战略层面，数据分析可以为各级别的决策提供支持。

实时分析和物联网

实时数据分析在许多行业中已经得到广泛应用，特别是金融、物流和政府部门。物联网技术的出现使得实时分析变得更加可行，公司可以借助此技术实现实时监控和分析。

层级绩效管理和增强学习

层级绩效管理可以将战略目标与操作绩效相结合，从而促进组织整体的数据驱动。增强学习可以帮助公司在不断调整决策和行动中实现更好的结果。

未来机遇

在数据驱动的企业化运营领域，还存在许多机遇等待开发。

工业化

公司可以通过工业化的方法来加速数据和分析资产的构建和部署。通过组件化开发和自动生成数据流程，可以提高工作效率并降低成本。

目录和数据市场

数据目录和数据市场的需求不断增长。这为供应商提供了巨大的机会来提供自动化的数据管理和分发工具。

低代码开发和集成

为了加快数据分析服务的部署速度，公司需要提供低代码开发和集成工具。这些工具可以使公民开发者能够轻松地连接到数据和分析资产，并构建集成应用程序。

强化学习和事件驱动规则引擎

强化学习的出现为增强决策提供了新的可能性。公司可以利用强化学习和事件驱动规则引擎，实现更智能化的业务流程和决策支持。

业务知识图谱的未来发展

随着图分析和知识图谱技术的不断发展，公司可以构建业务知识图谱，进一步优化数据驱动的企业运营。

总结起来，数据基础设施的建设、数据与分析资产的市场化、数据驱动的企业化运营是当前的热门话题。对于供应商而言，这些领域都存在巨大的机遇等待开发和探索。