商业机器学习如何改变现代劳动力

商业机器学习 (ML)正在通过其新的进步有效地改变世界行业营销平台。它对组织的影响表明，营销的未来将由精明的营销人员与基于机器学习的自动化实体组成一个团队。

机器学习技术用于寻找各种问题的解决方案和为企业创造优势的新方法。在最新的营销策略中，机器学习被用于寻找结构化和非结构化数据形式的预测信息，并将其用于业务增长。

商业中的机器学习是一个强大且经过验证的概念，它使计算机系统能够自己理解事物。系统不是对每个活动进行明确编码，而是应用预先设计的指南和信息索引来执行多个计数。这项创新使用云来提高速度和成本效益。

机器学习中的新兴技术

机器学习已经在银行、医疗保健服务、交通和教育领域取得了成功。此外，新的和先进的机器学习创新都将在营销领域掀起波澜。这些最新进展包括：

IBM Watson：将人工智能与主要科学编程相结合的超级计算机，IBM Watson 是一个完全增强的查询记录框架——它以 80 teraflops 的速度形成。

Apache Spark：专注于注册领域，Spark 是一个可以利用现代计算为空部分规定最佳可能性的阶段。通过包含大量必需品、品质和倾向，Spark 的插入应用程序解决了其他编程问题，并将最佳候选人返回给适当安排的组织。

Kafka：一种机器学习安排，Kafka Apache 使品牌和组织能够制造持续的信息流应用程序或管道，以执行关键工作或从大量来源破译数据。到目前为止，LinkedIn 每天使用它来处理超过 1.4 万亿条消息，提高熟练度，并帮助他们根据精明的信息做出关键决策。

以下是机器学习可以改变业务的几种方式。

数据可视化和KPI跟踪

当一家公司想要推出新产品或服务时，就会提出新的问题。在这里，机器学习将使管理层能够通过存储在数据库中的数据快速提出问题并轻松获得明智的答案。

数据可视化使决策过程更容易。据 HubSpot 称，“90% 的信息传输到大脑是视觉的，视觉在大脑中的处理速度比文本快 60,000 倍。”因此，公司应该尝试让团队中的每个人都可以访问数据分析，以增加可靠的公司达到 KPI（关键绩效指标）的机会。

我们都知道，关键报告已通过机器学习创新实现自动化。例如，Sisense Pulse 可以更轻松地检查商业智能 (BI)的功能，自动制作可视化报告，并提高公司有效跟踪和超越其 KPI 的几率。

机器学习平台可以进行实时监控，并将数据中出现的任何可能影响 KPI 的异常情况通知给重要员工。这使“企业第一响应者”能够在问题变得复杂之前立即对问题采取适当的行动，这些活动会产生快速回报。

这些阶段赋予的方式旨在连接到当前的企业通信基础。Zapier 和 Slack 等程序可以协调到 Sisense 的环境中，形成一个详尽的框架，用于收集、检查和传递整个公司和外部利益相关者的关键商业智能。

更好地洞察消费者行为

报告创建和 KPI 分析的过程将继续逐步自动化。而且，随着您的团队的有效性将开始被系统观察到，对客户模式的分析也将如此。

借助可以挖掘当前信息以预测未来客户模式的基于云的平台，人工智能 (AI) 可以更轻松地创建有价值的业务洞察力。此外，买家很乐意将个人数据作为预测他们需求的定制购物体验的最终结果。

商业领袖已经开始采用人工智能来获得更好的洞察力，并找到可行的新方法，以有效地制定未来规划的决策。如果您还没有开始使用这项技术，那么现在正是您开始使用这项技术以在竞争激烈的市场中生存的最佳时机。

更有效的人力劳动

扩大对人工智能的依赖带来的令人兴奋和恐惧的副作用是，我们将需要更少的工作时间来创建报告和领导决策。这可能会导致失业，但这并不像听起来那样不祥。

每个组织的目标都是有效地工作和盈利。按照这些思路，我们不是在讨论失去的工作。我们正在寻找一种模式，通过培训来实现技术整合和更成功地利用人类能力。事实上，组织中的员工正在为增强工作承诺的回报而工作。必须通过让代表访问他们必须了解其对组织的影响的关键数据来增强承诺。

结论

采用最新趋势机器学习技术来管理数据并获得更多见解的商业领袖将比竞争对手更具优势。机器学习可以更深入地了解客户行为，并更有效地利用人力来实现业务增长和收入。我期待看到自动化商业智能的趋势在未来几个月和几年内将走向何方。