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启用数据民主化策略 创建数据驱动的业务模型的一大障碍是对数据访问的限制。由于隐私信息严格的控制，可能出现一些问题。如果数据分析师无法访问信息，他们如何开展工作?如果没有数据民主化，数据驱动的商业模式就不可能蓬勃发展。 数据民主化支持从以IT为中心的数据所有权到业务团队，这有助于企业拥有数据并及时使用信息。这也消除了数据孤岛，并使企业的团队能够在构建人工智能模型和数据可视化时查看全方位的业务数据。 最佳的数据治理策略 作为数据民主化的一部分，为了提供对数据的访问以做出更好的决策，企业不能忽视数据共享的数据隐私、法规和道德风险。 企业需要制定完善的数据治理策略，以便在不影响数据驱动型业务和安全风险的投资回报率的情况下访问数据。其数据治理过程应包括内置的检查和平衡。决策者需要不断做出改变，以促进市场和法规的新变化。这不是一蹴而就的事情。 执行团队的支持 现在是企业高管将实施基于数据的商业模式放在首位的时候了。与此同时，企业高管应该意识到，采用人工智能是一个持续、迭代的过程，需要随着时间的推移进行调整。众所周知，机器学习具有独特的周期性，需要持续不断的微调和改进。 对于许多企业而言，最大的挑战是获得所有利益相关者的支持。技术主管必须向所有利益相关者提供人工智能实施的整体视图。 在数字化、快速变化的运营环境和客户行为时代，企业需要基于人工智能的分析方法来提高投资回报率。技术领导者必须认识到使用人工智能的数据驱动业务模型的重要性，并提高意识，以便企业层领导者渴望实施适当的变革管理策略。采用人工智能将使参与运营业务的每个人都认识到开创性的好处。 我是一位爱学习的老人！本站主要是些学习体验与分享(其中会引用一些作品的原话并结合我的一生体会与经验加工整理而成！在此一并感谢！如有不妥之处敬请与我联系,我会妥善处理，谢谢！)我写的主要是中老年人各方面应注意的事儿！退休后我希望通过这个平台广交朋友，互助交流，共筑美好生活！！ |
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来自： 赵站长的博客 > 《人工智能大数据云计算物联网》
