了解数据和 AI
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 了解数据的概念及其在现代世界中的重要性。
- 解释数据驱动的决策在现代组织中的作用，以及它与传统决策的区别。
- 定义 AI 并阐明其在当今世界中的重要性。
Trailcast
如果您想收听本模块的录音，请使用以下播放器。听完这段录音后，记得返回每个单元，查看资源，然后完成相关评估。
该模块是与 OneNine AI 合作制作的。您也可以了解 Trailhead 上的合作伙伴内容（需要登录）。
数据的重要性
数据是事实、数字、统计资料、文件、图像、视频和其他能提供对世界各个方面洞察的信息的集合。今天，数据是现代生活和经济的重要组成部分。随着技术的发展，企业可以收集、存储和分析大量的数据，以深入了解运营和客户情况。
数据可被视为当代最有价值的资产，并能以多种形式收集。
数据提供了有价值的见解和信息，有助于个人和组织做出更好的决策。现在，数据以前所未有的速度生成。企业和政府正在利用数据深入了解消费者行为、市场趋势和其他重要因素。
以下是数据如何影响世界的行业特定示例。
行业 |
结果 |
|---|---|
商业和金融 |
通过分析数据，企业可以发现新的业务机会，并开发满足客户需求的新产品和服务。 |
卫生保健和医学 |
通过分析数据，研究人员可以识别可能导致突破性发现的模式和相关性。数据在开发新的疾病治疗和治愈方法方面发挥着至关重要的作用。 |
其他 |
数据几乎可以在任何行业中使用，起到改进运营和推动业务成功的作用。 |
数据驱动的决策
数据驱动的决策是基于数据分析而非直觉或个人经验做出决策的过程。在现代组织中，由于有大量可用数据，数据驱动的决策变得越来越重要。数据驱动的决策针对业务运营、客户行为和市场趋势提供更为准确可靠的见解。
另一方面，传统决策依赖于直觉、个人经验和其他主观因素。虽然传统决策在某些情况下会有效，但它可能导致有偏差的决策和错失机会。
为了实施数据驱动的决策，组织必须有效地收集、存储和分析数据。这需要使用各种工具和技术，如数据可视化、统计分析和机器学习 (ML)。
下文总结了数据驱动的决策可为现代组织带来的主要好处和结果。
主要好处 |
结果 |
|---|---|
提供见解 |
通过分析数据，组织可以识别那些采用其他手段时可能不明显的模式和相关性，从而做出更明智的决策。 |
提高绩效 |
数据驱动的决策可以通过以下方式提高绩效：确定组织中能够降低成本、提高效率和优化运营的领域。 |
提高竞争力 |
通过使用数据深入了解客户行为和市场趋势，组织可以开发能更好地满足客户需求的产品和服务。 |
AI 的意义
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，指的是计算机系统利用数据进行推理、执行任务并以类似人类的推理方式解决问题的技术。由于其自动化各种任务、提高效率和降低成本的能力，AI 在当今世界非常重要。AI 被应用于各个行业，包括医疗保健、金融、交通运输和制造，旨在改进运营并为客户提供更好的服务。
数据在使 AI 学习和执行通常需要人类智力的任务以及为各行业提供改进运营和服务的见解方面至关重要。在医疗保健行业，AI 需要大量的医学图像和患者数据来分析和识别健康风险。在金融行业，AI 分析大量的财务数据以做出投资决策并检测欺诈行为。在制造行业，AI 使用传感器和生产数据来监测设备性能，识别维护问题，并优化生产流程。
以下是 AI 在各行业的部分关键应用：
-
医疗保健：在医疗保健行业，AI 用于医学成像、药物发现和患者监测。AI 赋能的医学成像可以帮助医生更准确地检测疾病和损伤，而 AI 赋能的药物发现可以帮助研究人员更快地开发新药物。AI 还可以用于实时监测患者的病情，使保健服务提供者能够更有效地提供个性化护理服务。
-
金融：在金融行业，AI 用于欺诈检测、信用评分和投资管理。AI 赋能的欺诈检可以帮助银行和其他金融机构更快速、更准确地识别欺诈交易，而 AI 赋能的信用评分可以提供更准确的信誉评估。AI 还可用于管理投资，使财务顾问做出更明智的决策。
-
制造：在制造行业，AI 用于质量控制、预测性维护和供应链优化。AI 赋能的质量控制可以帮助制造商识别缺陷并提高产品质量，而 AI 赋能的预测性维护有助于减少停机时间并提高效率。AI 还可用于优化供应链，使制造商更高效地交付产品。
AI 由于其自动化任务、提高效率和降低成本的能力，成为各行业必备的重要技术。通过使用 AI，企业可以改善其运营并为客户提供更好的服务，最终实现竞争力的提高，为所有人带来更好的结果。
在本单元中，您学习了数据的重要性及其在数据驱动的决策中的作用。您还了解了 AI 的基础知识及其在不同行业的各种应用。在下一单元中，我们将深入探讨数据概念，包括数据类型、数据清理和数据源。