为什么利用非结构化数据和人工智能将成为 年客户成功的关键 撰稿
和 德勤估计 全球多达 的数据都是非结构化文本数据，这使得从这类数据中获取有价值的见解成为一项巨大挑战。 找到隐藏在大量支持文档中的产品和服务相关问题的正确答案。因此，员工可能要花费 的工作时间查找存储在各种内部系统中的信息，而 的时间则用于查找创建三个月后就不会再访问的组织数据。许多公司已经实施了分类法和本体，以创建一些可由机器处理的结构。然而，除了最简单的用例之外，创建和维护完整有效的分类法和本体非常具有挑战性，因为数据量巨大。
认识到被搁置的巨大价值，组织将在 年采用切实 约旦手机号码数据 可行的方法来减少或避免创建这些 分类法或本体论 使非结构化数据可搜索。这些团队将转向利用机器学习和 自然语言 搜索工具不依赖于繁重的数据标记、建模训练和复杂的本体，可以在所有结构化和非结构化来源中查找相关信息，从而消除与这些 项目相关的开销并加快生产时间。 年，组织将需要重新思考如何利用非结构化数据来提高生产力、提高客户满意度并快速实现 投资回报。因此，预计未来一年将出现以下趋势：
世界将进入“数据科学家巅峰”时代
短缺 数据科学家 机器学习工程师 一直是企业实现 价值的瓶颈。结果发生了两件事： 越来越多的人追求数据科学学位和认证，增加了数据科学家的数量； 供应商想出了新颖的方法来最大限度地减少数据科学家在 生产推广中的参与。