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大数据平台建设和AI分析解决方案提供商
人工智能是用机器，特别是计算机系统来模拟人类的智能过程。人工智能的具体应用包括专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉。
人工智能是如何工作的？
随着人工智能宣传的加速，供应商们争先恐后地宣传他们的产品和服务如何使用人工智能。通常他们所说的人工智能只是人工智能的一个组成部分，比如机器学习。人工智能需要建立专门的硬件和软件来编写和训练机器学习算法。没有一种编程语言是AI的同义词，但包括Python、R和Java在内的一些编程语言很流行。
一般来说，人工智能系统通过摄取大量标记的训练数据，分析数据的相关性和模式，并使用这些模式预测未来的状态来工作。通过这种方式，以文本聊天为例的聊天机器人可以学习与人进行逼真的交流，或者图像识别工具可以通过查看数百万个示例来学习识别和描述图像中的对象。
人工智能编程关注三种认知技能：学习、推理和自我纠正。
学习过程。人工智能编程的这一方面侧重于获取数据，并为如何将数据转化为可操作的信息创建规则。这些规则称为算法，为计算设备提供如何完成特定任务的分步说明。
为什么人工智能很重要？
人工智能之所以重要，是因为它可以让企业了解他们以前可能不知道的运营情况，而且在某些情况下，人工智能可以比人类更好地执行任务。特别是当涉及到重复的、以细节为导向的任务时，如分析大量法律文件以确保相关字段正确填写，人工智能工具通常能够快速完成工作，并且错误相对较少。
这有助于推动效率的爆炸式增长，并为一些大型企业打开了全新商机的大门。在当前的人工智能浪潮之前，很难想象使用计算机软件将乘客与出租车连接起来，但如今优步正是通过这样做而成为世界上最大的公司之一。它利用复杂的机器学习算法来预测人们何时可能需要在某些地区乘车，这有助于在需要驾驶人之前主动让他们上路。
当今最大、最成功的企业已经使用人工智能来改进其运营，并在竞争对手面前获得优势。
人工智能的优点和缺点是什么？
人工神经网络和深度学习人工智能技术正在迅速发展，这主要是因为人工智能处理大量数据的速度要快得多，预测也要比人类的预测更准确。
虽然每天产生的大量数据将埋葬一名人类研究人员，但使用机器学习的人工智能应用程序可以获取这些数据并迅速将其转化为可操作的信息。在撰写本文时，使用AI的主要缺点是，处理AI编程所需的大量数据非常昂贵。
全球企业每年在数据上花费高达数十亿美元。 但很多时候，这些钱都用在了管理和渐进式改进上，以及不遗余力地专注于节约成本。这就是问题所在。 数据被视为一种需要管理的成本，而不是一种可以用来推动企业增长的资产。
数据是您最有价值的资产，但前提是您要对其加以充分利用。 是时候从孤立的、专有的、回顾性的方法转向统一的、可用的、面向解决办法的模型了。换句话说，数据（以及来自这些数据的智能）必须成为您业务的核心焦点。
企业级智能数据平台，可将所有内容进行统包括数据采集、数据仓库、分析以及新的数据源和类型 。利用超大规模的数据分析来解决最大的挑战和最复杂的端到端问题。实现了一个强大的数据分析生态系统 — 编排每一项行动和举措、优化业务执行、推动增长和价值。
从查询到用户再到数据量，无论哪个维度的需求增长，其它维度的性能也不会下降。大多数数据分析维度相互依存，此消彼长。 查询越多，数据可用性就越低。 用户越多，处理的查询越少。但是，企业级可扩展性意味着您可以在不影响其他功能的情况下最大限度地发挥每项功能，这是一种可提前处理未来大量数据工作负载的关键能力。
成为数据驱动型企业，首先要转变观念。是时候将数据作为您的业务核心了是时候从孤立的、专有的、回顾性的方法转向统一的、可用的、面向解决办法的模型了。
换句话说，数据（以及来自这些数据的智能）必须成为您业务的核心焦点。
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