企业需要人工智能操作系统实现智能流程自动化的 3 个原因是什么？
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-06-23
远程工作增加带来的压力导致内容审查和自动化策略加速
这些策略有效地将整个企业的各个点连接起来，以提高透明度、相关性和行动。内容洞察力是这种转变的核心。事实上，无论是来自客户和合作伙伴还是内部制作的内容处理自动化，正迅速成为运营的主要目标。传统上，OCR 填补了这一领域，但随着内容扩展到更多媒体来源，人工智能操作系统正在填补这一空白。
基于 AI 的解决方案的发展意味着搜索、识别、提取、标记和放入结构化格式变得越来越容易，这些数据对于业务运营至关重要。但实施一直是一个挑战，因为组织会评估招募数据科学家团队的利弊，并煞费苦心地建立自己的 AI 模型。如今，随着“一体式”消费趋势，人工智能也可以内置到企业架构中，以同时推动多个领域的收益。由人工智能驱动的操作系统可以近乎实时地大规模地从海量数据中挖掘洞察。
只有认识到将 AI 嵌入整个运营的所有内容类型的潜力和需求的企业，才能获得 AI 的真正潜力，一个由数百个同类 AI 模型组成的多样化生态系统，以近乎实时地将音频、视频、文本和其他数据源转换为可操作的智能。
2021 年必备的 8 项数据分析师技能
数据分析师是各地企业中的角色之一，数据分析师是专门收集数据、分析数据的模式并在报告中呈现数据的专业人士，对于使用数据获取洞察力的组织而言，它们是宝贵的资产——这描述了大多数现代企业、企业和政府，数据分析师可以帮助解决许多问题，例如在医疗保健环境中工作的数据分析师可能会分析患者数据以帮助识别患者的慢性病，等流媒体服务提供商工作的分析师可能会获得洞察力，帮助提供商改进其内容的呈现方式。
数据分析师的职责是什么？
数据被快速创建和使用，数据分析师负责分析数据，以帮助他们为实现目标而工作的企业，分析师处理大量数据，并用企业可以理解的术语来表达，数据分析师通过他们需要回答的一系列问题来查看数据，然后他们在数据中寻找可能导致答案的模式，并将他们的发现提交给组织的报告，他们还负责改进每个步骤所涉及的流程，无论是收集、分析和报告数据的既定方法，还是寻找新的数据来源以收集数据。
数据分析师经常被比作数据科学家
两者在相同的数据集上协同工作，但采用不同的方法，数据分析师专注于回答一组特定的问题，而数据科学家则专注于开发要提出的新问题，数据科学家通过研究和预测解决长期问题，而数据分析师解决短期问题以帮助企业做出战术决策，数据科学家还使用分析师创建的报告来为他们的长期项目提供信息。
商业联合会数据分析专业委员会
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