摘要：如今，人们都知道科技正在快速地改变商业世界，但机器学习在商业中将事物带到了一个新的（更高效的）层面。

    如今，人们都知道科技正在快速地改变商业世界，但机器学习在商业中将事物带到了一个新的（更高效的）层面。
　　
　　企业的机器学习（ML）通过其新的发展，有效地改变了世界工业营销平台。它对组织的影响表明，未来的营销将包括精明的营销人员作为一个团队，以机器学习为基础的自动化实体。
　　
　　机器学习技术被用来为各种问题寻找解决方案，并为企业创造优势的新方法。在最新的营销策略中，机器学习正用于以结构化和非结构化数据的形式查找预测信息，并将其用于业务增长。
　　
　　商业机器学习是一个强大且经过验证的概念，它使计算机系统能够自己理解事物。系统不是将每个活动都明确编码，而是应用预先设计的指导方针和信息索引来执行多项计数。这项创新使用云计算来提高速度和成本效益。
　　
　　机器学习中的新兴技术
　　
　　机器学习在银行业、医疗保健服务、交通和教育方面已经取得了令人瞩目的成绩。此外，新的和先进的机器学习创新将在营销领域引起轰动。这些最新进展包括：
　　
　　IBMWatson：一种将人工智能与主流科学编程相结合的超级计算机，IBMWatson是一个完全增强的查询注释框架，它的速度为80teraflops。
　　
　　ApacheSpark：关注注册领域，Spark是一个可以利用现代计算为空白部件规定最佳可能性的阶段。通过引入大量的必需品、质量和倾向，Spark的插入式应用程序可以解决其他编程问题，并将最佳选择返回给按适当性排列的组织。
　　
　　Kafka：一种机器学习安排，KafkaApache使企业和组织能够生产持续的信息流应用程序或管道，以执行关键工作或解读来自大量来源的数据。LinkedIn现在利用它来处理每天超过1.4万亿条消息，提高熟练程度，并帮助他们根据精明的信息做出重要决定。
　　
　　以下是机器学习可以促进企业发展的几种方法。
　　
　　（1）数据可视化和KPI跟踪
　　
　　当一家公司想要推出新产品或服务时，就会出现新的问题。在这里，机器学习将使管理人员能够通过存储在数据库中的数据轻松地提出问题，并毫不费力地获得知情答案。
　　
　　数据可视化使得决策过程变得更加简单。根据HubSpot的说法，“90％传输到大脑的信息是可视化的，而且大脑处理视觉信息的速度比文本快6万倍。”因此，企业应该尝试对组织中的每个人进行数据分析，以增加可靠的公司有可能达到关键绩效指标（KPI）。
　　
　　人们都知道，关键报告已通过机器学习创新自动化。例如，可以更容易地检查商业智能（BI）功能的SisensePulse，自动制作可视化报告，以及提高企业有效跟踪和超越KPI的几率。
　　
　　机器学习平台可以进行实时监控并告知工作人员，数据中可能会影响KPI的任何异常情况。这使得“企业第一响应者”能够在这些问题变得复杂并迅速获得回报的活动之前，就这些问题立即采取行动。
　　
　　这些阶段传授的方式旨在连接到目前的企业的通信基础。像Zapier和Slack这样的项目可以协调进入Sisense的环境，为企业和外部利益相关者收集、审查和传授关键商业情报提供了一个详尽的框架。
　　
　　（2）更好地洞察消费者行为
　　
　　报告创建和KPI分析的过程将继续变得越来越自动化。而且，由于企业团队的有效性将开始被系统观察，所以对客户模式的分析也是如此。
　　
　　通过人工智能（AI）创建宝贵的业务洞察力变得更加容易，这要归功于基于云计算的平台，该平台可挖掘当前信息以预测未来的客户模式。此外，购买者乐于将个人数据作为预测他们需求的个性化购物体验的最终结果。
　　
　　企业领导者已经开始采用人工智能来获得更好的见解，并找到新的方法来有效地使用它，来为未来的规划做出有效的决策。如果还没有开始，现在是时候开始使用这项技术的时候了，并在竞争激烈的市场中生存下来。
　　
　　（3）更有效的工作
　　
　　扩大对人工智能的依赖的令人兴奋和可怕的副作用是，人们将需要更少的工作时间来创建报告和主导决策。这可能会导致失业，但这听起来并不像听起来那么令人不安。
　　
　　每个组织的目标是有效和有利地工作。根据这些原则，将不讨论失业问题。人们正在研究一种技术整合的模式，并通过培训工作人员，并更加成功地利用他们的能力。事实上，组织中的员工正在努力争取提高工作承诺的回报。企业必须通过让工作人员获得关键数据来加强承诺，以了解其对组织的影响。
　　
　　结论
　　
　　采用最新趋势机器学习技术来管理数据并获得更多见解的商业领袖将比竞争对手占优势。机器学习可以更深入地了解客户行为，并更有效地利用人力来促进业务增长和收入。人们期待着看到自动化商业智能趋势在未来的几个月和几年里会出现。
　　
　　编辑：Harris