在过去几年中，对数据的需求一直在激增。公司急于采用内部数据仓库和业务分析软件，并寻求公共和私有数据库来搜索数据以启动其人工智能/机器学习(AI / ML)策略。由于需求的增长，良好的数据正像20世纪的石油一样成为有价值的商品，并且公司开始争夺利润最高的储量。为了理解为什么数据对您的业务很重要，您必须首先了解五个具有竞争优势的原因。

数据是洞察力的来源。

直到最近，公司才意识到他们只是坐在数据的金矿上，也不知道如何处理数据。随着数据挖掘和AI / ML的革命性发展，公司现在可以利用消费者和用户生成的数据。一个很好的例子是Moz如何使用人工智能来预测客户流失。它设计了一个深度学习神经网络，可以分析用户动作并能够预测用户的行为。由于客户将要在系统中执行的操作是由过去的多种因素引起的，因此可以挖掘一些有价值的业务见解并减少现有客户的流失，这对整个公司的发展产生了巨大影响。数据分析和数据可视化有助于以数据为依据的决策制定，从而在消费者数据中发现隐藏的机会，例如Target认为某些客户在家人了解之前就怀孕了。

您可以利用离线数据。

直到最近，诸如搜索查询，点击或购买之类的在线消费者活动仍是大型企业的主要数据来源。但是，事实证明，数据在我们的物理环境和脱机体验中也很丰富。像亚马逊这样的大型科技公司已经在全球杂货店中引入了公司监控策略。商店中安装的新传感器和执行器可以收集有关消费者偏好和行为的数据。无人机，人工智能个人助理和物联网是工具的其他示例，这些工具可以将人类的每一刻变成有价值的数据。

这些数据将成为定价算法的驱动力，该算法将对消费者需求的变化做出反应。优步已经开始在其价格机制中使用这种模型。其他公司将很快效仿，将商业智能解决方案集成到智能购物中心和城市基础设施中。那些站在创新前沿的公司将有最好的机会从消费者行为中获取价值。

数据可帮助您管理在线声誉。

当您的消费者在社交网络和论坛上发布有关您的产品和服务的数千条评论和评论时，可能难以管理您的在线声誉。幸运的是，还有上行空间!消费者反馈可以有效地转换为可以使用最新的AI / ML模型和工具进行分析的数据。

最有前途的方向之一是使用NLP(自然语言处理)技术的情感分析，以了解用户情绪和反馈的动态。要利用这些技术，您可以创建一个Facebook应用程序，该应用程序将使用情感分析方法来检索和分析有关您公司的公开帖子。借助情感分析，您还可以在电子商务平台(例如Amazon)上识别您的产品的正面和负面评论。

此外，了解与竞争对手有关的情绪可以帮助公司评估自己的绩效并找到提高绩效的方法。情绪分析对于管理在线声誉的最大好处之一是自动化，因为手动处理大量用户反馈可能很困难(而且成本很高!)。将反馈转化为数据以传输到您的商业智能软件中是最有效的解决方案之一，它将使您在竞争中脱颖而出。

数据是人工智能研究的动力。

从聊天机器人和智能叙事生成器到业务分析工具，AI / ML正在成为促进自动化，降低成本和智能决策的企业的真正竞争优势。但是，要启动其AI / ML策略并训练其ML模型，企业需要高质量的数据。

像Facebook或Google这样的公司通过利用“用户在环”模型自然解决了这个问题，在该模型中，用户通过帖子，评论或搜索查询为其生成数据。其他公司可以通过访问公共和商业数据库，众包数据收集和分类服务，或者与数据驱动型企业合作来访问数据。

无论哪种方法最适合您的业务模型，您都需要引入有效的数据获取策略以利用AI / ML的功能。稳定地访问质量数据将帮助您构建有效的AI / ML解决方案，从而提高员工的工作效率，并为客户和业务伙伴创造更好的体验。

数据是个性化的工具。

在社交媒体主导的新时代，客户个性化已成为公司在线提供产品和服务的竞争优势的主要来源之一。直到最近，公司还没有为消费者提供个性化内容，应用程序功能和服务的工具。

数据，消费者分析工具和用于推荐引擎的最新AI / ML软件是改变游戏规则的主要工具，可以使您的业务实现高效的个性化。现在，可以使用业务分析工具和AI / ML算法轻松收集，存储和分析有关用户偏好，兴趣，实时和过去行为的数据。例如，从这些数据中获得的洞察力使营销人员可以向网站访问者提供相关内容，视频游戏设计师可以为玩家调整游戏难度和功能，或者推荐引擎来建议消费者可能喜欢的音乐，视频或产品。因此，由数据驱动的个性化成为保留消费者并向他们提供他们真正想要的产品，服务和功能的绝佳工具。

如今，有大量的数据流经企业，而所有这些数据都是人工无法分析的。人工智能和机器学习为将这些数据转化为真正的竞争优势铺平了道路，任何数据驱动型企业都可以利用该优势来更有效地运营公司，做出更明智的决策并提高利润。