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在大數據分析中，人工智慧(AI)是什麼？
在大數據分析中，人工智慧（AI）指的是應用廣泛的機器學習技術，重點在於最大化大數據所提供的價值。
AI 在大數據分析中有著多樣的應用，主要涵蓋以下三個層面：
- 描述性分析
- 指示性分析
- 預測性分析
這些分析層面涵蓋了企業的多種策略要求。描述性分析提供透明度，協助掌握公司營運所在社區的確切狀況。指示性分析著眼於資料，目的是瞭解該採取哪些行動來實現特定結果。預測性分析則是根據我們當下所知和過去經驗，預測其他指標的趨勢。
為了更確切理解 AI 在大數據分析中的實際應用，我們首先需要了解以下兩個核心要素：
- 大數據
- 人工智慧 (或是機器學習應用)
大數據時代的來臨
各企業使用蒐集的數據來制定日常及更具策略性的長期決策。制定這些決策的直接或間接目標，均是為了提高公司的業績表現。這些資料的類型因商業模式、公司規模及產業特性而異，常見的資料類別包括：
- 客戶獲取和保留
- 供應鏈
- 庫存盤點
- 行銷
這些資料通常來自不同的第一方和第三方資料平台，每個平台都有其獨特的資料結構。
長期下來，企業透過這些資料平台取得的資料將大幅增長。這推動了對所謂「大數據」的討論，該詞彙被定義為”包含越來越多類型、產生越來越龐大數量、處理速度越來越快的資料” 這些特徵通常稱為三個「V」：
- Variety 資料多元性
- Volume 資料量
- Velocity 資料即時性
人工智慧與機器學習
人工智慧（AI）是機器學習（ML）的廣義應用形態。通過電腦程式和演算法，AI 使電腦能夠模擬「學習」過程，並根據統計資料和分析結果辨別模式並得出推論。這些演算法有不同的名稱，代表所採用的方法。從簡單的分類或線性迴歸到複雜的神經網路，其中神經網絡的設計受到人腦運作方式的啟發，模擬人腦的神經結構進行學習和推理。
隨著機器學習技術的普及，越來越多的組織開始意識到它帶來的機會，並在資料分析中廣泛應用。機器學習能夠發現人類分析師可能忽略的模式，使其成為極具價值的技術。然而，訓練有效的機器學習模型需要大量乾淨且結構化的資料，這成為組織在應用機器學習時的一大挑戰，而這正是大數據可以發揮作用的地方。
人工智慧(AI)與大數據的結合
將機器學習應用於AI大數據分析，這幫助企業能夠充分利用其廣泛的數據資源。透過先進的演算法，機器學習能夠自動處理和分析龐大的數據集，承擔大部分艱難的工作。 AI能更深入地探勘數據，能夠獲得過去無法獲得的深入洞見。大幅提高了工作效率，並降低了人力成本。
機器學習的應用非常廣泛，從發現特定資料中的模式，到優化整個資料準備過程，無所不在。目前已經有許多實例證明，機器學習能有效發現資料集之間的關聯，並自動完成資料清理，例如識別並修正人為錯誤，確保數據品質。
如何將人工智慧(AI)工具用於大數據分析
對許多企業來說，將機器學習和人工智慧應用在大數據分析上是發展的方向，但要如何開始卻是一個難題。機器學習和資料科學需要不同的技能，設立新部門並聘請專家來開發演算法，成本高昂，對多數組織來說並不實際。
在這種情況下，可找人工智慧軟體供應商協助。大數據分析經過優化設計，讓使用者能輕鬆了解複雜的資料提取、轉換和載入（ETL）流程以及機器學習演算法，可以讓小型團隊，甚至僅憑一名資料分析師，也能充分發揮數據的價值。
簡單來說，大數據分析中的人工智慧讓企業能夠：
- 集中管理所有數據
- 處理並分析數據，應用先進的機器學習技術
- 透過儀表板、報告等方式展示資料和洞察給使用者
- 在決策者需要時提供相關洞察
這涵蓋了許多難以透過人工操作的流程。實際上，許多公司在進行數位行銷活動時，就有接觸過用於大數據集的機器學習演算法。Google 與 Meta 的 Facebook 等技術平台早就率先應用這項技術，提供量身打造的數位行銷內容，進一步提升數位行銷活動的成效。
人工智慧(AI)為大數據分析和行銷帶來的優勢
將機器學習和人工智慧應用於大數據分析，可以幫助企業更精準地做出決策，提升整體效能。透過這項技術，企業能夠更有效地挖掘數據，從而帶來許多正向效應，例如：
- 提升客戶滿意度，打造更好的客戶旅程
- 改善各種目標的關鍵績效指標（KPI）
- 增加競爭優勢 • 提供更多內容，提升員工的積極度
- 建立更明智的數據策略
透過AI技術，企業能依據實際需求從數據中獲取更有價值的見解，進而應用於不同的業務場景。數據的可用性是唯一的限制，因此，這麼做也有助於企業瞭解策略規劃，哪些額外數據需要蒐集，以進一步提升分析精準度。
舉例來說，透過AI結合行銷數據進行分析，可以協助企業檢視特定地區客戶的終身價值。行銷團隊可以透過這些深入見解，更有效地配置預算，專注於高價值客戶群，達到最佳的行銷效果。
為什麼企業需要AI來處理大數據
在當前數據驅動的環境中，企業所擁有的數據量正迅速增加。越來越多的企業採用以數據為核心的管理方法，但僅擁有數據並無法創造價值，必須透過有效的分析轉化為有用的洞察，而人工智慧(AI)正是這一過程中的關鍵技術。
作為分析工具中的核心元素，AI 具有高效處理、複雜分析與自動化的能力，能夠快速處理大量數據，隨著技術的成熟，這些工具變得更易操作，並能顯著提升生產力。如今，越來越多企業採用全面的數據分析方法，AI 技術已逐漸成為日常營運的標準，也是保持競爭力的必要條件。
相較於靈活運用數據的競爭對手，未採用這些技術的企業將發現自己在策略方面的不足逐漸擴大。先進的分析技術所提供的洞察見解，有助於推動更好的策略和業務決策，從而實現成本效益的最大化。因此，未能運用工智慧( AI )和大數據的公司可能無法跟上市場發展的速度，需要更長的時間來追趕他人的步伐。
雖然目前這些技術的發展速度有快有慢，但使用機器學習進行廣泛的數據分析已成為市場主流。因此，投入這一領域，充分利用 AI ，將有助企業領先市場（以及競爭對手）的重要機會。最終，擁抱這些技術是企業在激烈市場競爭中持續立足的關鍵。
