每天在我们身边都发生着许多新鲜事，当下的实时热点，最热话题。我们应该多为自己充电，多掌握些知识才能让自己见多识广，眼下互联网、科技、数码已经与我们的生活息息相关，密不可分了。对此小编就整理了一些这方面的讯息，分享给大家。
p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px 'Microsoft YaHei'; -webkit-text-stroke: #000000}p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-indent: 32.0px; font: 16.0px 'Microsoft YaHei'; -webkit-text-stroke: #000000}p.p3 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px 'Microsoft YaHei'; -webkit-text-stroke: #000000; background-color: #ffffff}span.s1 {font-kerning: none; background-color: #ffffff}span.s2 {font-kerning: none} 从“十三五”规划中提出“国家大数据战略”起，到近期热议的“两会”政府工作报告中首提“人工智能”，无疑，大数据和人工智能在整个国家政策及社会发展中的重要地位已开始逐步凸显。大数据的影响不仅仅体现在技术与制造过程上，同时也体现在管理者对企业的决策思维与过程中。不同于传统的基于经验的决策模式，大数据技术的应用将全面升级企业管理及商业决策的过程，使管理者的决策过程向更智能化、更有据可依的趋势迈进。数据的爆发引起决策环境的巨变 今天，我们正处于一个数据大爆炸的时代，一方面，互联网的发展源源不断地为企业提供指数增长的数据样本，成为企业管理者决策的强大依据。通过对全面数据样本的分析和整理，大数据驱动的企业决策将最大程度地避免决策者主观情绪的影响，使得决策更加客观准确，规避许多决策误区和风险。另一方面，爆发式增长的数据本身具有体量巨大、种类繁多、价值密度低及产生速度快的特点，数据之间的关系也不再是简单的因果关系而是冗杂的相关关系，企业应用大数据作出决策的成本也相应提高，DT时代的到来，对企业决策者来说既是机遇，也是挑战。 无论如何，大数据参与到商业决策过程中已成为一种不可逆的趋势，如何在这场历史洪流中“顺势而行”，用大数据这把“利器”武装自身及企业，提升决策创新影响力，已成为企业决策者的重要课题。大数据用于商业决策的难点 在面对一项新兴的颠覆性技术时，往往会出现盲目跟风的现象。许多企业为了顺应时代潮流而“拥抱大数据”，忽略了大数据在用于商业决策中的难点部分。 首先，企业独立获取真正的“大”数据的成本过高。实现大数据支撑决策的基础是全面的数据采集，而对于大多数企业来说，这往往是难度巨大的。再进一步，随着数据规模变得越来越庞大，企业的数据存储能力也在经受挑战，企业在添置云服务及 Hadoop分布计算平台等方面将付出一笔很大的支出。因此在决策前期，企业往往趋向于寻求专业大数据企业的帮助，如利用此前由中译语通发布的“译见”大数据分析平台进行数据搜集及处理，节省开发成本。 总而言之，在利用大数据做出决策之前，数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节中所涉及的技术与人员成本高昂，一旦企业相关投入跟不上，其所获得的大数据就难言完整。而不完整的大数据不仅不能为企业决策提供帮助，反而可能起到误导的作用。“译见”大数据平台成决策者助力舍恩伯格在《大数据时代》一书中写到：“大数据是一种资源和工具，它的目的应限定为告知，而不是解释。”因此，在企业决策这件事上，还是要从决策者需求出发，而不是从大数据出发。由企业决策者提出对大数据的需求，再把从数据收集到处理的一系列高难度任务交给专业的大数据服务提供商，而最终再将“解释”的权利回归决策者的手中，才是让大数据参与商业决策的最佳途径。 为满足企业管理者的这一需求，“译见”以平台化的产品模式为企业提供专业的大数据服务，使大数据不再是企业决策的“奢侈品”，而成为各企业常规化的决策工具。基于全球领先的自然语言处理技术、大数据和人工智能技术，“译见”平台可为决策者呈现覆盖全球所有主流国家和地区的实时与历史数据，并通过先进的数据分析模型和可视化处理技术，化繁为简，用自动化、专业的大数据服务解放企业中的生产力，让管理者在战略远见与商业洞察方面获得更强有力的支撑，让大数据真正成为商业决策的利器。 了解更多大数据垂直行业领域应用请关注微信公众号（译见大数据：yeesight 译云：globaltone2103）君子莲(www.junzilian.com)湘潭网，关注长株潭地区房产、人才招聘、教育、创业、旅游、美食、天气、特产、生活周边信息，欢迎投稿给我们！
