消除分析误解和误区

了解 6 个常见的分析误解，以及如何在制定分析策略时利用现有基础设施和员工队伍。

常见数据和分析误解：

误解：“要部署人工智能，我们必须在独特的新型硬件和专用基础设施上投入大量资金。”

真相：您实际上可以从自己早已熟悉的基于英特尔® 技术的基础设施入手，并在此基础之上不断扩展。实际上并不需要投入大量前期资金。

误解：“我们的企业不需要像机器学习这样的高级分析。”

真相：所有企业都需要分析，无论企业的规模如何，也不管企业处在哪个行业。重要的是要了解您组织内部的关键业务问题，并探索高级分析如何能帮助您解决这些问题。

误解：“我们有很多数据，但分析没有发挥作用。”

真相：它会发挥作用 - 您只需要确保您的数据井然有序、可信、安全且可管理。您可以借助很多方法和工具来帮助您做到这一点。

误解：“我们需要聘请一批数据科学家。”

真相：您可以在您的组织中找到或培养分析人才，并为员工提供可将其转化为民众数据科学家队伍的应用。

误解：“最好是对一切进行测量。”

真相：对测量原因进行评估不会让您偏离目标。从一个明确的业务问题开始，并用它来设定您可测量的目标和关键绩效指标。

误解：“高级分析意味着我们需要雇用更多的 IT 人员。”

真相：您可以使用现有的 IT 队伍来扩展您的分析能力。使用基于英特尔® 技术的平台以提升规模、成本效益和灵活性，从而支持您的企业向高级分析发展。