官方数据:数据科学不再是科技公司的专利。从善待农场动物到睡眠优化和时尚，Zank Bennett, Bennett Data Science的首席执行官，帮助企业家在广泛的行业中利用人工智能。贝内特与大公司和小公司合作，使得复杂的技术易于使用，因此即使是几乎没有技术经验的企业家也可以利用人工智能的力量。最近，我与贝内特进行了交谈，希望获得更多关于商业如何利用数据科学并获得回报的见解。

 

为什么企业家应该利用数据科学，即使他们的创业公司不是以技术为中心的?

 

如今，企业要想成功，就必须抓住个性化这一块，而企业家比大多数人更能做到这一点。当企业家创办公司的时候，他们首先考虑的是如何为客户服务，但是当涉及到扩大客户需求的时候，就很难想象一个人会怎么做了。这就是机器的用武之地。大规模的个性化是我们从企业家身上看到最多的。以零售为例，我们正致力于建立模型，根据人们浏览产品的方式来预测他们想要什么。因此，我们获取一个产品提要，查看人们正在浏览的内容的属性，并将其与其他具有类似偏好的人所浏览的内容放在一起。有了这些，我们就可以做出真正明智的建议。从一件衬衫或一件配饰可以分辨出多少种不同的属性?我们如何把东西放在一起，蓝冠娱乐开户(功能)自动标记，以及公司需要和想要的所有这些不同的东西

 

你如何从数据科学的角度来描述个性化?

 

个性化是指把我们认为有人想要的产品放在那个人面前，并取得成功。我们怎么做呢?我们如何拿到产品并展示给顾客?最近，我看到一些公司说他们提供个性化服务，而他们真正做的是把受众细分成一个小群体。第一组是性别，然后根据年龄划分，现在你有四个不同的组。这不是个性化，而是细分。当然，它开始变得个性化，但它不是很灵通。这不是我们所说的数据的智能使用。

 

当我们开始变得更具预测性而不是描述性时，我们就会开始关注过去的行为以及它们是如何预测未来行为的。这就是有趣的工作发生在推荐空间,甚至在分类领域,我们可能有一个用户与我们新员工培训和用户填写一些信息,然后立即我们可以区别对待不同的客户根据我们预测客户的行为。

 

真的有很大差别,在把用户说,“噢,我们要把这四段不同的猜测他们可能希望和磨练,“和做一些智能分割基于实际操作,客户表现过去说,“我认为我们有一些部分,我们有一些属性。我们可以把所有这些都代入一个模型，这个模型可以预测人们在这种情况下会想要什么。”

 

企业家如何才能成功地将数据科学应用到他们的公司中?

 

首要的事情是在团队中集成数据科学。我不认为数据科学应该是这种自主的东西。我认为它应该很好地整合在市场、销售、产品等方面。第二件事是我们必须把数据科学家需要的数据以他们需要的格式提供给他们，这样他们才能成为高效的工作者。现在在一些公司有这样的想法，我们让数据科学家接触到这一大堆数据，然后让他们自己去处理，这是非常无效的。事实上，对于给定的应用程序，数据科学家并不需要很多不同格式的数据。相反，我们可以提供一个数据湖，一个数据科学家可以每天使用，80%的时间。它为团队增加了巨大的效率。

 

下一件事是确保数据科学家能够部署他们的模型，并为此提供大量支持。这些基础设施是我们所说的管道的一部分。数据进入数据科学去做一些神奇的事情，然后它们出去被部署。中间那个神奇的部分通常占用的时间最少。

 

你认为数据科学可以在公司内部创造更多的工作岗位，而不是取代人力吗?