数据科学、机器学习与AI：如何配合工作

企业如何从如此多的数据中挖掘商业价值呢?他们需要能够分析这些数据，这就像在大海捞针。而这正是数据科学、机器学习和AI发挥作用的地方，但你并不需要泽字节规模的数据来使这三项技术具有相关性。

对于各种行业中各种类型和规模的企业，这三项技术都是关键技术主题。但是，对于数据科学、机器学习、人工智能以及它们各自涉及的内容，人们仍然经常感到困惑。你需要了解这些变革性概念的性质和目的，以帮助你学习如何最好地利用它们以满足紧迫的业务需求。

下面让我们看看这些技术，了解它们之间的差异以及如何让它们协同工作。

数据科学

虽然从数据出现以来，数据就是计算的核心，但在数据出现的几十年后，才出现专门处理数据分析的单独领域。数据科学专注于统计方法、科学方法和高级分析技术–而不是数据管理的技术方面，这些技术将数据视为离散资源，而不管其存储或操作方式如何。

在其核心，数据科学旨在从数据中提取有用的见解，基于企业高管和其他潜在用户的特定要求。客户想要购买什么?企业的特定产品或在某个地理区域的情况如何?COVID-19疫情是否正在缩减或增加资源?这些是可以通过数据科学回答的问题，其中利用数学、统计和数据分析。

传统上来看，企业依靠商业智能系统从不断增长的数据池中获得见解。但是，BI系统部分依靠人类来发现电子表格、仪表板、图表或图形中的趋势。他们也受到大数据4个属性的挑战：数量、速度、多样性和准确性。随着企业存储越来越多的数据，以更快的速度从各种各样的数据源中收集数据，以不同的格式和不同的数据质量级别，BI的常规数据仓库和业务分析方法已经不够用。

（编辑：衡阳站长网）

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