机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而，人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分，因为扩展 AI 具有挑战性。通常，企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
要扩展 AI 和 ML，公司必须拥有强大的信息架构来执行公司范围内的数据和预测分析策略。例如，这要求企业将其数据应用程序的重点放在降低成本和运营之外。全面采用人工智能将需要企业做出判断，并面临组装现代信息架构的挑战，该架构使公司数据准备好进行预测分析。
现代数据仓库是采用 AI 的催化剂，可以加速公司的数据成熟之旅。它是统一数据和 AI 平台的重要组成部分：它收集和分析数据，为 AI 生命周期的后期阶段准备数据。利用您的现代数据仓库将推动您的业务超越传统 数据管理问题，并使您的企业能够通过 AI 创新实现数字化转型。
什么是现代数据仓库？ 本地或遗留数据仓库不足以满足具有竞争力的业务。当今市场要求组织依靠大量数据来为客户提供最佳服务、优化业务运营并提高利润。本地数据仓库并非旨在处理这种数量、速度和多样性的数据和分析。
如果您想在当前环境中保持竞争力，您的企业必须拥有一个基于云构建的现代数据仓库。现代数据仓库可自动执行数据摄取和分析，从而关闭连接数据、洞察力和分析的循环。它可以运行复杂的查询以与 AI 技术共享，支持无缝 ML 和更好的预测分析。因此，组织可以做出更明智的决策，因为现代数据仓库捕获并理解组织数据以在全公司范围内提供可操作的见解。
现代数据仓库如何与机器学习协同工作？ 现代数据仓库在不同级别运行，以收集、组织和分析用于人工智能和机器学习的数据。这些是现代数据仓库的主要特征：
多模型数据存储
数据存储在仓库中，以优化特定业务数据的性能和集成。
数据虚拟化
未存储在数据仓库中的数据在源头进行访问和分析，从而降低数据分析的复杂性、错误风险、成本和时间。
混合工作负载
这是现代数据仓库的一个关键特性：混合工作负载支持实时入库。现代数据仓库可以同时并持续地摄取数据并运行分析工作负载。
混合云部署
企业选择混合云基础架构在私有云和公共云之间无缝移动工作负载，以实现最佳合规性、安全性、性能和成本。
现代数据仓库可以收集和处理数据，使数据可以轻松地与其他预测分析和 ML 工具共享。此外，这些现代数据仓库提供内置的 ML 集成，可以无缝构建、训练和部署 ML 模型。
在我的现代数据仓库中使用机器学习有什么好处？
现代数据仓库采用机器学习来快速调整和适应新模式。这使数据科学家和分析师能够获得可操作的见解和实时信息，因此他们可以做出数据驱动的决策并改进整个公司的业务模型。
让我们看看这如何适用于“我如何获得更多客户？”这个古老的问题。我们将讨论两种不同的方法来回答这个常见的业务问题。
第一种方法是传统方法：制定吸引特定受众群体的营销策略。您的企业可以根据客户的购买意向和您公司在提供价值方面的实力来确定目标细分市场。得出这个结论需要对数据提出归纳性问题：
什么是需求曲线？ 我们的细分市场更喜欢什么产品？ 潜在客户什么时候购买我们的产品？ 我们应该在哪里做广告以与我们的目标受众建立联系？ 旨在帮助您的公司回答这些问题的商业智能工具和服务并不缺乏。这包括即席查询、仪表板和报告工具。
第二种方法利用数据仓库中的机器学习。借助 ML，您可以利用现有的现代数据仓库来发现对您的 KPI 影响最大的输入。您只需将有关现有客户的信息输入统计模型，然后算法将描述定义理想客户的特征。我们可以围绕特定输入提出问题：
我们如何向年收入在 100,000 美元到 200,000 美元之间且喜欢滑雪的女性做广告？ 我们自助服务客户群的流失指标是什么？ 哪些常见特征会造成市场细分？ ML 在您的数据仓库中构建模型，使您能够通过您的输入发现您的理想客户。例如，您可以向计算模型描述您的目标客户，它会找到属于该细分市场的潜在客户。或者，您可以将现有客户的数据输入计算机，让机器学习最重要的特征。
结论 在我们的数据密集型世界中，现代数据仓库对于摄取和分析数据至关重要。AI 和预测分析提供更多数据以有效工作，使您的现代数据仓库成为算法运行的理想环境，并使您的企业能够做出明智的决策。人工智能和机器学习等数据科学技术更进一步，让您可以利用数据做出更明智的企业级决策。
