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數據不是多就好，從數據策略到數據落地：《數據的商戰策略》(3)

隨著智慧型物件、人工智慧運用場景的普及，根據業務策略而制定的大數據策略變得尤為重要，明確了業務的長、中、短期目標，以及實現這些目標將會面臨的障礙之後，還得理解數據能力對這些目標有何貢獻。

2020-03-12 05:20

在大數據時代，我們已然可以利用無處不在的數據來預測商業需求。LatticeEngines正是利用各種管道公布的資訊來預測商業需求，並根據這類數據為企業推薦合適的供應商。作者車品覺更公開如何「用」數據的三個竅門，為企業戰略分析找到致勝關鍵。

2020-03-11 05:30

「如何確保有足夠的數據來發展人工智慧？需要儲備甚麼樣的人才？」我想大家都忽略了大數據能力的根源來自連接，而連接的基礎是數據的流通標準化，互惠互利才是大數據流程中的永恆關鍵，懂得這個道理的公司會是未來的數據之王。

2020-03-10 05:10

除了趨勢的架構和思考方法，作者車品覺也希望和讀者分享幾個獨門觀點，讓各位在各自產業中觀察大數據趨勢的時候可以很快地抓到重點、看出創新商機的門道。

2020-03-09 05:10

「養數據」有一個重要含義，就是要決定收集哪些數據。是基於深入業務理解的更高層次商業決策，數據養得時間愈早，累積的數據也愈多。一旦養成，則會產生非常大的商業價值。

2020-03-08 05:10

絕大多數面試者對這個問題的回答比較一致：第一是流量、第二是交易量、第三是其他，這個其他包括轉換率、交易額等。但這真的是CEO想看的嗎？換位思考或許會有不同的答案……