數據智能和人工智能的分析研究

摘要:隨著在計算機網絡和移動技術的高速發展和日益深度融合的全球化商務活動,需求能支撐的商務系統。從數據智能和人工智能角度,分析和重新定義智能商務系統,顯得尤為重要和迫切,以擺脫智能商務系統就是數據智能的局限。

一、數據智能背景下引入人工智能的必要性

當前社會隨著計算機網絡以及4G移動網絡的普及和速度的提高,5G移動網絡的即將商業化的應用,智能終端設備的普及。商業活動如何在全球化的浪潮中去迎接挑戰,站立于時代的前端,捕獲商機,更需要深入地思考,商務系統的目標、任務、作用,讓商務系統不再只是數據的存儲、計算處理、傳輸的工具,而是要具備有智能,實現商務系統商能化,能幫助他們從復雜且千變萬化的商務環境下,搶占先機,實現決策、管理、操作全過程,多層面的智能優化,達到更好效能管理。因此,需要用新的視角、新的定位,重新定義商務智能以及智能化的商務系統。

二、商務智能新定義

2.1數據智能

數據智能就是數據挖掘的智能理解。需要從二個層面理解,即從核心技術層面和商業應用層。從技術上角度,數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。這個定義包括好幾層含義:數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的;發現的是用戶感興趣的知識;發現的知識要可理解、可接受、可運用;并不要求發現放之四海皆準的知識,僅支持特定的發現問題。何為知識?從廣義上理解,數據、信息也是知識的表現形式,但是人們更把概念、規則、模式、規律和約束等看作知識。人們把數據看作是形成知識的源泉,好像從大海中淘取珍珠一樣。原始數據可以是結構化的,如關系數據庫中的數據;也可以是半結構化的,如文本、圖形和圖像數據;甚至是分布在網絡上的異構型數據。對發現的知識歸納,發現的知識可以被用于信息管理,查詢優化,決策支持和過程控制等,還可以用于數據自身的維護。因此,數據挖掘是一門交叉學科,它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢,提升到從數據中挖掘知識,提供決策支持。在這種強大需求的牽引下,匯聚了不同領域的研究者,尤其是數學、數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員,投身到數據挖掘這一新興的研究領域,形成新的技術熱點。這里所說的知識發現,不是要求發現放之四海而皆準的真理,也不是要去發現嶄新的自然科學定理和純數學公式,更不是什么機器定理證明。實際上,所有發現的知識都是相對的,是有特定前提和約束條件,面向特定領域的,同時還要能夠易于被用戶理解,最好能用日常自然語言表敘所發現的結果。從商業角度,數據挖掘是一種新的、可應用于商業信息處理技術,借助數據挖掘技術對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。雖然,數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。數據分析本身已經有很多年的歷史,只不過在過去數據收集和分析的目的是用于科學研究。另外,由于當時計算能力的限制和數據規模較小,不具備對大規模數據量進行分析的條件,且大規模復雜數據分析方法的發展受到很大約束和限制,以及對大規模數據缺乏需求,不具備產生數據挖掘的前提和動力。而當下,由于各行業業務數字化、網絡化、智能化的實現,商業領域產生了大量的業務數據,而且這些數據是基于異構型的數據。這些數據是由于純粹的商業運作而產生,分析這些數據也不再是單純為了研究的需要,更主要是為商業決策提供真正有價值的信息,進而獲得發展和利潤。但所有企業面臨的一個共同問題是:企業數據量非常大,而其中真正有價值的信息卻很少,因此從大量的數據中經過深層分析,獲得有利于商業運作、提高競爭力的信息,就如同礦石中淘金一樣,數據挖掘也因此而得名。因此,數據挖掘可以描述為:按企業既定業務目標,對大量的企業數據進行探索和分析,揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性,并進一步將其模型化的先進有效的方法。

2.2人工智能

從技術上角度,人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科,主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機,使計算機能實現更高層次的應用。從從商業角度,快速發展變化的社會,需要在商業上以在能在差異的區域、民族、個體上實現精準、人性化的產品和服務。人工智能應用商業活動,是信息技術的新型應用,使商業行為更理解、貼近、符合具有情緒、文化、民族、社會特征的一切人類活動。精準的基礎之一是個性化需求的理解。人工智能能使商業活動適合全球化所帶來的巨變,加快商品周轉,減少庫存,降低成本。按人類的思維去理解人,無疑是本質的。在企業在各種層面的管理、所有的過程以及各經營理念中普及推廣各種物理的計算機設備、網絡設備、運輸設備,數學工具等的同時,融入人的智能即人工智能是當今企業的最高理念。

三、商務系統下的數據智能和人工智能區別與聯系

商務系統是基于融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體,利用具有商業價值的信息,服務于管理層、業務層,指導企業經營決策,提升企業競爭力,涉及企業戰略、管理思想、業務整合和技術體系等層面,從而實現更好的績效的現代企業管理信息系統。

3.1數據智能與人工智能的區別:在上目標,數據智能,以計算機從數據倉庫或大數據發現客觀事物關聯的規律性為目標;人工智能是以計算機獲取模擬或相似人類智能為目標。這是兩者的根本區別。在數據的約束性,數據智能必需要從數據倉庫通過相應算法獲取知識,數據倉庫是其必要條件。大規模數據的產生,更使數據智能如魚得水,促使企業主動去應用和開發商務上的數據智能,避免從互聯網時代跨入大數據時代,被淘汰出局,這也成為當今企業的共識;人工智能以人類智能相似的學習方式,通過直接經驗和間接經驗而獲得知識。沒有數據倉庫或大數據作為必要條件,盡管人工智能也能從中獲取知識。人工智能可以直接模擬人的思維形式,即直接經驗得出知識。在獲取知識源上,數據智能是知識源于數據倉庫中的數據,單一來源。而人工智能的知識源于閱讀、聽講、觀察、研究、實踐等多種來源。在方法上,數據智能與數據交互而產生知識。而人與世界的所有方面互動均能產生知識,數據準確與反映時間較長,互動對象單一。人工智能也能以這種方式獲取知識,互動對象多樣化,對象的反映可以無需通過大規模數據的收集、傳輸、整理、數據分析諸多過程,而能較快反映,提高互動的周期

3.2數據智能與人工智能的聯系:在算法上,數據智能的算法有些來自人工智能算法,也就是數據智能可以使用人工智能算法通過對數據倉庫的數據挖掘獲取知識,人工智能也可以從數據倉庫的數據獲取知識,擴大了人工智能的知識源。例如:神經網絡算法。在應用上,數據智能在從規則篩選出有價值的規則上。數據智能也有不足之處:首先,大多關聯規則太大,數據挖掘知識還需要人工智能專家快速、有效地淘汰大量的無價值的規則,且經常要調節諸如類似閥值的參數,人工智能專家參予顯得尤為必要;其次,在數據篩選上,利用人工智能可以快速高速地實現數據倉庫的數據篩選;再次,數據智能局限于數據倉庫產生知識規則的周期過于冗余,人工智能可以縮短這樣的時間周期。

四、基于數據智能和人工智能的商務系統需求分析

單一的數據智能已無法滿足市場對商務系統知識智能上的需求,需要與人工智能互補,由兩者一起協調實現并實現系統的智能化功能。隨著社會經濟的快速發展,推動了科學技術的進一步發展,數據智能和人工智能已被廣泛應用于各大行業,社會各界也對此提出了更高的要求。數據智能和人工智能可更充分地挖掘眾多數據中的有用信息,這對系統運維故障監測控制及其預防工作非常重要。智能化運維服務體系可促使網絡上的各種運營更為便捷,其各項業務響應亦是非常快速,從而給客戶更良好的感知,以此方式來快速提升客戶滿意度,且運維服務質量與企業市場競爭力息息相關,同時直接關系到客戶對企業服務的滿意度。因此,基于數據智能和人工智能的智能運維體系,對企業的可持續發展有著極大的現實意義。

4.1智能運行維護服務體系需求

商務活動的關鍵內容是智能運行維護服務體系,其品質直接關系到企業及其服務客戶,其各項服務質量是構成企業整體競爭力的核心之一,同時也關系到客戶對企業服務的滿意度。通常客戶使用企業各項業務時,極易出現各種問題,但其中問題卻總是得不到及時處理和解決。此類問題的出現主要是因為客戶服務支撐理念并未真正落實,這時企業應著眼于其間相關問題的處理策略,加強智能運行維護服務體系的各項支撐技術的探究,從下述幾方面分析智能運行維護服務體系的構建需求:

1.智能化的精準資源掌握和控制能力

此項體系的實現需要具備非常精確的智能化的資源掌握和控制能力,使其網絡資源能精準地推送信息和利用率更高,從而快速將其間各種資源合理性調配與有效性使用,確保企業的各項業務更快速的開展。且以此能更好的指導各項智能應用,促使其盤活資源非常有效,從而提升資源利用率,這樣也能快速提升企業資源效益。

2.強大的網絡管理能力

需要具備強大的網絡管理能力,其間應確保端至端的主動式智能監督控制,同時可通過智能分析對其進行合理的維護,且自動完成計劃和執行各項工作,這樣其間各項業務就能自動調節,縮小了業務質量差異化。再是采用移動互聯技術進行網絡全面維護和管理,這也是智能運行維護服務體系構建與實現必不可少的手段。

3.客戶化的智能運營

通過智能分析,把客戶密切相關的信息能夠及時、精準、主動地與客戶溝通和共享,讓客戶知道其業務活動中存在的問題,這樣客戶服務中出現的問題亦能合理和快速解決。應盡早地掌握更全面的業務質量及其服務質量,從而更好地指導主動性資源配置優化及其整治工作開展,以此提高客戶對企業的良好感知度,這樣客戶的各項服務就是透明且便捷的,更可實現自主化服務,這也是智能運維的核心技術。

4.2智能運行維護服務體系的實現途徑

據智能和人工智能全面嵌入生產流程,將資源系統嵌入到各個企業的各個運作環節,才能達到通過應用促進資源準確、通過數據準確提升應用效果的良性循環。實現資源調配過程的全程標準化、自動化,減少人工操作、人工干預環節,建立資源動態管理長

效機制。采用商務系統的組件框架化設計,使商務系統本身具有智能化、可自動伸縮、可自動適應調節的智能架構,避免經常反復的系統修修補補,構建高品質的商務系統。對海量客戶動態的多樣性需求,無法細化、深度理解,是智能運行維護服務體系的不能滿足需要的主要原因之一。資源管理工作最大的難題是資源數據不準確、資源數據的動態更新很難長期持,需要建設資源自動理解和發現引擎,徹底改變資源數據完全依靠人工錄入的工作模式,使資源數據始終保持自動地動態更新,與運維實際情況保持高度吻合,滿足資源精確管理的要求。

五、具有數據智能和人工智能的商務系統框架分析

組件是一個獨立發布、可替換的功能軟件,可以通過它的接口實現服務。軟件組件可以獨立部署,并且它可以由第三方進行完成,它的粒度大小具有在整個開發期間具有形態上的不變性。組件使軟件系統如同硬件系統部件化,組件不僅有高重用性,組件的方法也具有高重用性。以組件構建的軟件系統不僅能使用成熟現成、高質量、高可靠性的組件,還可以通過購置方式采用第三方提供的組件,使開發周期大大縮短。組件式的軟件系統維護和升級絕大多數情況,實際上變成部件化的組件維護和升級,降低了系統維護和升級的復雜性。組件和組件方法是目前軟件發展的新成果,滿足現代企業管理信息系統的需要是其產生的重要原因之一。同一行業和共同領域的商務活動具有業務內容的相同性、過程上的一致性,當然這些相同性和一致性并不是絕對的相同,必須是可伸縮、可變更、可擴展。在此基礎上,以組件方式(含技術和方法)構造具有行業和領域特點的智能商務系統框架。在框架層面上設計數據智能和人工智能:一方面,是指在功能上,納入了數據智能和人工智能的功能;另一方面,是指框架本身也是數據智能化和人工智能化,即框架也是數據智能和人工智能的決策的產物,可根據要求、環境、特殊性,來確定框架本身生成。在智能框架基礎上,一方面,按具體企業的具體需求生成實例化、具體化、個別化的智能商務系統。另一方面,智能的組件化,使智能部件能夠即插即用,廣泛地實現智能嵌入。構建能與人交互的智能中心,與人一道相互協調,相互合作,共同管理系統,智能中心能夠智能化管理、決策企業的各種層面的業務以及過程三種。智能的作用分三種:輔助管理和決策、共同管理和決策,替代管理和決策。企業具體的智能商務系統就是智能框架就針對企業個性需求的具化體、合成化、實例化的結果。

六、結束語

在互聯網和移動的高速發展,促進了智能商務系統需要的不斷改變,需要持續地充實和創新智能商務系統的內容,尋求高效的算法,采用新的軟件技術和方法,提高和實現智能商務系統的效率和質量。

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