大數據模型的商業化普及和數據建模中的合作共享

現階段大數據、人工智慧技術日新月異，對此，根據數據的分析和進一步商業化稱為了數據研究數據者的必修選擇。對於數據科學領域的工作者來說，在學習新技術的同時更要積極探索適合企業發展的應用場景。尤其是在人工智慧領域，現階段業界對於技術和數據的討論比較多，但在傳統行業中的應用場景其實還差的很多。因此還需要更多的普及和應用。

數據價值

有不少科學家和專家認為數據挖掘在流程機制的建立過程中要充分實現工程化管理，同時注意加強知識技能的共享和傳導。依舊是針對數據的建模和數據的進步分化的強化過程。模型開發對應的是實驗室機制，數據科學家發揮應有的核心作用。模型部署則是工廠化的概念，需要嚴格的驗證測試過程，確保模型在生產環境穩定高效運行。模型運行結果在業務應用中發揮應有的數據價值，同時業務發展催生新的建模需求。因此，模型巨大的對衝量是數據的應用關鍵。

數據對沖

針對大數據挖掘的工作涉及人員、角色眾多，需要與干係人建立良好的協會複雜的關係。單打獨鬥能做一兩個模型，但是落地應用就需要多方參與，以共贏為基調才有可能推進模型在業務流程中的有效應用。共贏不難，只要清楚自己的定位和能力。數據挖掘建模從點到面的推廣，就需要建立完善的模型實驗室和模型工廠運行機制，也就是要真正實現數據挖掘的工程化管理。所以，數據的交換和模型的進一步完善也是重要的參與環節和實際的應用落地。

數據落地

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