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生成式AI與分析式AI,比一比!
生成式AI蔚為風潮以來,許多公司都忽略了另外一種存在更久的AI:分析式AI。雖然這種AI的能見度比生成式AI還低,但重要性卻不在其下。本文詳細介紹兩種AI的差異,也提出豐富例證說明企業領導人在何種條件下該採用何種AI,才能徹底釋放AI的威力。
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2025/01/22
生成式AI行銷指南:須知4C優勢、4C挑戰與DARE架構
行銷人員在運用生成式AI時,須了解4C良機:客製化(Customization)、創造力(Creativity)、連結性(Connectivity),和認知成本(Cost of Cognition);與4C風險:編造虛構(Confabulation)、消費者反感(Consumer Reactance)、版權(Copyright),和網路安全(Cybersecurity)。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解(Decompose)、分析( Analyze)、實現(Realize)、評估(Evaluate)。
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2024/08/19
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當心!你在數位轉型這些方面的投資不進反退
許多公司都在大力投資數據、分析和人工智慧,但研究顯示,公司不見得因此就轉型為數據驅動的企業,最近還有一股停滯不前的趨勢。數據策略專家提供四項建議,讓你的企業能夠有真正的數據革命。
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2023/06/06
生成式AI是客服人員的好幫手,而非替代者
ChatGPT這類生成式AI給各行各業都帶來意想不到的影響,有些領導人會盡可能減少人類執行的工作,有些則是保守觀望,而最好的做法是立即採取策略性的行動。對許多產業來說都很重要的顧客服務就是很好的案例,可以說明我們應該如何重新調整工作內容。
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2023/06/05
你了解自己的最好顧客與最差顧客嗎?
大多數公司通常是透過聚焦在地理區域、特定品牌或產品,或銷售通路來檢視自己的業務。這些觀點忽略了總體收入取決於個別顧客這一事實,本文提供稱之為「顧客基礎審計」的工具,通過觀察顧客行為來分析業務情況,為管理人員提供有用的見解。 
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2023/05/16
呼應社會期待,將數位責任放進你的組織
數位科技如人工智慧與演算法,可以為企業帶來莫大的商機,但也可能造成社會問題。企業該如何負責任地使用數位科技?該如何平衡商業利益與社會責任?本文提供四個具體的實務做法。 
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2023/05/09
零售商無法採用先進數據分析的 6 大癥結
雖然先進的數據分析可以帶來許多好處,但除了大型零售商採用之外,許多零售商仍然使用基本的分析技術。本文指出,箇中原因是文化、組織、人員、流程、系統與數據。零售商必須重新設計組織以及進行策略投資,才能從根本解決問題。
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2023/03/15
獨家顧客數據,讓你贏得競爭優勢
企業要維持市場領先地位,就必須設法取得獨家的顧客數據。而要取得這些數據,本文認為必須與顧客建立信任關係,並在所有接觸點蒐集數據。最後,也要將這些數據放到營運所有層面,企業才能取得競爭優勢。
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2023/02/12
不確定時期的創新:2022年給我們的5個教訓
2022年是不確定的一年,經濟動盪、勞動力衰退、氣候變遷、網路威脅、新科技狂熱等等,都讓企業面臨鉅變,有的甚至失敗收場。企業要從這些不確定性學到哪些教訓,經理人要掌握哪些重點才能創新,為組織創造商機?本文帶你來看看。
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2023/01/12
掌握關鍵十招,全面啟動AI變革
說到推行AI運用,許多公司的執行規模都太小,試探性質太強。據調查,在90%已經進行一些AI投資的公司中,三年來取得商業效益的不到40%,因為小規模運用的成效有限。那麼,那些大力投入AI運用並取得成功的公司,做對了什麼?
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2022/12/19
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