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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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擁抱量子未來,現在就要準備好
許多研究預測,到了2030年底,量子運算將是規模達價值數十億美元的產業,但量子是一種極不穩定的粒子,這種特殊的物理特性,為我們的技術應用提供許多新的可能性,像是加密技術、藥物開發,以及原物料分子設計的模擬。這一切並不是科幻小說,而是我們實際上正在前往的未來,企業領導人應擬定適當的策略,從現在開始,就為量子運算革命做好準備。
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2021/01/14
網路效應,跟你想的不一樣!資料競爭力七大驗證
你是否高估了數據資料能帶來的優勢? 由資料促成的學習,雖然會帶動看來可能類似網路效應的良性循環,但效能沒有那麼強大或持久。 要確定顧客資料是否可協助建立市場進入障礙,企業應回答七個問題來檢視資料的價值:能創造多少附加價值;邊際價值遞減速度有多快;使用者資料的相關性貶值速度;資料是否是專屬的;要模仿這類產品改善有多困難;改善的產品,是否適用於其他使用者;多快能將見解整合到產品中。
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2019/12/18
防範人工智慧偏見大行動
領導人應採取以下六個步驟:隨時掌握快速變化的研究資訊。所屬的企業或組織在建置人工智慧時,應建立負責任的流程,以減少偏見。針對潛在的人類偏見,以事實為基礎進行對話。考慮人與機器如何攜手合作來減少偏見。投資更多,提供更多資料,以繼續推進此一領域。加強投資以提高人工智慧領域的多元化。
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2019/11/28