一、企业为什么重视数据与信息？

企业之所以重视数据与信息，是因为数据和信息是企业长期成长、发展、决策和创新的重要基础。以下是几个方面的解释：

1. 帮助企业进行决策：数据和信息可以帮助企业进行正确的决策，提高决策质量和效率，以及减少错误决策对企业的损害。

2. 改善企业流程：通过收集、分析和理解数据和信息，企业可以更好地了解其内部流程，并为其流程进行优化，从而降低成本并提高生产力。

3. 客户洞察力：数据和信息可以向企业提供有关客户需求、趋势和偏好的信息，使它们能够对客户进行更深入的了解并更好地满足他们的需求。

4. 竞争优势：透彻理解数据和信息可以帮助企业预测市场趋势和竞争对手行为，从而提高企业的竞争优势。

5. 创新：数据和信息可以为企业提供有关新兴技术和市场机会的信息，鼓励企业进行创新和研究开发，以确保其未来发展。

总的来说，数据和信息是企业管理的重要组成部分，有助于提高企业效率、降低成本、增加收益，并且在市场上获得竞争优势。

二、AI营销是什么？

人工智能营销（AI Marketing）是一种利用客户数据和人工智能概念（如机器学习）来预测客户下一步行动并改善客户旅程的方法。

进化、大数据和先进的分析解决方案，使人们有可能为营销人员建立自己的目标受众比以往更清晰的画面; 在这个进步的温床中，有人工智能（AI）营销。

凭借大数据洞察力，数字营销人员可以极大地提高其广告系列的效果和投资回报率，所有这些都可以通过营销商的基本上没有额外的努力来实现。

三、澳大利亚数据分析师待遇？

待遇优厚。澳大利亚数据分析师主要负责处理大量的数据，将数据转化为企业可以利用的洞察力，以利于企业的发展决策。数据分析师的就业领域很广，除了互联网行业外，现在已经逐渐渗透到了金融、电商、餐饮、医疗等多个领域当中。

数据分析师致力于改进企业已有的数据系统，使传达行业或者业务的发展趋势变得更加的容易。

四、什么是对数据进行洞察的过程？

步骤1：多个数据流 –信息来自多种来源和格式。用于分析的数据可能来自数据仓库，数据集市，数据湖，甚至物联网（IoT）传感器，在某些情况下，数据可以是来自生产系统（例如电子商务应用程序）的摘录，如今机器学习项目的数据越来越多地来自各种来源，包括非结构化来源，例如社交媒体。

步骤2：预处理 –通常被认为是早期数据整理阶段的一部分，此步骤涉及将原始数据重新格式化为更适合机器学习的形式。

步骤3：转换 –在项目的早期非常重要，以清理和转换数据并将其转换为对要解决的机器学习问题有意义的形式，给定某些企业数据的状态（脏，不一致，缺少值等），此步骤可能会花费大量时间和精力。

步骤4：分析 -有时称为“探索性数据分析”这是当您使用统计方法和数据可视化来发现数据中有趣的特征和模式时，有时简单的原始数据图可以揭示非常重要的见解，这将有助于指示项目的方向或者至少提供关键的见解，这些见解在解释机器学习项目的结果时很有用。

步骤5：建模 -您应该选择适合要解决的问题的机器学习模型，在此阶段您需要对将要使用的机器学习类型做出承诺，您是要进行定量预测，定性分类还是只是使用聚类技术进行探索？“从原始数据到洞察力的7个步骤-详细的'机器学习'过程” ”信息图提供了详细的工作流程，它足以涵盖几乎所有数据科学项目。”

步骤6：验证 –重要的是评估对于任何给定的数据集哪种方法产生最佳结果，在实践中选择最佳方法可能是机器学习最具挑战性的部分之一，因此模型的性能评估对于项目的成功至关重要。您需要测量其预测与实际数据的匹配程度。

步骤7：以数据为依据的决策 –这最后一步是您进行“数据故事讲述”以传达项目的最终结果时，通常可以通过精心制作的可视化效果最好地理解机器学习项目的最终结果，这些可视化效果可以捕捉模型告诉您有关数据的本质。

五、逻辑数据实体的概念？

数据实体的概念是指，数据建模是创建可用数据的数据模型的过程。数据模型表示数据对象和数据对象之间的关联。总的来说，这个过程有助于可视化地表示数据和获取业务洞察力。数据模型有多种类型，其中两种是概念数据模型和逻辑数据模型。

六、数字化转型需要什么？

数字化转型绝不仅仅是买一个AI系统，或捕获大量数据，或成立一个IT部门那么简单。

事实上，数字化转型的本质是成为一个数据驱动的组织，确保关键决策、行动和流程受到数据驱动的洞察力而非人类直觉的强烈影响。

换言之，只有当您成功地改变了人们的行为方式以及组织中的工作方式时，您才会进行变革。

执行组织的数字化转型需要五个基本要素：人、数据、洞察力、行动和结果。

人是一切的根本

1、人

数字化转型首先是人的观念的转变，因为最终落地执行的是我们的所有员工。

如果企业没有勇于改变的文化和敢于创新的精神，企业就很难把数字化落地。数字化转型就是转变思维、改变现状，以不一样的数字化方式去服务客户。

数字化转型是用数字化技术为我们个人和企业赋能，以更敏捷和更细颗粒度的方式来开展和管理我们的工作，解放人力来做更创新和具有挑战的事。

2、数据

如果您想深入您对客户和员工的了解，并在大型组织中以及在更复杂、更不可预测的情况下进行研究，那么您需要有详细的数据，所有包括客户的基本信息、消费习惯、消费频率等等。

这是技术能够帮我完成的事情，搜集和抓取客户的行为轨迹（例如，他们做什么，他们是谁，他们喜欢什么，等等）。这个过程我们称之为“数字化”。

技术需要解决的问题捕获有价值的数据，而不在于昂贵的设备、先进的数据、复杂的系统。

3、洞见

数据是信息革命的能源，但更重要的是我们怎么使用它，让它创造出价值。

如果没有模型、系统、框架或基础理论，数据将毫无用处，只是更多的0和1罢了。但有了正确的专业知识和工具，数据可以转化为见解。

这就是技术让位于分析的地方，分析是帮助我们赋予数据意义的科学。

只要我们有了有意义的见解，我们就可以建立一个模型，这个模型来解释这个见解背后的原因以及发生的概率，我们就能够通过预测来测试这个模型。

4、行动

但即使是进入洞察阶段也是不够的。事实上，最有趣、最吸引人、最好奇的见解如果没有一个切实的计划将其转化为行动，就会付诸东流。

即使拥有最好的人工智能、数据科学和分析技术，我们人类也要自己决定如何使用预测的结果。

假设你的洞察力告诉你某一类型的领导者更有可能脱轨——你将如何改变你的内部招聘和发展过程？或者，如果它告诉你客户不喜欢某个产品，这将如何影响你的产品开发和营销战略？假设你可以预测，如果一些客户有可能去竞争对手那里，你会怎么做？

人工智能可以做出预测，数据可以给我们提供见解，但“so what”部分需要行动，而这些行动需要相关的技能、流程和变更管理。

这就是为什么人才在数字化转型方面扮演着如此关键的角色。

5、结果

任何不以结果为导向的转型都是耍流氓。

在流程的最后阶段，一般都是评估结果，但评估结果绝不是我们的最后阶段。

我们会用最新的结果跟之前的数据做对比，结果本身又成为新的、更丰富的数据集的一部分，随着新问题的发现，这些数据集将得到扩充和改进。

在这个迭代过程或追溯反馈循环中，您可以使您的见解变得更具预测性、更有意义和更有价值，这本身就为数据提供了更多价值。

在这个过程中，我们提高了我们与数据、系统的交互能力，人和技术的协同效应才会是最终的解决方案。

智能时代来临

简言之，数字化转型的关键部分不是“数字化”，而是“转型”。

在过去二十年中，我们的世界发生了巨大变化，要使您的组织适应这些变化，不可能一蹴而就，也不可能仅仅通过购买新技术或收集更多数据来实现。

我们需要的是心态、文化和人才的转变，包括提高技能和重新培训员工，让他们为未来做好准备。

七、cirium是一家什么公司？

Cirium从一家出版公司成为领先的全球航空数据和分析公司，并改变人们搭乘飞机的方式。1909年，即航空业起始之初，Cirium前身是第一本与航空有关的印刷杂志。如今，它已经发展成为世界领先的航空数据和分析公司。Cirium目前为95%以上的全球50强航空集团提供数据洞察。这些数据洞察力来自于Cirium Core，它是航空业最大、最全面的数据单一来源。Cirium Core包含来自航空和旅游行业各个领域数千个来源和数百万条数据：实时跟踪飞机使用情况；城市对之间运行（或延迟、取消）的航班；甚至是特定尾翼编号飞机的价值。