隨著人工智慧技術的不斷突破與廣泛應用，我們也開始逐步實現人類世界、虛擬世界和物理世界的大融合，智慧社會正在向我們走來。

未來發展智慧化趨勢不可阻擋，而資料成為重要資源和戰略資產，聯絡創造智慧，基於物聯網的資料爭奪愈發激烈。

談原理之前，先說一個我個人的經歷。

有一次我給家裡老人和孩子叫了一個滴滴打車從培訓學校回家，後來我看到賬單顯示是30多元，路程是10多公里，而我家到培訓學校不過5公里，一般滴滴專車的費用是10多元，顯然司機是繞路了，滴滴的APP上同時也顯示了一條資訊，大致意思是：車費異常，是否需要申訴？

當時覺得滴滴這個功能挺牛的，給客戶的體驗挺好。

試想一下，在滴滴之前打出租車，類似狀況是完全不同的場景：

首先，你可能根本不知道司機繞路了

其次，你事後發現司機繞路了，但你下車時忘了要票據，無法舉證

再次，你當時就發現司機繞路了，跟司機要了票據，但票據上只有里程和時間，而沒有出發地點、目的地和行車路線，你無法證明司機繞了路

而滴滴則徹底改變了這一狀況：主動提醒你是否需要投訴，你提出申訴後，立刻就做出令你滿意的處理！

滴滴的投訴處理如此貼心而智慧，它是怎麼做到的呢？如果我們對資料，以及資料與資訊、知識和人工智慧的關係有一些基本的瞭解，就能理解滴滴這種投訴處理的運作機制。

資料可以幫助我們理解資料、資訊以及人工智慧的關係。

資料不只是資訊的數字化，還是訊號的數字化。

資料，讓資訊訊號的可以進行高效處理，讓人類意志在腦外形成變成可能。

因此，當資訊和訊號更多的數字化後，不管是組織內部的指令系統，還是社會整體的指令系統，都會得到極大的效率提升。

智慧，我們以產品智慧為例，產品智慧即是，透過收集資料運用強大的工具和演算法得出新的結論，創造知識，改進產品，提升使用者體驗。

資料驅動智慧，我們從以下幾方面進行理解：

一、資料來源

首先要重視資料來源，積累資料資產。資料採集可以從“大、全、細、時”四個角度進行。如下圖：

將資料分為兩種型別——實時資料和非實時資料。它們往往存在於多個潛在的資料來源中。如下圖銷售資料、PC端資料、移動端資料、實時客戶觸點資料等多種資料來源都存在實時和非實時資料。

二、資料採集工具：

資料來源有了，我們下一步如何進行資料採集呢？當然需要相應的資料採集工具，

下面介紹一款較為流行的資料採集工具，

Python，是一種免費的開源語言，因易用性常常與R相提並論。與R不同，Python學起來往往很容易上手，易於使用。許多使用者發現可以在幾分鐘內開始構建資料，並進行極其複雜的親和度分析。

只要你熟悉變數、資料型別、函式、條件語句和迴圈等基本程式設計概念，最常見的業務用例資料視覺化就很簡單。

透過資料採集工具，我們對資料來源進行建模、分析、提取我們所需的資料。

三、資料驅動決策與產品智慧

四、資料驅動智慧作用

資料驅動智慧能產生什麼作用呢，主要用於：

1.商品個性化推薦，基於使用者購買能力，興趣愛好，向用戶推薦感興趣的商品。

2.智慧評價系統，自動從使用者評價中，抽取關鍵字和情緒化文字，如“老婆喜歡”。

3.流失使用者預警，提前預警使用者潛在的流失傾向，如提供優惠券，延長客戶生命週期。

我們可以想象資料價值鏈就如同一個流水線一樣—— 最後一站需要關注的是如何使用資料。如果資料洞察無法輕易地轉換為行動，它的價值就幾乎無法體現。智慧洞察可以幫助人類決策。

IDC預測到2025年，全球資料圈將擴充套件至163ZB，相當於2016年所產生16.1ZB資料的十倍。屬於資料分析的全球資料總量將增長至原來的50倍，達到5.2ZB，而認知系統/人工智慧“觸及”的分析資料總量將增長至原來的100倍，達到1.4ZB。資料量和可用性的爆發式增長，增強了人工智慧系統可為部署者提供的槓桿作用。

未來充分的釋放資料價值，驅動人工智慧應用，將會帶來業務創新與產業的升級。

從消除不確定性的視角來解釋大資料的本質與價值，會變得直接很多。那麼，資料驅動到底都有什麼樣的價值呢？有些產品把資料作為運維監控的手段，比如透過日誌來監控系統的效能負荷，這當然也很有價值。如圖 1 所示，從提升業務的角度來看，資料驅動的價值歸結為以下兩點。

驅動決策，透過資料來幫助拍板，包括產品改進、運營最佳化、營銷分析和商業決策等。我們有了資料，就能判斷哪些渠道轉化的效果更好，哪些功能樣式更加受使用者歡迎。這也就是我們常說的 BI（Business Intelligence，商業智慧），透過資料來支援決策。

驅動產品智慧，有了一定的資料基礎，然後在上面套一個演算法模型，再將得到的資料結果反饋到產品中。這樣，產品本身就具有了學習能力，可以不斷迭代。

比如個性化推薦，透過採集許多使用者行為資料，在這個基礎上訓練使用者興趣模型，然後給使用者推薦資訊，再將使用者的使用資料反饋到模型中，精準廣告就是類似的模式。