資料品質的提升是AI商業應用發展的關鍵
Improving Data Quality is the Key to Artificial Intelligence Development in Business
- 2018/06/05
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隨著物聯網裝置的增加，資料蒐集與取得變得非常容易，所獲取的資料量亦隨之增加，然是否擁有大量數據就代表有價值，這是普遍存有的迷思之一。Gartner的資料品質市場研究報告指出，2017年因不良的資料品質造成的年度財務成本損失約達1,500萬美元，企業不僅遭受財務危機，更削弱其競爭地位，也讓客戶產生不信任感。因此，本文將探討資料品質的提升對AI商業應用的影響，並提出相關建議，以供產業參考。
【內容大綱】
- 一、資料量爆炸式成長帶動產業新商機
- 二、重量也重質的巨量資料時代
- 三、垂直產業已開始應用巨量資料與AI解決產業問題
- 四、大數據與AI結合之國際應用案例
- (一) 荷蘭皇家航空與FB Messenger合作推出首個航空AI客服
- (二) 新創Flatiron Health利用AI改變對癌症的理解和治療
- IEKView
【圖表大綱】
- 圖1、資料量隨著IOT數量成倍數劇增
- 圖2、未來資料儲存位置
- 圖3、資料價值性提升
- 圖4、垂直產業應用大數據與AI解決產業特定問題
- 圖5、資料混搭加值
- 圖6、KML與FB Messenger合作推出AI客服
- 圖7、AI-100 2018 Healthcare AI Startups
- 圖8、Flatiron醫療技術平台示意圖