标签： 数字战略

效益。虚拟机和容器比硬件便宜得多。最重要的是，虚拟机和容器具有可移植性，因此可以随时随地部署。您的开发人员即使在家工作到深夜，也只需登录服务器、部署环境，即可开始工作。

可靠性和可预测性

在这个瞬息万变的世界里，可靠性至关重要。当您的开发人员每次启动开发环境时都确信它能够正常工作时，这就是无价的可靠性。您的开发人员无需费心定制或配置环境来确保它能够按照他们的需求运行。相反，每次启动可重复的开发环境时，他们 电话号码 都确信它能够完全按照他们的要求运行。

可靠性与可预测性并存。当开发人员启动一个可重复的开发环境时，他们知道它会正常工作。无需猜测。他们不仅知道它会正常工作，还知道它包含他们工作所需的一切；所有 IDE、语言、库和框架都一应俱全。

开发人员非常重视可靠性和可预测性。

错误并不那么昂贵

当开发人员在可重复的开发环境中犯 通用销售商业提案示例 错时，他们只需放弃当前正在处理的开发环境，并启动另一个即可。他们不再需要担心一旦出现问题，他们的环境就会出现问题，需要修复。

这意味着错误的代价不再像以前那么高昂。

这正是虚拟机真正闪耀的地方。开发人员可以拍摄虚拟机的快照。如果出现问题，他们只需回滚到上一个快照，就能回到问题发生之前的状态。

即时访问存储库

创建可重复的开发环境时，请务必 电话号码业务线索 添加所有必要的存储库访问权限。通过预先配置的 GitHub、GitLab 或内部存储库，您的开发人员可以立即开始工作，拉取代码并创建提交。

这很有效。

结论

如果您的开发人员总是因为不断构建和重建开发环境而苦苦挣扎，那么是时候使用一个能够轻松快速、重复地部署这些环境的系统来减轻他们的负担了。这样可以节省时间和金钱。

程自动化，其中也包括安全操作。例如，新的虚拟机和容器应该接受安全扫描。福布斯技术委员会的文章指出：“自动化对于成功的多云安全计划至关重要。通过消除部署和管理中的人为错误，您可以显著降低公司的风险。” 

组织应该创建自动化的安全管理流程，例如 按行业划分的特定数据库 配置、修补和审计。以下视频讨论了云安全工具。

使用安全最佳实践

在重新审视您的安全态势并考虑多云部署并实现尽可能多的流程自动化后，请使用以下最佳实践来确保最高级别的安全性。

• 考虑合规性。除了为某些公司运营提供强大的平台外，云环境还可以帮助公司遵守与每个行业相关的标准和法规。
• 实施智能策略管理。基础设施即服务 (IaaS) 提供商phoenixNAP建议：“企业应该制定一套安全策略，在所有云环境中强制执行，并简化安全操作。”
• 采用数据加密。强大的多云安全策略必须 因为我的职业生涯取决于此 包括静态数据和传输数据的加密。
• 定期备份。备份在多云环境中与其他任何地方一样重要。为每个云提供商使用单独的备份。
• 遵循最小权限原则。想想都觉得不可思议，但即使是你自己的员工也有可能造成数据泄露。因此，确保每位员工只能访问履行职责所需的环境至关重要。
• 使用租户隔离。使用此方法，运营商可以确保每个应用程序和每个环境在单独的租户中运行。
• 部署多云监控。每个云环境都会生成各自的事件、日志、通知和警报。设置一种方法将它们整合到一个位置。

内置安全性

确保安全性的最佳方法是在创建多云环境时就将其内置。云安全提供商Aqua Security Software建议在设置新平台时考虑以下方面。

• 身份验证和授权。找到一个能够支持不同云提供商使用的不同身份验证模型的框架，但允许你以集中的方式定义帐户、角色和策略。
• 升级和修补。自动化软件升级和修补，确保升级对工作负载、当前运行的基础设施及其依赖关系敏感。
• 组件强化。强化应用程序和基础设施组件包括关闭不安全的端口、删除不必要的软件、保护 API 和 Web 界面，以及遵循最小特权原则。
• 监控和可见性。在多云环境中，您 电话号码业务线索 必须拥有一个支持多云并能够实现整个环境可见性的工具。
• 多云存储。确保将敏感数据分配到最安全的存储资源，根据合规义务按地理位置分布数据，并实施可识别跨多个云平台数据丢失或泄露的数据丢失防护解决方案。

优先考虑云

采用多云部署的公司应优先考虑其安全性，以防止数据丢失或滥用，从而导致严重的财务和声誉损失，以及效率、生产力和客户忠诚度的大幅下降。在这方面落后的企业应该从自身出发。采取措施避免这些潜在的破坏性挑战永远不会太晚。

多云计算方法涉及使用多个云计算平台或提供商来运行不同的业务运营。例如，一家公司可能使用一个平台托管生产力工具，并使用另一个平台来 最近的手机号码数据 创建产品开发环境。使用这种方法的企业只需为实际使用的资源付费，而不是在可能永远无法充分利用的本地基础设施上过度投入。

多云方法还减少了运行本地

基础设施的麻烦，更不用说维护所需的额外人员和资源。此外，它基于冗余工作负载提供了更强的弹性，并基于不同平台针对特定用途的专业化而增强了服务。这种方法也有一些缺点，例如监管问题，以及云服务提供商在面临天气事件、黑客攻击或其他不可预测情况时可能造成的中断。

然而，最令人担忧的或许是使用多个云平台所带来的安全隐患。具体来说，数据在公司和云提供商之间传输时可能面临风险。此外，运营商必须考 销售发电机有限责任公司总经理 虑多种不同的安全配置。在以下部分中，我们将解释您可以采取哪些措施来提高多云部署的安全性。

多云安全风险

在深入探讨如何提升多云安全性之前，我们先来了解一下企业面临的具体挑战。每个云提供商都有自己的一套安全设置和工具，这意味着运维人员在执行安全分析时很容易忽略某些要求，或者在调整设置时容易出错。

此外，一些云提供商的安全产品可能不够强大，无法满足公司或监管机构的准则。此外，IT 专业人员面临着多个云环境，其中数据加密和备份是分开进行的。所有这些问题都可能导致许多公司使用云技术试图解决的问题，包括潜在的内部或外部漏洞。

重新审视云安全程序

如果您在现有的云或混合架构中添 电话号码业务线索 加多云策略，则可能会面临创建碎片化安全策略的风险，该策略无法充分考虑所有组件的协同工作方式。引入多云元素时，请考虑抛开现有的安全实践，在充分了解所有正在使用的云环境的基础上，重新审视整体情况。您应该使用独立的原生云解决方案，以实现安全配置的集中化。

此过程的另一个方面是将云安全工作整合到尽可能少的工具中。软件即服务 (SaaS) 产品可以帮助实现此过程。福布斯技术委员会最近的一篇文章建议：“定义并实施统一的安全策略配置，将公司使用的所有云提供商连接起来。”

当你思考IT组织的各个部分及其差异时，你就可以专注于每个部分的目标，而不是试图将最新的IT管理潮流应用于整个多元化的IT部门。像Cyber​​这样拥有强大领导力、积极投入和集中管理的组织，应该拥有与创新团队不同的一套关键绩效指标 (KPI)、资金指标和汇报关系。

以这种方式定义目标还能让你看到一些不同 电报数据 寻常的潜在组织配置。技术创新可能与你的企业战略团队自然契合。同时，数据分析可能适合某些公司的财务报告部门，而在其他公司则可能作为集中职能，这取决于整体业务目标。

围绕目标进行重组还能为IT

不同部门的不同预算需求提供令人信服的理由。如果操作正确，您可以清晰地阐明为什么某些IT支出项目应该合理地降低成本。相反，其他项目可能需要增加资金、定期安排资金周期，甚至专门分配资金用于创新和实验。

与其他业务部门的资金谈判也将变得更加易 逻辑性和成果性有助于对问 于管理。随着基础设施和固定成本的分离，IT 将不再被视为对其他业务部门的“税收”。由于集中式基础设施按照不同的规则和目标运行，这些支出不再需要与更具战略性的投资挂钩。

最后这种对目标的关注

指导合作伙伴关系和供应商选择的讨论。每个人都喜欢称自己为“战略合作伙伴”，但在IT领域，有些时候“足够好”通常就足够了。

假设您的IT部门的目标是以合理的价格提供商品服务。在这种情况下，您可能会考虑与关键产品（即您的市场战略的核心）的技术组件相关的供 电话号码业务线索 应商组合，而不是合适的供应商组合。

在您采购供应商服务并最终与其合作时，清楚地传达供应商的“交战规则”的能力也应该与您的 IT 商店该组件的目标相关联。

新的 IT 部门

直觉上，像IT这样复杂的组织，其不同部门不应该被视为一个整体。然而，对于许多技术领导者来说，将所有“信息技术”部门归入一个拥有特定目标的组织，这种历史难以克服。

重新规划IT部门时，请从每个部门入手，并明确每个部门的目标。如果目标明确，从为不同部门选择合适的领导

近二十年来，专家们一直在预测IT部门的消亡，其中最著名的例子或许是尼古拉斯·卡尔在2003年发表在《哈佛商业评论》上的一篇题为《IT无关紧要》的文章。其他人也经常做出各种预测，从企业IT部门的解散，到IT部门将转变为业务部门内部的嵌入式职能。

这些文章大多都体现了几个基本主题，从典型的抱怨企业IT发展太慢，到建议将IT“解散”并分散到各个业务部门。虽然这些影响深远的建议值得一读，但 whatsapp 主管 提出的“一刀切”方法可能并不适合你的组织。

打破整体架构

在重新思考IT部门及其架构时，或许最重要的考虑是，不要将IT视为一个需要统一设计的庞然大物。IT的某些运营要素可以通过一个包罗万象的支持架构得到很好的服务。将网络运营或安全工作下放给各个业务部门，相比允许业务部门使用标准工具开发面向客户的应用程序，不太可能带来太多好处。

IT 最初诞生的初衷，即所有技术相关事物的 例如向日葵和甜菜 聚集地，如今已经过时，甚至不再实用，也不再特别重要。试想一下，如果公司设立一个“数学”部门，专门负责销售预测、信贷管理、高管财务报告和库存控制，而这些职能都与某种数学有关，那会是怎样一番景象。

虽然这听起来极其愚蠢，但许多公司却把所有与技术相关的事物混为一谈，从而创建了同样的结构。管理全球交换网络与设计一款面向客户的全新移动应用完全无关，就像管理ERP部署与编写支持遗留应用程序的大型机代码无关一样。

不要采用“一刀切”的方法，而要考虑不同的管理和组织原则，以及它们与IT部门各个环节的关联性。集中管理和降低成本对组织的某些方面来说是一个好主意，但对其他方面来说却注定失败，就像高度自主的嵌入式技术功能对业务线应用程序来说效果很好，但对网络运营来说却是一场灾难一样。

超越信息技术

既然 IT 部门的各种职能已经分解成类似 电话号码业务线索 的部分，那么现在是时候思考这些不同部分的目的了。对于某些部门来说，最终目标可能是基于服务的，而基于服务的 IT 多年来一直是一个热门目标。核心技术基础设施（例如网络、终端用户计算）以及更高价值的服务（例如网络安全）都受益于集中管理、规模经济和标准化。

同样在企业层面定义

企业级工具集或许也有意义。围绕一套预先定义的工具，整合采购、培训和按需专业知识，使组织能够培养能力，从而提升各个嵌入式技术团队的绩效。这种工具和专业知识的集中化也能惠及分析等领域，因为这些领域的工具复杂，技能获取成本高昂。

最后，许多IT组织实际上拥有产品开发团队。这些团队可能开发各种产品，从内部员工工具到面向客户的应用程序或技术驱动的产品。这些团队需要更加关注客户和业务部门的需求，而不是成本节约或标准化。因此，他们不太可能被集中化或以成本管理为重点。

成为一名开发人员充满挑战。他们不仅需要孜孜不倦地工作以在有时不可能的截止日期前交付成果，还必须使用不断发展的工具。更复杂的是，他们经常需要在不同的开发环境中工作。

您的开发人员可能今天需要在Java环境中工作，明天又需要在JavaScript 环境中工作。又或者，他们今天专注于Python ，明天又专注于 PHP。毋庸置疑，这会让人感到困惑，而且耗时。正因如此，使用可重复的开发环境对开发人员来说至关重要。那么，什么是可重复的开发环境？它们为何对您的开发人员如此有帮助？

让我们深入研究并找出答案。

什么是可重复的开发环境？

想象一下，为了使用各种工具来完成工作，你必须创建非常具体的环境。你可能用几台笔记本电脑、一台台式机和一台平板电脑来实现这一点。这 购买电话营销数据 听起来不错，但万一其中一个设备出现问题怎么办？或者，如果你需要从头开始，该怎么办？难道要重新安装操作系统，从零开始吗？

这很费时间，而且不太可靠。如果你记不住所有安装的软件，该怎么办？

有一个更简单的方法。

借助虚拟机或容器，您可以为任务创建完美的开发环境；从操作系统到所有软件、语言、库和框架，应有尽有。环境构建完成后，您可以根据需要进行部署。如果构建正确，您将始终拥有一个基础环境，可以轻松地从零开始，而无需安装所有基本组件。

创建这些可重复开发环

境最简单的方法（正如我提到的）是通过虚 我们的产品价格低于市场价 拟机或容器。使用第一种方式，您可以创建虚拟机，安装操作系统，并添加所需环境所需的所有工具。当您需要启动一个新的、干净的环境时，只需克隆虚拟机并启动新的克隆即可。

即时开发环境。

容器也是如此。最大的区别在于，开发人员必须了解容器的工作原理，以及如何构建一个可以快速启动和使用的容器化开发环境。对于大多数开发人员来说，这并不是什么难事。

创建可重复开发环境的另一种方法是使用 Python 的 virtualenv 之类的工具。该工具可以快速创建独立的 Python 环境，但（正如您所料）它依赖于特定语言。当然，并非每种语言都提供这样的选项。

可重复开发环境的优势

可重复开发环境的好处可能不是您读过的最长的列表，但其所包含的内容对于达到生产力水平以保持业务竞争力至关重要。

效率

第一个好处就是效率。开发人员无需部署 电话号码业务线索 全新的台式机或笔记本电脑，只需克隆一个虚拟机并启动即可。这个过程不再需要花费数小时，而是可以在几分钟（甚至几秒钟）内完成。

有了这个流程，您的开发人员就可以专注于开发而不是构建他们工作所需的环境。

除了选择合适的工具外，你还必须为团队提供多种沟通方式。这意味着你应该鼓励团队使用电子邮件、电话、面对面和视频沟通，以及采用 Slack 等类似的平台。

更进一步，为您的团队专门准备一间会议室，用于协作。您应该只将这间会议室用于协作，并让团队成员在使用时感到舒适自在。不必为了迎合每个人的需求而布置房间，也不必为了满足特定需求而费心布置。但是，如果您的团队决定将这间会议室变 电话营销数据 成他们自己的，请鼓励他们这样做。

定期举行协作会议

这是一个棘手的问题，因为定期开会确实会降低生产力。别自欺欺人地认为每个人都喜欢开会。他们不喜欢。即便如此，你也应该考虑每月或每两周与你的团队举行一次协作会议。确保这些会议充满乐趣，并且只关注如何改善协作。

不要让这些会议只谈业务，也不要让管理层出席。这些会议应该仅限于负责协作流程的人员参加，其他人则不得参与。

鼓励诚实和开放的沟通

重要的是，你的开发人员要明白，你希望 因为我的职业生涯取决于此 坦诚开放的沟通成为协作过程的核心。如果你从一开始就鼓励这种沟通，你会发现团队成员更愿意交流他们的想法和顾虑。

为了鼓励这种做法，您必须帮助您的团队理解，没有什么是坏主意，而建设性的批评是帮助实现团队目标和改进流程的最佳方式。

同时，你需要避免过于消极和伤人的沟通。如果你察觉到这种情况正在发生，请立即停止，否则后果将比你想象的还要严重。

鼓励创造力

最后，你必须鼓励创造力。团队成员常常感到自己的创造力被扼杀，无法完成工作。开发人员喜欢寻找创造性的解决方案。让他们发挥创造力，鼓励他们。

当你的团队知道他们可以真正释 电话号码业务线索 放创造力时，你会发现他们的合作会呈指数级增长。一个个创意会不断迸发，最终你会发现每个团队都对自己的工作充满热情，创意如流水般涌现。

结论

促进更好的协作远没有您想象的那么难。只需前期的一点努力和持续的参与，您的开发团队就能看到他们的协作和生产力飞速提升。

驱动的分析，公司可以优化人员和预算等资源的分配，确保将其用于产生最高投资回报的领域。 个性化体验：人工智能可以帮助企业根据客户的偏好和行为定制产品，从而提高客户满意度和忠诚度。 利用人工智能进行数据分析可以显著增强业务分析能力，使组织能够做出更明智、更主动的决策，并根据数据驱动的洞察优化其运营。

利用人工智能增强决

策能力 实时洞察 人工智能 特殊数据库 的一个显著优势是它能够实时分析数据。这使组织能够不断评估其运营并根据最新信息做出明智的决策。例如，人工智能分析工具可以监控供应链运营，识别潜在的瓶颈或物流问题。通过快速获得这些见解，组织可以做出主动决策来应对挑战并保持运营效率。 此外，人工智能提供的实时洞察可以帮助企业更好地了解客户。

复杂的人工智能算法

可以从客户互动中提取洞察，识别可以为营 2025 年符合 hipaa 要求的应用程序开发清单 销策略和产品开发提供信息的趋势和模式。这种详细、最新的分析水平使组织能够快速响应客户偏好并发现新的增长机会。 数据驱动的决策 在商业分析中使用人工智能的另一个重要好处是它能够促进数据驱动的决策。人工智能算法可以筛选大量数据，发现人类分析师可能看不到的趋势和相关性。

当这些见解融入决策

过程时，它们可以帮助组织做出 瑞典商业名录 更明智的选择，并得到可靠数据的支撑。 例如，人工智能可以通过分析市场数据、竞争对手的表现和经济指标，在财务决策中发挥关键作用。这有助于组织更好地了解竞争格局，并根据全面的数据驱动洞察做出战略决策。 此外，人工智能还可以通过分析员工绩效数据、确定需要改进或发展的关键领域以及根据个人员工需求和组织目标提供有针对性的建议来支持人力资源管理。

决策以数据为基础，从而提高劳动力优化和整体业务绩效。 利用人工智能进行客户分析 行为洞察 人工智能可以帮助企业分析客户行为，揭示原本可能被忽视的模式。通过处理大量数据，人工智能可以帮助组织识别客户需求并预测行为模式。深入了解这些模式可以让企业做出更明智的决策，最终改善客户体验和满意度。

基于人工智能的算法可以

分析客户行为的各 电报号码列表 个方面，例如浏览历史、购买模式和社交媒体平台上的互动。这些见解可用于制定业务策略、增强客户支持并发现增长机会。 公司还可以使用人工智能来增强现有的客户分析工具。例如，提取非结构化数据的人工智能“前端”可能会增强现有的客户流失分析工具，或者社交媒体数据可以补充更传统的客户情绪分析。

个性化营销策略 将

融入营销工作可以实现更具相关性 符合 hipaa 要求的应用程序开发的最佳实践 和针对性的营销，以满足客户的特定需求、兴趣和行为。通过利用预测分析，基于 AI 的营销工具可以预测客户偏好并推荐个性化优惠或促销活动，最终提高转化率和客户参与度。 AI 还可以通过自动执行 A/B 测试、电子邮件活动管理和内容策划等任务来优化营销策略。

通过使用 AI 驱动的

工具，企业可以有效地收集消费者数据，并利 瑞典商业名录 用这些数据创建详细的客户档案，从而使营销人员能够提供更具针对性的促销和信息。 利用人工智能和机器学习提高运营效率 过程自动化 人工智能在自动执行重复性任务方面表现出了巨大的潜力，从而显著提高了运营效率。通过将人工智能算法集成到业务应用程序中，组织可以简化常规的数据驱动流程，并以比手动方法更高的准确度快速分析大量信息。

时间，而且还最大限度地降低了人为错误的风险。人工智能在流程自动化中的一些典型应用包括预测性维护、文档处理和数据异常检测。 利用人工智能的另一个子集——机器学习，可以进一步增强流程自动化。机器学习使系统能够从数据中学习，从而使它们能够做出更好的决策并随着时间的推移提高性能。通过将机器学习模型纳入自动化工作流程，企业可以优化决策并更有效地适应不断变化的条件。

供应链优化 有效的供应链

管理对任何企业都至 whatsapp 号码列表 关重要，而人工智能提供了大量机会来优化这一运营方面。人工智能可以分析大量数据集来预测需求、管理库存并在问题升级之前识别供应链中的潜在问题。这种对数据驱动决策的关注有助于企业更有效地分配资源、降低运营成本并提高客户满意度。 人工智能在供应链优化中的一项应用是需求预测。

通过使用历史数据和

外部因素（例如市场趋势、季节性和 领先硬件品牌可在众多最新 意外事件），人工智能算法可以生成准确的需求预测。这使企业能够就生产、库存管理和分销做出明智的决策。 人工智能可以提高供应链效率的另一个领域是运输管理。人工智能驱动的路线优化和调度可以确保以最有效的方式交付货物，最大限度地减少运输时间和成本。此外，人工智能可以增强供应链中不同部门和利益相关者之间的协作，简化沟通和数据共享。

利用 AI 和 BI 管理风

险和欺诈 凭借分析大量非结构化数据的“ 瑞典商业名录 始终在线”能力，组织可以将 AI 集成到现有和新的风险管理工具集中，增强其风险管理和欺诈检测能力。 风险评估 人工智能风险管理可以让组织更深入地了解不确定的条件或情况、基于上下文的发生可能性以及这些事件可能产生的结果。机器学习模型可以分析大量数据，识别人类可能忽略的模式和异常。

例如，人工智能可以通过分析客户资料、交用风险。这让组织能够更准确地了解潜在的违约情况，帮助他们就客户信用做出明智的决策。 欺诈检测 人工智能驱动的欺诈检测系统有两个主要好处：更快地识别欺诈活动和随着时间的推移不断改进检测模型。 人工智能可以分析交易数据、跟踪行为模式并实时识别可疑活动。

这最大限度地缩短了检

测欺诈所需的时间，减少了欺 中东手机号码清单 诈对企业及其客户的潜在影响。此外，随着人工智能模型接收到更多数据，其检测欺诈的准确性也会提高。 克服在商业分析中实施人工智能的挑战 資料保隱 在商业分析中实施人工智能通常需要处理敏感数据，这对数据隐私构成潜在风险。公司可以通过确保遵守 GDPR 等数据保护法规并应用数据匿名化和差异隐私等隐私保护技术来解决此问题。

制定严格的数据访问

策略并投资安全的数据存储解决 获取高质量反向链接的技巧 方案可以进一步增强人工智能驱动的分析过程中的数据安全性。 信任“机器人” 大多数人工智能工具面临的一个重大挑战是，它们使用的算法和分析最终都是自我进化的。与电子表格不同，你可以追踪计算的每个步骤，并最终“逆向工程”结果的生成方式，许多人工智能工具无法显示它们是如何得出给定结果的。

人工智能并非万无一失

公司必须像人类分析师一样制定政策和 瑞典商业名录 风险管理程序。此外，对未来事件的任何预测都存在不确定性。尽管拥有最先进的技术，但世界上所有的数据都无法确保对未来的预测完全准确。 采用挑战 为了成功地将 AI 融入其分析流程，企业需要克服多项采用挑战。这些挑战可能包括员工的抵制、管理变革的困难以及将 AI 计划与业务目标保持一致的需要。

组织内的数据驱动文化。开放式沟通、培训和员工参与有助于推动采用 AI 驱动的分析工具，并促进与现有工作流程的无缝集成。企业还可以从与专业AI 开发公司的战略合作伙伴关系中受益，这些公司可以帮助他们应对 AI 采用的复杂性。 技能差距 充分利用 AI 在商业分析中的潜力的一个关键因素是解决公司员工队伍中可能存在的技能差距。

培养或寻找具有

器学习和分析专业知识的 欧洲手机号码列表 人才有助于成功整合 AI 工具。公司可以通过培训和发展计划投资提高现有员工的技能，或与行业和学术合作伙伴以及值得信赖的技术合作伙伴合作，以获得熟练的人才库。建立强大的内部 AI 团队可以帮助企业更有效地适应快速发展的 AI 格局，并确保 AI 驱动的分析解决方案与其组织的目标保持一致。

开始在商业分析中

使用人工智能 要开始将人工智能 正确优化着陆页的 16 个步骤 融入商业分析，公司必须首先了解关键的人工智能技术以及如何将它们应用于特定的行业需求。 组织还必须投资必要的基础设施和熟练的专业人员。虽然基于云的平台可以轻松访问人工智能工具，但它们仍然需要能够开发、部署和维护模型的数据科学家和机器学习工程师。 与大多数技术一样，技术团队和业务团队之间的协作是确保在业务分析中成功采用 AI 的关键。

在技术团队开发模型和

工具的同时，业务团队必须准备好利 瑞典商业名录 用这些 AI 驱动模型产生的洞察来推动战略决策并改进流程。这些团队之间的沟通有助于优化 AI 技术的集成，确保模型能够满足特定的业务需求并提供尽可能高的价值。 与愿意合作的业务团队一起制定问题陈述，这将成为 AI 驱动的商业智能工具的良好测试案例。寻找使用 AI 技术的工具，但避免使用过于复杂或未经尝试的工具。