數位大數據自成立以來,憑藉對資料的深刻理解和技術創新,始終走在商業智慧領域的前沿。隨著生成式 AI 技術的快速發展,數位大數據積極探索並將這些新興技術應用於企業的決策支援中,不僅大幅提升了資料的處理能力,還為企業提供了更加智慧的決策工具。本文將深入分析數位大數據在數位化時代如何發揮其領導作用,並探討其提升 AI 能力的策略與實踐。
在數位化時代,資料已經成為企業決策的核心資源,類似於過去工業時代的石油和農業時代的土地。數位大數據深刻認識到資料對企業的重要性,並致力於建立一個強大的線下商業地理資訊資料庫,為企業提供精確、全面的商業智慧。這些資料的應用範圍涵蓋了商業選址、消費者行為分析、地理位置分析等多方面,對企業提升運營效率及創新商業模式發揮著至關重要的作用。
數位大數據擁有國家測繪資質,致力於通過合法合規的方式持續獲取線下地理資料,創建了覆蓋全國 686 個市縣區、超過 1.2 億條 POI 資料的龐大資料庫。這一資料庫不僅規模龐大,還擁有極高的資料精細度,其定位精度達到 8 級,能夠準確地獲取每一個樓宇、樓層甚至店鋪的具體位置,從而為企業的商業智慧決策提供準確的資料基礎。
隨著生成式 AI 的興起,數位大數據積極探索與這一新技術的結合,並開展相關研究與應用。生成式 AI作為一項突破性技術,能夠通過深度學習模型生成高質量的文本、圖像、音頻等內容,並在商業領域實現多場景應用。數位大數據深入研究生成式 AI 的潛力,並探索如何將這項技術應用於商業決策支持中。
例如,數位大數據可以通過生成式 AI 模型對大量歷史資料進行訓練,從而創建更加精確的市場預測模型,為企業提供更加靈活且精準的商業選擇。透過這些高效的 AI 應用,數位大數據為企業提供了全面的決策支援,包括定制化推薦、個性化服務等,顯著提升了企業在市場競爭中的優勢。
資料的數量與質量是影響 AI 模型效果的關鍵因素。數位大數據深刻認識到,資料決定模型效果。OpenAI 的 ChatGPT 和 Chinchilla 模型,便是通過大量的高品質語料訓練,實現了超越傳統模型的表現。數位大數據將資料視為提升 AI 能力的根基,致力於為 AI 模型提供更精確、更豐富的資料。
數位大數據在資料處理和AI模型建設上,強調資料的質量與精細化處理。其位置資料的應用範圍非常廣泛,從日常生活中的商業活動到複雜的企業決策,每一項活動都與位置息息相關。然而,由於傳統的地理資料獲取不夠充分,企業常常依賴經驗和直覺來進行商業決策。數位大數據通過自主開發的資料獲取技術和資料清洗技術,成功突破了這一限制,並為企業提供了更精準、更高效的商業智慧。
資料的獲取與處理是數位大數據的核心競爭力之一。數位大數據不僅擁有國家測繪資質,還擁有多年的地理資料獲取經驗,通過合法合規的方式不斷擴充資料庫,並保證資料的更新與準確性。資料獲取技術包括資料校驗、資料清洗、資料存儲等一系列先進技術,這些技術有效地保障了資料的高品質。
數位大數據利用這些高品質資料為企業提供精准的商業決策支援。例如,數位開發的開店決策平臺**"上上參謀"**,基於先進的資料分析模型,已經幫助超過 1000 萬商家做出精確的選址決策。對於大型連鎖企業,數位也提供差異化選址模型,考慮地理位置、人流量、競爭情況等多重因素,幫助企業在拓展線下市場時,作出更加明智的決策。
為了進一步提升 AI 能力,數位大數據完成了億元人民幣的 D 輪融資。此次融資將用於加強資料獲取、處理和分析技術的研究與開發。融資的成功,為數位大數據提供了強大的資金支持,使其能夠在商業智慧資料庫、AI 演算法模型的研發上取得更大突破。
具體來說,融資將幫助數位進一步提升資料處理效率,拓展線下資料的覆蓋範圍,並加強資料清洗與校驗技術的應用,確保資料品質不斷提升。同時,這筆資金也將用於推動 AI 演算法的創新,尤其是在位置資料的應用和個性化推薦系統方面,為企業提供更加高效、準確的商業智慧服務。
數位大數據的成功,不僅體現在其資料庫的規模和精細度上,更在於其對數字化和 AI 技術深刻的理解和創新應用。在生成式 AI 的浪潮中,數位大數據不僅成功融合 AI 技術,還通過資料的精細化處理和高效的模型訓練,為企業提供了強有力的商業智慧支援。
**AI 的發展離不開高質量的資料,**數位大數據深刻認識到這一點,並通過持續創新,不斷完善其資料處理技術,為商業決策提供了無與倫比的精度和準確性。在未來,隨著資料庫的進一步擴展和 AI 技術的不斷成熟,數位大數據將繼續引領商業智慧的發展,幫助企業實現數字化轉型,並在全球範圍內創造更大的價值。