今天您可以采取的数据卫生措施来加速机器学习，作者Jason St Cyr，技术宣传员，Sitecore数字营销人员，现在正处于一个巨大的数字化转型中。在它们的背后是旧的、缓慢的、手动的创建内容、与客户联系、跟踪参与度和衡量结果的方法。在他们面前，是一个崭新的智能世界，充满了各种可能性，上云，任务自动化，大规模分析，以及由人工智能、机器学习和深度学习解决方案驱动的实时、数据驱动的决策。在大多数情况下，这些承诺都是真诚的。将干净、结构化和标记的数据与强大的机器学习算法连接起来是一个令人兴奋的前景，充满了有趣的用例，例如：自动内容标记自组装网页动态受众发现预测场景和最佳下一步措施然而，对许多人来说，这一看似神奇的效率的大胆新未来可能会比看上去更远。这个行业目前挤满了专家和供应商，他们对人工智能可能会带来什么而不考虑实现这一目标所需的步骤感到兴奋。虽然成为人工智能的营销人员的好处是显而易见的，但营销人员和他们的团队需要走的路仍然模糊不清。那么是什么阻碍了我们？这个行业现在正痴迷于更快的速度和击败竞争对手。它已经准备好进入一个尚未完全到来的人工智能的未来，而且有各种各样的障碍阻碍着事情的发展：底层技术仍在成熟，可能会非常昂贵，新的学科和流程仍在不断完善，我们还不知道什么样的人看起来很好，有能力做这项工作的人严重短缺这部分是时间问题。除了等待，营销人员没有什么办法来应对这些挑战。同时，如果每个人都在等待，大数据解决，那么就没有人在推动技术加速成熟方面处于领先地位。随着时间的推移，该行业需要一批创新者和第二代采纳者来帮助发展和完善解决方案。同时，如果你对处于领先地位不感兴趣，那么有一个有远见的营销人员可以做一些准备。事实上，未来的成功直接决定于人工智能的成功。为了让你的数据为人工智能的未来做好准备，营销人员要有效地利用人工智能，他们需要使用工具将结构化、标记和有组织的数据与机器学习算法联系起来。毕竟，自我改进算法的价值只取决于它们处理的数据和内容。要找到自动化和触发智能响应的机会，大淘客app，您需要满足特定条件的数据。例如，大数据的发展前景，您需要使用高质量的数据。数据需要干净、准确、无重复。最重要的是，在新的GDPR世界中，您需要拥有您有权使用的数据。在更具操作性的层面上，您还需要确保对组织的数据环境有一个清晰而一致的愿景。实际上，这意味着通过支持跨部门的标准化和集成来打破数据孤岛。所有人的笔记本电脑上不再有联系人的excel文件了！您还应该检查您是否跟踪了正确的数据，以便进行自动化决策。人口统计数据在某些方面可能有帮助，但也可能导致无意识偏见或不公平结果等问题。因此，我通常建议重视对客户行为和背景的跟踪，而不是像性别或年龄这样的基本人口统计数据。其他要求干净、结构化和标记的数据是利用人工智能和机器学习的关键先决条件。但是还有一些附加的要求是很容易忘记的：选择一个支持人工智能的CMS，仅仅将机器学习算法指向大量的数据集并等待洞察力的涌入是不够的。支持人工智能的分析的价值在于能够在多个数据源中寻找模式。为了支持这一点，您需要一个灵活和可扩展的CMS，它集成、收集和连接来自所有外部系统（如CRM和电子商务系统）的相关客户体验数据。在可伸缩性方面进行投资—运行大规模分析需要大量的处理能力。曾几何时，这会让大多数组织付出代价。幸运的是，云服务提供商提供了一个灵活和高成本效益的选择，即使是小团队也可以访问所需的大量计算资源。不要马上被大的供应商吸引。如果您没有运行业务关键型流程，那么企业级云提供商提供的高可用性、多区域资源可能会有些过头。正确的体系结构要优化提供给不同受众的内容，您需要一种基于对象的内容存储方法，将内容分解为可以识别、分析、标记、交叉引用和重新排列的离散元素。当你的CMS能够以这种更原子化的方式存储内容时，你就可以更灵活地跨频道使用现有内容，建站服务，而不必为特定的接口重写整个页面。这也意味着，当您开始考虑自动化内容优化时，您的系统将能够更容易地分析较小部分内容的影响，并为您提供最有效的见解。人工智能能力可能是您评估内容管理系统的一个标准。对于其他人，请立即查看"选择内容管理系统的最终指南"。请让我知道你的想法-你可以通过@agilestyr在Twitter上联系我。Jason St Cyr是Sitecore的技术福音传道者。在LinkedIn上找到他，或者在Twitter上关注他@agilestyr获取电子书：选择内容管理系统的权威指南/在线阅读。博客系列，帖子1：投资新的CMS博客系列的对错理由，post 2：为新的CMS博客系列构建商业案例的三大支柱，post 3:10你的内容创作者在CMS博客系列中需要的编辑功能，post 4：如何在CMS实施过程中降低风险，post 5：准备CMS为了应对贵公司在页面浏览量博客系列中的第一个意外高峰，文章6：为人工智能驱动的客户体验做准备