过去几年，对数据的需求一直在上升。企业急于采用内部数据仓库和业务分析软件，并且正在寻找公共和私人数据库来搜索数据以刺激他们的AI策略。由于需求的增加，数据正在成为一种有价值的商品，企业开始争夺最赚钱的储备。
直到最近，企业才意识到他们坐在数据宝库上，不知道如何处理它。随着数据挖掘和人工智能的创新进步，企业现在可以利用消费者和用户生成的数据。例如，Moz使用AI来预测客户流失，使用深度学习神经网络来分析用户操作并可以预测用户的行为。由于客户即将在系统内执行的操作是由过去的几个因素引起的，因此可以挖掘一些有价值的业务洞察并减少现有客户的流失，这对公司整体增长产生巨大影响。
最近，搜索查询，点击或购买等在线消费者活动是大型企业的主要数据来源。然而，事实证明，我们的物理环境和离线体验中的数据也很丰富。像亚马逊这样的大公司已经在杂货店建立了企业监控策略。商店中安装的新传感器和执行器可以收集有关消费者偏好和行为的数据。无人机，人工智能助理甚至物联网（IoT）都是可以将人类生活中的每一个瞬间变成有价值数据的工具。
这些数据成为价格设定算法的驱动因素，可以对消费者需求的变化做出反应。优步已开始在其价格机制中使用此模型。那些站在这种创新边缘的企业将拥有从消费者行为中获取价值的最佳前景。
最有希望的途径之一是情绪分析，它使用NLP技术来理解用户情绪和反馈的动态。通过情绪分析，您还可以在亚马逊等电子商务平台上识别其产品的正面和负面评论。此外，了解与竞争对手相关的情绪可以帮助公司评估自己的表现并找到改进方法。用于管理在线声誉的情绪分析的一个好处是自动化，因为手动处理大量用户反馈可能很困难。将反馈转化为数据以便通过管道传输到您的商业智能软件中，这是最有效的解决方案之一，将使您在竞争中脱颖而出。
从聊天机器人和智能叙事生成器到业务分析工具，人工智能正在成为促进自动化，降低成本和智能决策的企业的真正竞争优势。然而，为了制定人工智能战略并培训他们的机器学习模型，企业需要高质量的数据。Facebook和Google确实通过利用用户在环模型解决了这个问题，用户通过帖子，评论或搜索查询为他们生成数据。一些企业通过接触公共和商业数据库，众包数据收集和分类服务，与数据驱动的企业合作等方式获得数据访问权限。
无论哪种方法最适合您的业务模式，您都需要引入有效的数据采集策略来充分利用AI的强大功能。