大数据总是被描述为一种极其宝贵的资源，它可以为任何繁荣的企业提供动力，为组织提供可操作的见解、商业机会和高额利润。然而，正如原油必须经过提炼才能转化为有价值和有用的资源一样，数据必须首先通过人工智能(AI)和机器学习(ML)进行消化。从使用it提高组织的运营效率到创造新的收入流，业务数据可以通过许多不同的方式货币化。
正如墨卡托咨询集团(Mercator Advisory Group)支付创新副总裁蒂姆斯隆(Tim Sloane)所解释的那样，“数据货币化就是利用你通过新渠道获得的数据。”我们来看一些具体的例子，不要浪费时间。因为时间就是金钱，我的朋友！
向第三方出售匿名客户数据
匿名的(即剥夺了任何敏感信息)或合成的客户数据(即略有修改，因此在统计上仍然100%相关，但无法追溯到原始客户)可以出售给其他需要的公司。分析产品的形态。聚集的、预先消化的数据可以货币化，因为它可能具有超出其原始用途的价值，并且可能创造新的收入流。例如，一个购物中心可能想知道电子游戏爱好者购买后喜欢什么样的食物，以便将特定的快餐摊位放置在与游戏商店相同的区域。或者，电信公司可以销售“智能城市”技术解决方案，用于规划更高效的客户地理位置数据。
提高营销效率
需要为公司提供持续的新客户。这就是为什么营销几乎总是任何现代企业预算中最昂贵的支出项目之一。机器学习可以用来理解大量的营销数据，提高效率，降低成本。该算法可用于根据用户的个人偏好推荐进一步观看视频或阅读文章，增加在网站或平台上的停留时间，或吸引更多潜在客户的关注。你可以通过情感分析来预测一段内容的受欢迎程度，从而帮助缩小你想要安排的内容类型。(更多关于商业AI的信息，请看人工智能将如何彻底改变销售行业。)
改进的用户分析
充分理解企业客户的行为以从他们身上榨取更多的钱是至关重要的。从用户数据中提取可操作的洞察是大数据分析的基础，ML可以将这一过程提升到一个新的水平。你可以建立一个客户流失预测模型，分析客户行为，知道谁最有可能在短时间内停止使用你的产品。采取适当的措施留住他们(比如通过全自动化的CRM，因为获取成本高达留存成本的5倍，所以节省了很多钱。客户终身价值(CLTV)模型也可以通过从用户习惯中提取有用的数据来确定哪些用户角色更有可能在你的产品上花钱。这有助于公司只关注能够产生相关收入的潜在客户。
洞察力和建议即服务
公司通常需要依靠年龄最大、技能最高的员工的专业知识来完成最困难的任务。组织的高级员工是关键资产，当这些有经验的员工最终退休时，他们的知识和技能将很难转移。然而，一些公司已经使用人工智能来消化无数页的文档，包括用户手册、日常操作信函以及由最熟练的员工和前员工编写的报告。因此，智能数字助理被创建来为新员工提供实时有用的见解，快速分析制造公司的材料选择，并帮助每个团队成员当场做出任何相关决策。这样可以帮助员工提高工作效率，减少计算细节的时间，花更多的时间完成工作。
自我分析平台
即使公司不是数据的专有权，也不能产生数据，数据可以转化为可货币化的资产。这种复杂的业务模型用于支持需要通过基于云的自助服务分析平台从其战略数据中提取有用信息的组织。这些平台由算法支持，可以出于各种目的总结、丰富和分析数据——例如，提高制造植入物的机器效率并降低高达68%的成本——或增强复杂系统和网络的管理。通常，这些平台将ML的功能与尖端的传感器数据相结合，以提高其预测和自我修复的能力，自动化和优化运营任务，并将停机时间减少高达40%。(并不是所有人都已经实现了ML。在阻碍机器学习的4个路障中找出原因。)
避免广告欺诈
很多养不起内部营销团队的公司，必须依靠第三方供应商为他们提供新的潜在客户和潜在客户。但是，在数字造假的时代，并不是每个卖家都应该这么透明。一些不太谨慎的广告公司为了虚假夸大接触到的客户数量，出售虚假的社交资料，在社交媒体或机器人上提供虚假评论，并不断下载应用程序、软件和移动/网络游戏进行评论和互动。然而，这些并不是现场用户——他们不仅不会为任何服务付费，还可能与真实的人混淆，并且考虑到他们潜在的大量，组织将形成一个虚假的用户角色。使用机器学习可以轻松检测机器人和虚假简介，因为，如你所知，机器在检测自身类型方面比我们更专业！
最后的想法
如果今天68%的公司采用机器学习来改善他们的流程，应该有一个原因(可能不止一个)。那些了解算法驱动的数据管理和数据治理的全部潜力的人看到，他们的增长比那些没有增长的人高43%。一个新的数据和见解市场已经诞生。机器学习是一个“精炼厂”，使这种资源更有价值，更容易货币化。
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