liguanyao
随着人工智能技术的不断突破与广泛应用，我们也开始逐步实现人类世界、虚拟世界和物理世界的大融合，智能社会正在向我们走来。
未来发展智能化趋势不可阻挡，而数据成为重要资源和战略资产，联系创造智能，基于物联网的数据争夺愈发激烈。
谈到数据驱动，如数据驱动的企业运营、数据驱动管理、数据驱动产品智能等，关于数据驱动的应用的讨论很多，但关于数据驱动基本原理的讨论较少，我就谈一谈数据驱动的基本原理：数据如何驱动？什么又是数据智能驱动呢？
谈原理之前，先说一个我个人的经历。
有一次我给家里老人和孩子叫了一个滴滴打车从培训学校回家，后来我看到账单显示是30多元，路程是10多公里，而我家到培训学校不过5公里，一般滴滴专车的费用是10多元，显然司机是绕路了，滴滴的APP上同时也显示了一条信息，大致意思是：车费异常，是否需要申诉？
我点击了“需要申诉”，滴滴APP立刻弹出一个界面，大意是：您有很好的信誉记录，接受您的申诉，此次收费按15元计算。
当时觉得滴滴这个功能挺牛的，给客户的体验挺好。
试想一下，在滴滴之前打出租车，类似状况是完全不同的场景：
首先，你可能根本不知道司机绕路了
其次，你事后发现司机绕路了，但你下车时忘了要票据，无法举证
再次，你当时就发现司机绕路了，跟司机要了票据，但票据上只有里程和时间，而没有出发地点、目的地和行车路线，你无法证明司机绕了路
而滴滴则彻底改变了这一状况：主动提醒你是否需要投诉，你提出申诉后，立刻就做出令你满意的处理！
滴滴的投诉处理如此贴心而智能，它是怎么做到的呢？如果我们对数据，以及数据与信息、知识和人工智能的关系有一些基本的了解，就能理解滴滴这种投诉处理的运作机制。
数据可以帮助我们理解数据、信息以及人工智能的关系。
数据不只是信息的数字化，还是信号的数字化。
数据，让信息信号的可以进行高效处理，让人类意志在脑外形成变成可能。
因此，当信息和信号更多的数字化后，不管是组织内部的指令系统，还是社会整体的指令系统，都会得到极大的效率提升。
智能，我们以产品智能为例，产品智能即是，通过收集数据运用强大的工具和算法得出新的结论，创造知识，改进产品，提升用户体验。
数据驱动智能，我们从以下几方面进行理解：
一、数据源
首先要重视数据源，积累数据资产。数据采集可以从“大、全、细、时”四个角度进行。如下图：
将数据分为两种类型——实时数据和非实时数据。它们往往存在于多个潜在的数据源中。如下图销售数据、PC端数据、移动端数据、实时客户触点数据等多种数据源都存在实时和非实时数据。
二、数据采集工具：
数据源有了，我们下一步如何进行数据采集呢？当然需要相应的数据采集工具，
下面介绍一款较为流行的数据采集工具，
Python，是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。
只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。
通过数据采集工具，我们对数据源进行建模、分析、提取我们所需的数据。
三、数据驱动决策与产品智能
四、数据驱动智能作用
数据驱动智能能产生什么作用呢，主要用于：
1.商品个性化推荐，基于用户购买能力，兴趣爱好，向用户推荐感兴趣的商品。
2.智能评价系统，自动从用户评价中，抽取关键字和情绪化文字，如“老婆喜欢”。
3.流失用户预警，提前预警用户潜在的流失倾向，如提供优惠券，延长客户生命周期。
我们可以想象数据价值链就如同一个流水线一样—— 最后一站需要关注的是如何使用数据。如果数据洞察无法轻易地转换为行动，它的价值就几乎无法体现。智能洞察可以帮助人类决策。
IDC预测到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB，相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的50倍，达到5.2ZB，而认知系统/人工智能“触及”的分析数据总量将增长至原来的100倍，达到1.4ZB。数据量和可用性的爆发式增长，增强了人工智能系统可为部署者提供的杠杆作用。
未来充分的释放数据价值，驱动人工智能应用，将会带来业务创新与产业的升级。
