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智能应用: 结合背景数据提供重要信息

如果您快速了解一下那些打破行业固定规则的公司,您会发现他们存在一些共同点。在这些共同点中,最重要的是他们全都非常擅长结合背景数据,为客户和用户提供重要信息,并且他们是通过以下方法做到这一点的:通过智能应用中的功能来呈现数据驱动的可操作信息。尽管智能应用是由网络公司率先开创的,但如今,对于各行各业基于为客户提供的基于软件的个性化体验的好坏以及产品和服务的质量来进行竞争的企业来说,这些应用至关重要。您的企业如何进行竞争?


什么是智能应用?

智能应用是指将数据驱动的可操作重要信息融入用户体验的应用。重要信息是作为应用中的功能结合背景数据提供的,使用户能够更有效地完成所需的任务或操作。它们经常以建议、估计和建议的后续操作形式出现。智能应用可以面向消费者或面向员工。在某些情况下,“用户”指的不是一个人,而是机器或系统。在这些情况下,智能应用会根据数据驱动的重要信息自动执行业务和运营流程。

例如,零售智能应用会根据客户购买行为的分析来提供产品建议,而物流应用则提供数据驱动的商品和产品的预计交付时间。医疗保健智能应用会根据患者和研究数据的分析结果,向临床医生提供可能的患者诊断和治疗建议。


为什么智能应用如此重要

智能应用实际运用重要信息

无论您的数据科学功能如何有效,如果无法实际运用数据驱动的重要信息或根据它们采取行动,那么这些信息将没有任何价值。智能应用结合背景数据向用户和系统呈现重要信息,以便他们可以采取相应的操作。

个性化客户体验

如今,无论在哪个行业,客户都希望公司在与其互动时,将其视为一个个体来对待。智能应用通过显示量身定制的重要信息来个性化用户体验,从而提高客户忠诚度并减少客户流失。

优化客户互动

借助提供量身定制的重要信息的智能应用,企业能够推动客户和用户采取具体行动,从而实现预期的结果,为战术和战略业务目标提供支持。

提高运营效率

将机器对机器物联网智能应用与事件驱动型架构相结合后,企业能够基于实时重要信息,以智能方式自动执行运营流程,从而提高效率。

启用新的业务模式

智能应用可帮助零售、金融服务和交通运输等传统行业中的企业基于软件、数据和预测重要信息开发新的业务模式。



"在未来的二到五年中,我们预计企业对消费者 (B2C) 以及企业对企业 (B2B) 对消费者公司将采用更为智能的应用策略。到 2018 年,我们预计世界上规模最大的 200 家公司中的大多数公司将开发智能应用,并使用完整的大数据和分析工具工具包来优化其产品和改善客户体验。"

Gartner
2017 年十大战略技术趋势



您正在考虑使用智能应用吗?
需要注意的事项

虽然需要使用智能应用才能在数字经济中进行有效地竞争,但它们需要您重新思考大多数企业开发、部署和管理软件的方式。在开始使用之前,请考虑以下几点:


您的企业是否有稳健的数据科学实践?

数据驱动的可操作重要信息是使智能应用智能化的因素。使用稳健的数据科学实践发现隐藏在大量数据中的可操作重要信息,这是成功利用智能应用的先决条件。

您的开发人员是否接受敏捷方法?

就其本质而言,智能应用是动态的,而不是静态的。它们必须持续更新新的特性和功能,这需要开发人员尽早且经常提供代码。这意味着开发人员必须接受敏捷方法和云原生微服务架构。

您的数据科学家是否接受敏捷方法?

敏捷方法不仅仅面向开发人员。数据科学家也必须采用敏捷方法进行分析,以支持智能应用。数据科学是一个迭代性学科,这意味着数据科学家必须能够提出大量关于其数据的问题,并且每天更新算法和模型。

您的开发人员和数据专业人员是否合作?

过去,应用和软件开发人员并没有与数据工程师和数据科学家密切合作过。开发和维护智能应用需要企业打破这些文化障碍,使开发人员和数据专业人员之间能够进行协作。

您准备好重新思考现有的业务模式了吗?

智能应用不是传统企业应用的进化。相反,它们是不断向前发展的变革性应用。要从智能应用中获得最大的价值,企业必须做好准备重新思考业务模式,并尝试利用软件、数据和分析技术在数字化经济中盈利的新方法。



智能应用与传统企业应用
智能应用
传统企业应用
数据驱动。 大规模的数据科学和机器学习产生可操作的重要信息,这是智能应用的最关键之处。 盲数据。 大多数传统企业应用的设计目的并不是从分析系统中提取或使用输出。
结合背景数据提供重要信息。 智能应用结合用户体验的背景数据无缝呈现个性化重要信息,以实现操作。 一刀切。 传统企业应用向所有用户呈现相似的视图和功能,自定义功能有限。
动态且不断发展。 开发人员和数据科学家基于新的数据、重要信息和用户反馈不断发展智能应用。 相对静止。 一旦实际应用后,传统企业应用很少根据新的数据、重要信息或用户反馈进行更新。
松散耦合架构。 智能应用需要使用基于微服务的松散耦合架构来支持持续发展。 一体化架构。 传统企业应用是一体化的,这意味着它们的组成部分高度相互依存,使得更改难以进行。


Pivotal 和客户将智能应用付诸实践

运输

运输和物流公司通过智能应用向消费者和商业客户提供准确的交付时间预测。

零售

零售商在消费者智能应用中向购物者推荐相关产品和目标明确的优惠信息。

银行

银行通过智能应用向金融服务客户提供个性化投资建议和相关活动。

联网汽车

汽车制造商使用智能应用为驾驶员提供交通警报和预防性维护建议。

制造

制造商使用智能应用以智能方式自动执行操作流程。



智能应用的秘诀
在线 离线 收集 模型 API 决定 互动
互动 (在线)

与用户和机器互动,生成交互数据

收集 (离线)

在横向扩展分析数据库中收集和处理数据

模型 (离线)

在横向扩展分析数据库中收集和处理数据

API (在线)

将预测模型封装到 API 中,以创建服务来对照模型为数据评分

决定 (在线)

通过 API 在云原生平台上运行的应用中提供重要信息




Pivotal 的智能应用

Pivotal 提供支持大规模智能应用所需的现代云原生平台和数据分析技术。Pivotal 还帮助企业采用所需的敏捷应用开发和数据科学方法,以开发吸引人的动态智能应用。

例如,Pivotal 可以帮助企业做到以下几点:

向云原生平台过渡,以支持持续交付

采用现代数据分析技术和数据科学

开发基于微服务的数据驱动型智能应用



Pivotal 时刻
一家金融媒体公司与 Pivotal 合作开发了一款智能应用,其中融入了实时市场数据分析,可帮助用户制定更适当的交易决策。
Pivotal 帮助一家跨国运输公司开发了面向客户的智能应用,该应用可实时提供包裹的预计交付时间。
美国一所大学聘请 Pivotal 开发了一款智能应用,该应用可向学生推荐可以参加的课程,帮助学生提高成绩,赢在起跑线。



Pivotal Cloud Foundry
实现全自动自助式部署


Pivotal Tracker
经过验证的成功团队的项目管理


Pivotal Labs
转变团队构建软件的方式 — 一次一个故事


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