數據與AI的成功密碼：思維、技能與工具的融合（李沛陞）

本文作者李沛陞 (Shing Lee)，為數據素養協會資深創會會員，為《EJTech》撰寫專欄

在現代社會，數據與人工智能（AI）已成為推動創新和增長的核心力量。無論是企業決策、醫療診斷還是個性化推薦，數據與AI的應用無處不在。然而，要在這個領域取得成功，僅僅依賴技術是不夠的。成功的關鍵在於思維(Mindset)、技能(skillset)與工具(toolset)的完美融合。

試想像如果我們正在沙漠中，想找出回家的路，思維就是因應沙漠環境而制定目標的能力；技能就是能看懂指南針的能力，而工具當然就是指南針。

思維的重要性

1. 開放的思維：接受新技術和新方法是成功的第一步。例如，Microsoft 近年積極參與開源技術，令自身以至整個產業的生態更多元， 這種開放的思維使其在競爭中脫穎而出。
2. 持續學習的思維：技術日新月異，保持學習的熱情至關重要。Google的員工被鼓勵花20%的時間學習新技術和探索新項目，這種文化促進了創新。
3. 創新與實驗的思維：勇於嘗試新思路和新方法。例如，亞馬遜在開發Alexa時，進行了大量的實驗和測試，最終成功推出了這款深受歡迎的智能助手。

技能的培養

1. 技術技能：批判性邏輯思維是掌握編程、數據分析和機器學習等技術的基礎。在學習工具前，我們應鍛鍊好自己的邏輯技能。
2. 軟技能：我們不要忽視溝通能力的重要性。數據分析師需要能夠將複雜的數據結果解釋給非技術人員，更需向不同的部門的管理層協定方向。
3. 跨學科知識：理解業務需求，將技術與實際應用相結合。例如，醫療數據分析師需要了解醫學知識，才能有效地分析病患數據並提供有價值的見解。

工具的選擇與應用

1. 數據處理工具：如Python、R、SQL等，這些工具能夠高效地處理和分析大量數據。
2. 機器學習平台：如TensorFlow、Azure Machine Learning, PyTorch等，這些平台提供了強大的機器學習模型和算法支持。
3. 數據可視化工具：如Tableau、Power BI等，這些工具能夠將複雜的數據轉化為易於理解的圖表和報告。
4. 雲服務：如AWS、Google Cloud、Azure等，這些雲平台提供了靈活的計算資源和數據存儲解決方案。

數據與AI思維如何驅動新商業模式

數據與AI的思維不僅僅是技術上的接受，更是創新商業模式的催化劑。擁有開放和創新的心態，企業能夠發現新的市場機會，並開發出前所未有的產品和服務。例如，Uber和Airbnb通過數據分析和AI技術，重新定義了交通和住宿行業，創造了共享經濟的新商業模式。這些企業利用數據來了解用戶需求，並通過AI優化資源配置，實現了高效運營和用戶體驗的提升。這種思維的轉變，使得企業能夠靈活應對市場變化，並在競爭中保持領先地位。

實踐案例

1. Netflix的推薦系統：通過大數據分析和機器學習，Netflix能夠根據用戶的觀看歷史和偏好，提供個性化的影片推薦，極大地提升了用戶體驗。
2. 醫療診斷中的AI應用：例如，IBM的Watson能夠分析大量的醫療數據，協助醫生進行癌症等疾病的診斷和治療方案的制定。
3. 自動駕駛汽車：特斯拉的自動駕駛技術利用AI來分析道路狀況和駕駛行為，提升駕駛安全性和效率。
4. 電子商務中的個性化購物體驗：例如，阿里巴巴利用AI分析用戶的瀏覽和購買歷史，提供個性化的產品推薦，提升購物體驗。

思維、技能與工具是數據與人工智能成功的三大支柱。只有三者結合，才能在這個快速變化的領域中脫穎而出。希望讀者能夠在實踐中不斷提升自己，迎接數據與人工智能帶來的挑戰與機遇。

更多李沛陞文章︰

• 跨境數據管理：粵港澳大灣區的個人信息跨境流動
• AI 的數據治理: 跨越交叉點

支持EJ Tech

如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。