显示最快和最安全的路线

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在开发完全自动驾驶汽车的过程中为汽车配备日益复杂的功能。这些新车不仅具有高科技功能，而且收集的数据可以为汽车制造商和其他行业产生令人难以置信的影响。现在，我们可以如何利用这些数据来更具创新性？ 从这些高科技汽车中捕获的数据超出了汽车行业的范围，可能会影响物流、运输和送货服务、保险、食品、旅行和娱乐、零售、公共安全等。例如，包括速度、制动、转向和距离习惯在内的驾驶行为可以影响汽车保险费。 此外，位置数据可以更好地为地图应用程序提供建议，热门目的地可以为酒店组织带来更多广告，用电量数据可以显示充电站和所需电力供应的最佳地点。最后。


这些数据可以为我们提供送货司机最有效的路线，这将使更多企业有机会提供送货 美国数据 上门服务。 汽车行业是人工智能/机器学习的力量以及数据如何影响汽车制造商和其他行业的一个典型例子。现在，我们来谈谈如何超越技术来创新您的组织。 准备好您的数据 我们正处于人工智能/机器学习驱动的下一次工业革命的边缘，但大多数公司还没有做好准备。组织知道技术是创新的关键部分，但这只是难题的一小部分。其他部分构成了您的数据成熟度。 组织现在优先考虑数据技能和策略以提高数据成熟度。最终，这将帮助组织变得更加数据驱动，并使数据适合特定目的。如果缺乏数据技能、数据治理、数据质量和分析。




就无法加速数字化转型并支持人工智能/机器学习技术。上面的例子有五个共同主题，并且都有数据支持： 组织需要大量数据和人工智能/机器学习来实施数字优先计划 数据质量控制和治理是关键，否则不良数据可能导致灾难 如果组织要继续收集和使用消费者数据，以客户为中心至关重要 采用新的商业模式需要的不仅仅是新技术。 跨组织的数据共享和协作至关重要 技术是变革的强大推动者和催化剂。然而，对于数据驱动的组织来说，构建敏捷的基础设施来利用洞察并快速采取新战略至关重要。强大的数据管理程序对于确保数据和结果的信任至关重要。数据和技术是基础，借助正确的工具，您可以对未来进行分析，以识别并领先于颠覆性变革。