在今年年底之前，全球三分之一的领先公司在数据科学解决方案上的投资将是任何其他应用程序或业务工具的两倍。
采用预测分析工具
一年来，我一直在宣扬预测分析作为组织营销部门的关键工具将势不可挡地出现。
我认为以下用例列表可以完美地说明这些工具的潜力：
个性化营销。
需求预测。
价格优化。
基于预测营销的活动。
在此列表中，我们应该添加营销和销售范围之外的所有应用，例如信贷和投资风险分析、能源消耗和供应支出预测等。
Salesforce Einstein、IBM Watson、Microsoft Azure 机器学习 API、Google Prediction API 或 Amazon 机器学习 API 是此类工具的最佳示例。
云工具
在参加 PyData 2017 巴塞罗那会议之前不久，我发表了一篇关于这些基于人工智能的工具的潜力的文章：
机器学习、深度学习和 IBM Watson 有什么不同？
未来在于云计算
正如预期的那样，主要的云服务提供商都开发了自己的机器学习解决方案。这使得公司能够从巨大的计算和数据分析能力中受益，而无需安装和维护昂贵的本地基础设施；也就是说，在他们自己的办公室里。
此外，我在上一节中提到的每个工具都提供了相应的云版本。
根据思科提供的数据，到2020年，92%与数据分析相关的工作量将发生在位于云端的数据中心。
您可能已经知道，在我们的代理机构中，我们提供 专门从事 Salesforce 的服务，作为营销和销售工具。
如果您想将大数据营销技术应用于您的品牌或业务，您需要拥有分析和机器学习工具，例如 Einstein。但是，市场上有一些很好的选择可供您尝试：
人工智能应用于营销和销售的主要卖家
数据可视化工具的激增
为了促进理解和使用通过数据分析提取的见解，营销部门以及其他管理机构将拥有各种数据可视化工具。
具体来说，商业智能工具将继续朝着日益可视化和个性化的图形界面和演示发展。您所要做的就是查看 Google 的 Data Studio，了解行业的发展方向。
谷歌数据
大数据营销的障碍：数据分析师的需求和短缺
根据 IBM 发布的报告《The Quant Crunch：对数据科学技能的需求正在扰乱就业市场》，到 2020 年，对数据工程师和分析师的需求将增加 39%。
不幸的是，一切似乎都表明，在最初的几年里，公司和营销部门将不得不应对营销分析和大数据营销科学专家明显短缺的问题。
此前，我已经预料到在团队中纳入数据分析 国家代码 +57，哥伦比亚电话号码 师的重要性。否则，从数据科学基础设施中获得的性能将受到极大限制。
数据分析师在营销部门中不可避免的角色
数据分析如何改善贵公司的营销？
实时尝试个性化营销
到目前为止，每位营销专家都完全意识到数据分析在了解消费者对某种产品或服务的反应和感受方面的有用性。
问题在于，到目前为止，对客户行为做出反应的能力受到数据处理和信息访问速度的限制。
好消息是，数据分析的加速及其与营销工具的集成使得为每个潜在客户和客户实时执行个性化营销策略成为可能。
这一趋势将在 2018 年继续发展，有助于优化营销活动结果并提高用户对品牌的认知。
今天推进营销数据科学的建议
如果您想在您的企业中推进营销数据科学的实施，我建议您首先采用数据驱动的营销策略以及执行该策略所需的基础设施。
得益于数据和大数据营销的先进运用，2018年将意味着营销和销售部门的竞争力水平呈指数级提升。不要被抛在后面！
