作者:禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
1.1 概述
随着人类对信息化生活的逐步依赖,技术革命带来了巨大的生产力增长,同时也引起了新的生产关系的变革。从过去的简单生产生产过程,到今天的信息社会,所有企业都面临了新的运营管理、销售策略、产品开发等问题。智能化的决策系统的引入正逐渐成为一个热门话题。它能够自动地完成许多重复性的工作,降低管理成本、提升效率、改善服务质量。但是,如何将其应用于实际生产环境,将智能化决策功能落实到企业内部,还存在着很多技术和业务上的难点和挑战。
基于IoT技术,以及大数据处理技术和模式的驱动,微软亚洲研究院(MSRA)近期在Azure上推出了一个大规模智能决策系统解决方案。该系统基于云平台实现,通过与物联网设备的数据流进行集成,提供从工厂到商店的全局决策支撑。该系统包括决策规则引擎、知识库建设、实体识别、事件检测、情绪分析等多个模块。其中,决策规则引擎负责根据业务场景对大量数据进行分析并做出决策,形成企业运营经验。而知识库建设则是一个重要的环节,需要对数据仓库中的信息进行整合、加工、过滤、归纳、存储和检索,形成具有高价值的知识资源。实体识别、事件检测、情绪分析等模块可以帮助企业快速捕捉到真实需求,从而对策划、操作和客户服务提供更有力的支持。
1.2 决策系统的特点
决策系统的特点主要有三个方面:效率、准确性和智能。决策效率首先要保证数据的获取及处理速度要快,处理结果应当精准可靠,处理过程应当减少不必要的错误发生。在决策准确性方面,决策系统应当将不同的数据源进行融合,保证决策的正确性。在智能方面,决策系统应当具备良好的学习能力,能够自主进行复杂的决策,并且应当能够识别、预测并向相关人员传达相关信
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