在發展機器學習計畫時，聚焦於企業內部的資料產生流程是一種具策略性的作法。這樣的聚焦尤其重要，因為它能讓計畫與既有的營運相契合，並善用隨手可得的資料來源。透過運用日常業務活動中原本就會產生的資料，企業可以降低機器學習專案中與資料蒐集、準備與處理相關的成本，這些都是機器學習不可或缺的環節。
在此脈絡下，為什麼專注於資料產生流程會帶來成本較低的機器學習計畫？
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探討以產品為先、以客戶為中心的資料與 AI 方法，強調其在打造多元價值來源與滿足市場需求上的策略性角色，並從單純的技術觀點轉向商業與應用層面。
學習如何辨識具價值的資料驅動機會：聚焦可取得、合乎倫理的資料產生流程，與企業優勢對齊，並以長期視角規劃 AI 與分析的成功路徑。
當前練習
學習以策略方式將 AI 與資料變現：從基礎功能走向完整平台、與商業策略對齊，並兼顧合乎倫理且具成本效益的基礎設施發展。
