验证DDSI（重点：开发）：使用数据和分析驱动的软件工具支持服务开发流程，旨在监控开发成功。基于代理的模拟模型有助于在服务产品上线之前对其进行评估。与探索性 DDSI 一样，向客户提供的服务在交付过程中不需要由数据驱动。
生成 DDSI（焦点：结果）：
数据是服务价值主张的核心。根据这些数据，可以为客户提供适合其需求的服务。此外，GDDSI 可以补充和增强现有服务（例如，机器与预测性维护解决方案相结合）。
总之，这些数据可用于优化现有流程或帮助改进公 药房数据库 司的产品。此外，还可以利用收集到的数据来开发创新和数据驱动的产品，从而提供全新的价值创造潜力。
在商业实践中，数据货币化存在着广泛的可能性。其中包括：
贷款使用强度可视化评估，有针对性地进行区域性、政治性的促销贷款控制，
根据网站上的用户行为进行针对客户的营销（网络跟踪），
优化生产机器的维护或停机时间（预测性维护），
检测贷款申请和发票中的欺诈案件（欺诈检测），
客户离开概率的预测（流失预测）或
呼叫中心呼叫者号码的预测。
简短的示例列表已经显示了数据货币化的各种选项。借助 adesso Data Navigator，公司可以找出哪些用例有意义并且可能为自己的公司取得成功。
与我们一起扬帆起航！根据共同开发的输入，我们创建架构和技术建议，并展示公司在成为经过验证的数据货币化者的道路上应该采取哪些行动领域。
深思熟虑
几乎每天都会遇到人工智能 (AI) 背景下的新消息和新承诺。数据构成了人工智能成功实施的基础。以下内容适用：没有数据就没有机器学习。您想知道人工智能如何支持数据收集和处理吗？那么我们推荐我们的博客文章，主题为“ AI 以 D 开头”，代表“数据”。
如果您已经是一名成功的数据货币化者，并且希望进一步推进人工智能，但不知道从哪里开始，您可以查看我们的IR:analytics 格式。
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