1.中小企業如何在大數據和算法決策時代開展競爭
沒有互聯網巨頭或全球快速消費品公司的海量數據集的中小公司如何能夠在大數據和算法決策時代開展競爭。大公司利用網絡服務的網絡效應鞏固其地位，這對於良性創新圈是壹個風險，或許人們已經看到了這種風險。
2.開放數據需要像開源軟件壹樣認真對待
眾所周知，開源軟件背後是大數據和機器學習產品和服務的興起。開放源碼的商業和技術案例的重要性多年前就得到了證實。然而，人們對開放數據對創新的重要性的關註卻少之又少。
3.捕獲和管理實時數據的重要性
雖然人工智能和機器學習項目並不總是需要實時或接近實時的數據，但構建能夠處理數據的系統的能力可能是壹種具有價值的競爭優勢形式。隨著數據驅動的決策越來越多地嵌入到組織中，競爭優勢有時會轉移到那些能夠對事件作出更快響應的組織中。亞馬遜網絡服務在這方面的規模和廣度表明，實現這壹點的工具變得越來越容易和便宜。
4.法律和道德問題開始改變企業的創新方式
牛津大學SandraWachter博士在會上的演講強調了壹個問題，而在未來壹兩年內，這個問題可能會得到更多討論。她指出，許多公司現在意識到他們有義務保護個人數據，因為GDPR法規等相關法律已經生效。然而，壹個討論較少的問題也是監管機構仍在努力解決的問題是，推理以及由嵌入式算法需要根據其處理的數據做出的決定。
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