人工智能是互联网 时代的新宠。而大数据又是推动人工智能发展的重要推手。随着这两者在很多领域的成功应用，大数据已经成为人工智能技术的重要基础，而人工智能又通过智能化手段，对大数据进行了高效地利用，从而提升了决策水平，帮助企业提高效率。那么，究竟如何利用大数据提高智能决策能力呢？
建立智能决策的模型在利用大数据提高智能决策能力之前，我们需要先建立智能决策的模型。建立模型就是将领域知识、统计分析和机器学习算法等手段结合，对一定的大数据进行分析，以获取有效数据和规律。通过大数据的积累和分析，在人工智能技术的帮助下建立的智能决策模型，可以更好地帮助组织抓住信息机会和优化方案，实现科学精细化管理。因而，建立智能决策模型是实现企业决策智能化的关键。
大数据的收集和处理大数据的收集和处理是智能决策的重要基础。预处理是大数据收集和处理的第一步，可以通过数据清洗、数据分类和数据归一化等手段，对数据进行筛选和整合，保证数据的质量和准确性。随后，应用数据分析技术，实现数据的深度挖掘和分析，从而去发现数据中隐藏的规律和模式。最后，将分析结果结合到实际场景中，通过机器学习算法对这些结果进行自动的学习和预测，为企业提供可靠的决策支持。
智能决策的应用智能决策的应用需要依托于上述两个环节，通过推广和应用智能化决策模型，来实现企业决策的科学化和规范化。例如，在医疗卫生领域，人工智能可以通过分析病历和医保支付数据，在提高诊疗质量的同时，优化医保支付策略；在零售领域，人工智能可以通过分析消费者行为和购买需求，运用大数据技术，精准预测商品的需求和销售趋势，为企业供给科学的决策建议。
结语如今，在人工智能和大数据的不断发展下，企业已经实现了从数据采集、数据分析到决策支持全链条的智能化监控。随着智能型决策技术的发展，不仅能提供更准确和实时的决策支持，也为企业创造了更多营收和利润增长机会。只有不断将人工智能和大数据与企业实际进行创新及应用，不断迭代优化优质的产品和服务，才能不断提升企业的生产力和核心竞争力。
