1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争
没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算法决策时代开展竞争。大公司利用网络服务的网络效应巩固其地位，这对于良性创新圈是一个风险，或许人们已经看到了这种风险。
2.开放数据需要像开源软件一样认真对待
众所周知，开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而，人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。
3.捕获和管理实时数据的重要性
虽然人工智能和机器学习项目并不总是需要实时或接近实时的数据，但构建能够处理数据的系统的能力可能是一种具有价值的竞争优势形式。随着数据驱动的决策越来越多地嵌入到组织中，竞争优势有时会转移到那些能够对事件作出更快响应的组织中。亚马逊网络服务在这方面的规模和广度表明，实现这一点的工具变得越来越容易和便宜。
4.法律和道德问题开始改变企业的创新方式
牛津大学SandraWachter博士在会上的演讲强调了一个问题，而在未来一两年内，这个问题可能会得到更多讨论。她指出，许多公司现在意识到他们有义务保护个人数据，因为GDPR法规等相关法律已经生效。然而，一个讨论较少的问题也是监管机构仍在努力解决的问题是，推理以及由嵌入式算法需要根据其处理的数据做出的决定。
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