作者：禅与计算机程序设计艺术
如今，数字化技术已经成为企业业务的信息基础设施，包括信息采集、信息处理、存储和分析等环节都需要基于数字化平台。而企业采用数字化转型最重要的一步就是让智能化成为数字化生态系统中的一部分，企业能否在数字化平台上真正实现智能化呢？本文将从“如何用数据科学的方法，实现企业数据智能化”这个角度，尝试回答这个问题。
2.基本概念术语说明
2.1 数据科学、机器学习、人工智能、计算机视觉
首先，我们需要明确一下什么是“数据科学”。数据科学的定义可以用一句话概括：通过对复杂且多样的数据进行深入挖掘、整合、应用、加工、总结得到有价值的知识和理解。换句话说，数据科学是指利用计算机科学、统计学、数学、逻辑、电气工程、生物工程等知识和方法来处理、分析和预测数据，形成可观测的结果。
举个例子，比如根据销售数据分析客户购买习惯，就可以把这一过程称之为“数据科学”，其中就涉及到很多相关技术，如数据挖掘、数据建模、统计分析等。
类似地，还有“机器学习”和“人工智能”两个概念。
“机器学习”（Machine Learning）是一种编程方法，它使计算机能够自行学习并改进它的行为，使得其能够在新的环境中做出预测或决策。它通常分为监督学习和无监督学习两类。
“人工智能”（Artificial Intelligence）由英国心理学家艾伦·图灵提出的概念，是研究如何让机器具有智能的学科，目的是为了赋予机器能力来解决人类日益增长的计算任务。目前，关于人工智能的研究已经很成熟了，主要分为两个方向：计算机视觉与语言理解。
“计算机视觉”（Computer