數據科學和云計算技術如何為美國大選提供幫助

隨著2020年美國大選即將到來，競選活動采用科技可以比政策發揮更大的作用。

David S.Linthicum是德勤咨詢公司首席云計算戰略官，他在大學讀書時，曾為華盛頓特區的政治咨詢機構提供計算機咨詢服務，當時他基于CP/M構建了一個局域網，其想法是提供一個基本的競選流程，例如直接郵件和電話清單管理，以支持美國聯邦、州、地方的競選活動。

隨著2020年美國大選的臨近，競選系統和規則非常復雜，競選者通常將數據遷移到公共云提供商的云平臺，而采用先進的數據科學可以很大限度地提高競選活動中已知數據的有效性。現代營銷活動中最有價值的人員不再是營銷活動經理，而是那些負責利用數據有效針對營銷資源的人員。在這方面做得很好的人才會贏。

人們為此看到一些新事物應運而生。首先，公共云被人們認為是可以廉價存儲數據(包括非結構化和分布式數據)的地方。其次，采用了第五或第六代的數據科學工具，例如分析和統計工具。最后，使用人工智能技術從數據模式中學習，這可能會改變2020年美國競選的格局。

那么，如何了解選民的投票意愿?它實際上是通過訪問他們的網站或參與社交媒體等方式，針對可能尚未決定的選民(他們甚至不知道自己如何決定)。然后提供具有影響力的刺激措施，例如針對性的廣告、社交媒體體驗、重點展現的新聞，以及選民關注的一些事情，并以適時、有針對性地推送給選民。

開展美國競選活動是臨時組建一個規模較大的組織，通常在選舉一到兩年前組建，直到選舉結束。他們的優勢在于使用同類優秀的技術，有著充分的準備時間，并且沒有傳統技術的鎖定。

Linthicum表示，令他感到奇怪的是，與政治運動不同，企業在很大程度上無法利用數據作為一種力量倍增器來提高銷售、物流、庫存管理和預測新興市場趨勢的效率。簡而言之，他們擁有數據，但缺乏從數據中進行決策的能力，更不用說采取行動來改進業務。

他認為，企業應該從2020年美國競選活動的成功或失敗中獲得經驗和教訓，并采用一些相同的用例和技術，甚至雇用一些能夠為候選人和企業帶來成功的云計算感知數據科學家。

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