我几乎没有足够的老了，已经教过如何找到旧方法的内容 - 使用库目录和杜威十进制系统。在我的中学年龄和高中时，事情会很快变化。在它结束时，我可以从一个起点开始几乎所有的研究：

在大学中，我们被鼓励更加严格，利用研究论文目录，如JSTOR和Proquest - 但我的书目越来越多地由网址而不是页码。互联网已经成长为提供我们所需的所有信息，以秒为单位。

随着信息的持续爆炸在线，有猜测基于互联网的研究达到了峰值功效。筛选噪音并始终如一地拾取您正在寻找的信号。因此，知识工作者从在线数据的好处开始高原，甚至跌幅。

投资，银行，战略和销售和营销等职能的分析师现在每天花费两到五个小时，以数据库，通讯，报告，电子邮件，搜索查询和社交方式的“Firehose”，从“Firehose”的信息中拉动数据媒体。

分析师，这听起来很熟悉吗？

在开始DataFox之前，我们的两个创始人在投资银行业工作;我们中的一人在合并和收购中，另一个在增长权益中。典型的一天看起来像这样：

全天，我读过10-30个新闻通讯，更新和警报。我共花了两到三个小时的时间，只是几个关键洞察力。如果访问图书馆进行研究，那么现在可以通过我所做的方式消耗公司信息几乎是荒谬的。

进入人工智能

幸运的是，技术人员正在努力解决这个问题。创新公司正在利用人工智能（包括自然语言处理和监督机器学习）来收集不同来源的信息，组织这些信息，并在合适的时间向合适的人传播。这里有一些例子：

在经历私营公司分析和跟踪第一手追踪之后，我们创立了Datafox通过实时收集了预测智能，我们的客户需要和（推动）立即向他们提供（推送）信息。

如相关的服务，刷新和Datafox等服务每天释放这两到三个小时的信息，而且比分析师手动完成更好的工作。现在分析师可以睡一小时（或锻炼），花费一小部分“加快速度”，然后继续他们被雇用的真实工作。

加入人工智能年龄。你可以买得起...

许多最雄心勃勃的预测智力平台，而不是为高盛和中央情报局保留的，实际上是非常实惠的。智能分析师正在使用像相关的现代解决方案，如相关的解决方案，不仅可以节省时间，而且做得更好。

与图书馆不同的分析师没有面临存在的威胁。但是他们肯定的是，即将获得更好的装备。

Bastiaan Janmaat是T Datafox的首席执行官和一个Cofounder，这是一个交易情报平台，帮助分析师通过提供对私营科技公司和部门的预测洞察力来做出更聪明的决策。他以前担任着高盛首席投资组的分析师。