企业不断改进算法和模型，结合专家经验和市场动态进行调整和优化。同时，建立动态监测和反馈机制，及时根据新的数据和市场变化更新预测和分析结果。

经过一段时间的努力，大数据与人工智能在企业决策中取得了一定的应用成果。

“基于数据分析的市场决策使得新产品的推出更符合市场需求，客户满意度有所提升。”决策支持部门传来了令人鼓舞的消息。

然而，新的挑战也随之而来。随着数据量的急剧增长和算法的日益复杂，计算资源和时间成本不断增加。

“大规模的数据处理和模型训练需要耗费大量的计算资源和时间，影响了决策的及时性。”技术运维部门负责人说道。

汪晨和汪悦决定优化计算架构和算法效率。

“我们要引入先进的云计算技术和分布式计算框架，提高计算能力。同时，对算法进行优化和精简，减少不必要的计算步骤。”汪晨说道。

汪悦表示：“对，还要加强数据安全和隐私保护，确保在使用大数据和人工智能的过程中不泄露敏感信息。”

家族企业采用了高性能的云计算服务，优化数据存储和处理架构。技术团队通过算法改进和模型压缩技术，提高计算效率。同时，建立了严格的数据安全管理体系，采用加密技术、访问控制和数据脱敏等手段，保护数据的安全和隐私。

为了让企业各级管理人员更好地理解和应用大数据与人工智能的决策结果，家族企业开展了广泛的培训和教育活动。

“但在培训过程中，发现部分管理人员对新技术存在抵触情绪，或者难以将技术结果应用到实际决策中。”培训部门负责人说道。

企业采用案例教学、实践操作和一对一辅导等方式，提高培训的针对性和实用性。同时，建立激励机制，鼓励管理人员积极应用新技术进行决策，并分享成功经验。

此外，家族企业积极探索人工智能在自动化决策中的应用。例如，在供应链管理中实现自动补货和库存优化，在营销活动中实现智能广告投放和精准推荐。