混乱的数据阻碍企业AI的采用 – 公司如何解开数据的混乱

医疗初创公司表示，不明确的法规正在 扼杀 医疗行业的AI创新。当然，这样的预防措施在医疗行业是必要的，因为它关乎生死。但是，更不合理的是，企业SaaS领域的AI采用速度如此缓慢 – 这个领域并没有像其他行业一样受到监管的限制。

那么，什么阻止了企业采用AI来优化和简化他们的流程？主要的罪魁祸首是企业在成长和添加新工具和产品时积累的混乱数据。在这篇文章中，我将深入探讨混乱的数据如何阻碍企业AI的创新，并探索解决方案。

欢迎来到数据丛林

让我们从一个常见的数据挑战开始，许多现代企业都面临着这个挑战。最初，当企业提供有限的产品时，他们通常拥有清晰的收入数据，这些数据都存储在一个系统中。然而，当他们扩大产品范围和采用多种收入模式时，事情很快变得混乱起来。

例如，一个企业可能最初采用一次性购买模式，但后来引入了订阅或基于消费的定价模式。随着他们的扩张，他们可能会多样化销售渠道。一个最初只有自助销售的公司可能会意识到需要销售团队来提高销售额、交叉销售和吸引更大的客户。

在快速增长阶段，许多企业只是将新的销售系统叠加在现有的系统上。他们会购买不同的SaaS工具来管理不同的销售动作、定价模式、购买流程等。一个公司的营销部门可能有20个不同的SaaS工具和20个不同的数据孤岛。

因此，虽然企业通常从清晰、集成的数据开始，但增长会导致数据迅速失控，通常在企业意识到这是一个问题之前。数据变得分散在不同的系统中，例如计费、履约、客户成功等，导致企业失去对内部运作的全局视野。不幸的是，手动调和数据通常非常耗时和劳动密集，到数据准备好使用时，洞察力可能已经过时了。

AI无法解决你的混乱数据问题

一些潜在客户问我们：“如果AI这么强大，为什么不能解决这个混乱的数据问题？”不幸的是，AI模型并不是这个数据问题的万能解决方案。

当前的AI模型需要清晰的数据集才能正常工作。依赖多种销售动作、SaaS平台和收入流程的企业不可避免地会积累不同的和分散的数据集。当一个企业的收入数据分散在无法相互通信的系统中时，AI无法理解这些数据。例如，在一个系统中标记为“产品”的东西可能与另一个系统中的“产品”完全不同。这种微妙的语义差异对于AI来说很难识别，可能会导致不准确的结果。

数据需要在AI介入之前被正确清理、上下文化和集成。有一个长期的误解，认为数据仓库提供了一种一刀切的解决方案。实际上，即使有数据仓库，数据仍然需要手动精炼、标记和上下文化，才能用于产生有意义的分析。因此，在某种程度上，数据仓库和AI之间存在相似之处，企业需要解决混乱的数据问题，然后才能利用这些工具的优势。

即使数据已经被上下文化，AI系统仍然可能出现 至少3% 的幻觉。但是，一个公司的财务状况——即使一个小数点的位置错误也可能对多个流程产生连锁反应——需要100%的准确性。这意味着人类干预仍然是必要的，以验证数据的准确性和一致性。过早集成AI可能会为人类分析师创造更多工作，他们需要分配额外的时间和资源来纠正这些幻觉。

数据困境

尽管SaaS解决方案的普及和随之而来的混乱数据带来了挑战，但仍有一些解决方案。

首先，企业应该定期评估其技术栈，以确保每个工具对于业务流程都是必要的，而不是仅仅为数据混乱做出贡献。您可能会发现有10或20多个工具被团队每天使用。如果它们真正为部门和整个业务带来价值，请不要丢弃它们。但是，如果混乱的、孤立的数据破坏了流程和情报收集，您需要权衡其利弊，并考虑切换到一个精简、统一的解决方案，在那里所有数据都存储在同一个工具和语言中。

此时，企业在选择软件时面临困境：全功能工具可以提供数据一致性，但可能在特定领域缺乏精确性。一个折衷的解决方案是企业寻找提供通用对象模型的软件，这种模型灵活、可适应、无缝集成到整个生态系统中。例如Atlassian (TEAM ) 的Jira，这个项目管理工具基于一个易于理解和高度可扩展的对象模型，使其易于适应不同的项目管理类型，包括敏捷软件开发、IT/帮助台、营销、教育等。

为了应对这种权衡，企业必须绘制出对业务最重要的指标，并从那里逆向推导。确定公司的北极星，并将系统与之对齐，确保数据基础设施能够提供所需的洞察力。不要仅仅关注运营流程或用户便利性，而是考虑系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标。

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虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡献，例如那些至关重要的指标，例如那些对于战略决策至关重要的指标。或者说，为了数据准确性和一致性的便利，考虑一个系统是否为战略决策做出贡