我们正在进入一个大数据的新时代，其中数据集变得如此庞大，以至于人类根本无法在合理的时间内有效地分析它。如此多的数据的可用性预示着商业智能的未来将发生许多伟大的事情。但与往常一样，数据的价值取决于从中提取的见解。
几乎就像在暗示一样，第二波大数据浪潮与生成式人工智能的兴起同时发生。这项令人兴奋的新技术对地球上几乎所有行业都具有变革潜力。当人工智能处理这些大得难以想象的数据集时，它可以在短短几秒钟内执行复杂的分析并识别人类观察者需要数周甚至数月才能完成的模式。
人工智能还将对我们与计算机交互的方式产生巨大影响。这将使软件解决方案变得更加个性化和用户友好。我们将看到基于人工智能的解决方案的监管角色逐渐转变：我们将指导需要做什么，基于人工智能的解决方案将为我们做更多的工作。我们已经看到人工智能对新软件开发产生巨大影响，甚至现有的软件解决方案也被重新设计，以便使用人工智能为用户提供更好的用户体验。我相信人工智能将在其支持的自动化解决方案方面减轻我们肩上的很多负担。
人工智能已经在帮助各种规模的企业从数据中提取更多价值，自动执行重复性任务，并简化现有的数据管道解决方案。人工智能革命代表了一场巨大的技术变革，也是提高数据驱动型企业生产力和效率的机会。要在这个人工智能驱动的数据管理新世界中取得成功，确实需要一些规划。但如果做得正确，其好处是不容忽视的。
这是一个激动人心的时代，每个人都在尝试利用人工智能做一些事情。但从实施的角度来看，任何想要踏上自己的人工智能之旅的企业都必须确保拥有强大的数据基础设施。您需要合适的存储容量、合适的计算能力和合适的数据工具。
如果没有这些基本组件，数据质量将会受到影响。反过来，这将限制您的人工智能模块从组织的数据集中提取有意义的见解的能力。我们已经了解了 AI 大型语言模型 (LLM) 的质量以及它们的训练方式。有一个明显的趋势：他们的成功或失败通常取决于数据的质量。古老的编程格言“垃圾输入，垃圾输出”可以在这里应用。因此，您需要向人工智能提供高质量的数据才能使其成功。这来自于拥有正确的数据集和工具。
随着人工智能的出现，事情正在迅速发生变化。许多组织正在尝试不同的方法来处理非结构化数据。与整齐的行和列相比，非结构化数据更难处理。借助人工智能，甚至可以从大量非结构化数据中提取可行的见解。流程非常重要，基础设施也非常重要。以前我们总是从将非结构化数据转换为结构化数据开始。现在我们希望两者兼得。
自动化
自动化数据管理平台正在帮助企业以比以往更快的速度将数据置于可用状态。这可以释放资源用于关键任务，例如战略思考、客户合作伙伴关系，以及了解实际推动您正在寻找的内容、您想要讲述的故事或您想要解决的问题的因素。人工智能和自动化在真正需要的地方创造能力，而不是挖掘成排的非结构化数据。
从解决方案架构的角度来看，我们建议企业确保其流程高效，这样他们就不会花时间在平凡的任务上。如果你把时间花在这些任务上，你就是在浪费时间。我们认为，一切可以自动化的事情都应该自动化，而人力资本应该只投入到无法自动化的任务上。一段时间以来，我们已经看到低代码/无代码解决方案的示例，它们可以帮助我们产品的用户快速构建解决方案并改进他们的数据管道。但通过人工智能，我们看到了另一个巨大的转变。我们已经看到它能够承担重复性任务，即您花费大量时间但在生产力和价值方面没有获得收益的任务。
假设您花了几个小时来整理一个解决方案，以从文档中提取某些类型的数据并将其存入数据库。这是一个简单的管道。建造它需要几天甚至一周的时间。现在只需几分钟即可完成。这就是人工智能可以带来的收益。人工智能使现有解决方案更加简化，用户现在将时间花在他们应该花的地方。检查每条评论、规则或结果等重复性任务过去会占用大量时间。借助人工智能，我们能够最大限度地减少这种情况。
文化
实施成功的自动化数据战略的一个关键组成部分是获得组织各级成员的支持。随着公司近年来非常重视数据素养，我们已经看到了这种情况的形成。如今，数据治理、数据安全以及如何跨组织管道处理数据等内容已成为从最高管理层到普通员工的必修知识。
但与此同时，组织需要深思熟虑地开展人工智能事业。包括他们是否追求它。否则，他们就有可能只是追逐闪亮的物体，而没有任何特定的目标。公司必须确保这些技术符合其业务目标：增加收入、减少取消、探索新市场等。
在将人工智能和自动化技术扩展到整个组织之前，拥有一个切实的项目或概念验证将其嵌入到孤岛中是至关重要的。确定您的主要收益，确定它是否合适，然后让主要利益相关者参与 POC，然后在适当的时候进行扩展。