重新构想数据策略以释放人工智能的潜力 – DATAVERSITY

数据：推动现代数字经济的货币。在一个生成的世界中 3.5亿字节的数据 每一天，一个现实都是显而易见的——我们被信息的海洋所包围。虽然如此丰富的数据带来了巨大的机遇，但企业往往难以充分利用其潜力来做出明智的决策和战略洞察。

考虑一下这一点。虽然数据可能是每个公司最有价值的资产，可以实现驱动增长的客户体验，但公司通常使用 少于一半 他们的结构化数据为决策提供信息。他们利用的宝贵非结构化数据甚至更少——甚至不到 1%。 

少于 15% 的组织确信他们已充分最大化其数据。也许这是因为重大挑战阻碍了跨组织的数据收集、统一和激活。 IT 和分析团队充当了看门人的角色，各部门各自为政，战略仍然脱节且不明确。 

这并不是一个新现象——企业很清楚他们在数据战略中面临的挑战。他们还意识到，解决挑战远比许多组织拥有的带宽或资源要困难得多，因此，许多组织乐于拼凑出介于“足够好”和“我们能做的最好的事情”之间的战略。现在。”

在过去的几年里，这可能已经足够了。然而，如今，人们对数据的使用和管理有了新的紧迫感——呼吁企业在每个部门组织、集中和利用数据。这是因为在人工智能的新时代，数据将发挥比以往更重要的作用。

人工智能与数据的融合

人工智能的好坏取决于它所训练的数据。虽然人工智能可以从互联网上获取的集体知识使其比我们以前经历过的任何技术都更加智能，但在将人工智能用于更有针对性的用例时，关注更具体的个体企业和行业数据至关重要。

例如，您可以使用 ChatGPT 在线购物来帮助您进行搜索。但型号 不能 告诉你，该产品是：

• 现在缺货了。
• 尺寸不同，尺码有大有小。
• 你已经拥有的东西。
• 通常与特定配件一起购买。

这些数据对于零售商来说是独一无二的，有助于训练人工智能更有效地指导客户的购物之旅。零售行业并不是唯一具有这种数据特殊性的行业。每个行业都有自己独特的数据点，这些数据点对于训练人工智能以更好地服务客户至关重要。钥匙？确定哪些数据点很重要。

收集正确的数据

为了增强我们对客户的了解，重要的是从盲目的数据积累转变为在客户体验的关键接触点进行战略性收集。例如，重要数据可能是客户的平均购买规模或他们最有可能参与的渠道。从那里，企业可以将数据整合到统一的客户数据平台（CDP）或其他数据基础设施中，并获得每个客户的全面视图。 

然后，当客户到达企业网站或应用程序时，人工智能会激活他们的数据，根据偏好、历史记录和实时客户行为提供量身定制的体验，更好地将他们与他们所寻求的东西联系起来。这加深了 B2B 和 B2C 关系，因为买家可以信任公司提供更高效、优质的体验。例如，D2C 电子商务公司可以确保客户不会收到不可用商品的促销信息，而制造商可以仅推荐特定企业使用的产品。这种简化的方法提高了客户满意度并实现有针对性的营销，同时降低了多个数据源的复杂性。 

通过协作打破数据孤岛

虽然过渡到统一的客户视图很有帮助，但这只是第一步。促进更强有力的协作对于充分激活数据驱动的决策同样重要。

从历史上看，企业在很大程度上将数据视为 IT 问题。然而，许多人现在认识到质量数据是一项重要资产，使所有面向客户的角色能够提供更好、更个性化的体验。限制部门数据孤岛的过时思维已经开始改变，团队必须继续统一围绕以客户为中心的数据策略，朝着跨职能协作的方向前进。 

IT 领导者在与业务部门合作时应充当关键数据顾问、架构师和管理员。与此同时，面向客户的团队必须支持 IT 合作伙伴关系，以传达他们独特的见解，同时寻找机会更好地控制他们需要及时访问的数据。这些转变将培育相互理解和问责的组织文化。

让数据成为每个人的解决方案

制定正确的数据战略需要广泛的组织变革 和 承诺： 

• 继续教育使每个部门都精通数据
• 定期进行战略审查，以确保随着需求的变化持续有效
• 一致性——收集反馈、监控指标并完善基于影响的方法

每家公司都必须后退一步，致力于实施全面、集中的数据战略——将跨职能团队聚集在一起，收集正确的数据，打破孤岛，并在每个客户接触点激活丰富的实时洞察。只有通过重新构想数据策略，我们才能释放人工智能的变革力量，进而改变客户体验并创造可持续的竞争优势。

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• Sumber: https://www.dataversity.net/reimagining-data-strategy-to-unlock-ais-potential/