在不懈追求创新和确保竞争优势的过程中，企业正逐步将人工智能（AI）作为一种变革工具加以利用。人工智能有望简化运营、提升决策流程并揭示数据中隐藏的模式，这促使其迅速融入各行各业，尤其是零售、制造和分销行业。

然而，尽管人工智能具有引人注目的可能性，但要实现人工智能的最大效益，还有赖于数据成熟度的坚实基础。遗憾的是，由于各种因素，许多企业在实现这一成熟度方面遇到了挑战。这些挑战通常包括：

• 分散的数据孤岛
• 数据质量差
• 数据资产和技能的透明度有限
• 在技术作为业务数据需求的推动者与提供者之间重新建立平衡的组织惰性

在本文中，将重点介绍克服这些挑战的规范性策略，以便为扩展差异化人工智能能力建立强大的数据基础。

人工智能现状

从优化供应链到预测客户行为，零售、制造和分销行业的领导者利用人工智能的力量取得了显著的成果。生成式人工智能正逐渐成为主流。Fortune/Deloitte 最近进行的一项 CEO 调查发现，CEO 们普遍对生成式人工智能的潜力感兴趣。在最近的一项调查中，79% 的首席执行官对技术提高运营效率的潜力表示乐观，超过一半的首席执行官预计会出现新的增长途径。相当一部分人透露，他们正在努力评估和试验生成式人工智能，这凸显了在商业领域利用尖端技术进步的积极态度。

人工智能成熟度最高的行业领导者已经展示了推动销售和优化运营的差异化能力。例如，亚马逊的人工智能推荐引擎可根据客户过去的购买和浏览历史推荐产品，在促进销售方面发挥了重要作用。同样，沃尔玛也成功地将人工智能算法用于库存管理和需求预测，这意味着这家零售巨头正在部署人工智能，以确保在客户需要的时间和地点提供产品。

然而，根据 Gartner 的人工智能成熟度模型，52% 的美国中大型企业仍在尝试使用人工智能。

根据 AWS 最近对 300 多名 CDO 的调查，在采用人工智能和支持数字化转型方面发挥着重要作用并负责组织内数据战略和治理的首席数据官认为，数据质量是充分利用人工智能功能的最大障碍之一。

让我们来看看影响人工智能应用的数据成熟度挑战以及如何克服这些挑战。

数据成熟度： 人工智能可扩展性的缺失环节

尽管人工智能的潜力不可否认，但由于与数据相关的障碍，许多企业在扩展人工智能用例时需要帮助。当企业开始实施雄心勃勃的人工智能计划时，往往会遇到重大障碍，阻碍及时实施和广泛采用。企业必须优先考虑数据成熟度，以应对这些挑战并充分发挥人工智能的潜力。

数据成熟度是指组织有效管理、治理和利用其数据资产的能力。它包括数据质量、治理、集成和分析能力。缺乏数据成熟度会导致若干挑战，阻碍人工智能的采用和可扩展性，例如：

• 数据孤岛和碎片化： 分散在不同系统和格式中的数据会形成数据孤岛，从而阻碍全公司范围内的整体利用。
• 数据质量问题： 不准确、不完整或不一致的数据会导致人工智能模型的缺陷和不可靠的见解。
• 数据治理漏洞： 如果没有适当的数据管理实践，企业可能会面临与数据安全、隐私和合规性相关的问题。
• 数据分析能力有限： 无法从数据中提取有意义的见解会阻碍人工智能的发展和应用。

这些挑战凸显了数据成熟度在实现人工智能可扩展性方面的关键作用。要克服这些障碍，企业必须采用全面的数据管理和治理方法。

克服关键挑战的规范性战略

DataArt 为企业提供全面的战略和解决方案，以提高数据成熟度。我们推动合作伙伴建立一个软件生态系统，在这个生态系统中，数据实现了民主化、敏捷化和目的驱动，从而克服了阻碍人工智能应用的障碍。通过培养数据所有权、授权和创新文化，企业能够更好地利用人工智能的变革潜力，推动可扩展的人工智能用例，使自己处于数据驱动的卓越和持续增长所定义的未来的最前沿。

数据网和数据产品的融合

数据网格和数据产品战略的出现预示着全球经济模式的转变。数据网格是一种新颖的架构方法，它主张分散数据所有权和管理权，在单一企业中培养领域驱动型数据架构。这一战略旨在通过将数据所有权分配给特定领域的团队，缓解集中式数据湖或数据仓库的瓶颈问题。通过这种数据分发工作，Data Mesh 让团队有能力策划、拥有和发展他们的数据产品，在保持数据治理和质量的同时，促进敏捷性和可扩展性。

与此同时，数据产品战略进一步夯实了人工智能可扩展性的基础。它倡导将数据概念化、创建和管理为产品，以满足组织内特定用户的需求。每个数据产品都封装了有价值的见解、准备好的数据集或分析工具，供不同的利益相关者使用。这种方法培养了一种数据所有权文化，使团队有能力进行创新、协作，并从精心策划的数据产品中获得可操作的见解，从而加速人工智能的应用。

例如，客户细分分析数据产品可进一步用于创建客户流失数据产品，两者都可用于营销目的，为客户生成超个性化内容。如果没有数据产品或数据产品市场，团队就必须花费时间从头开始构建这些分析能力。相反，每个新的使用案例都可以重复使用和重新利用现有的数据产品，从而减少开发时间并产生更一致的输出结果。

数据民主化和有效的数据管理

随着各行各业的公司都在寻求更有效的数据管理方法，有几个因素必须仔细考虑。数据民主化涉及让数据科学家、业务分析师、领域专家、管理层和高管等利益相关者能够访问和理解数据。此外，企业还必须确保其数据随时可用、清晰易读、安全、合规，并具有透明的标准和控制措施。实施正确的安全和合规措施将有助于企业保护数据完整性、隐私和法规遵从性。

这一演变代表着企业利用数据的方式发生了巨大变化。过去，IT 部门负责构建公司的数据相关模块，如仓库和分析数据产品。通过实施人工智能驱动的数据民主化方法，IT 部门可以成为技术推动者，而不仅仅是控制数据访问和供应。有了已部署的人工智能驱动系统，IT 部门就可以集中资源，让用户能够独立浏览公司数据并从中获得洞察力。实现这一转变需要从根本上转变 IT 的角色，从看门人转变为促进协作和创新的合作伙伴。

数据整理在确保组织内数据资产的质量、相关性和可用性方面发挥着举足轻重的作用。然而，由于数据源数量庞大、种类繁多、功能孤岛和人工操作等原因，维护数据往往是一项挑战。这是人工智能可以改善的领域之一。人工智能驱动的工具和算法可以自动执行数据处理任务，加快数据整理、数据清理和规范化的速度，减少人工操作。人工智能算法可以识别数据中的模式并将信息上下文化，从而促进更准确的整理和分类。

通过采用和实施这些战略，企业可以建立一个强大的数据成熟度基础，使其能够有效利用人工智能的力量，并在整个业务中扩展人工智能用例。此外，DataArt 还能帮助企业建立或改进连接技术、人员和流程的核心基础能力，例如：

• 打破数据孤岛：将不同来源的数据整合到一个中央存储库中，确保数据的一致性和可访问性。
• 建立数据管理： 实施一个定义数据所有权、访问控制、数据质量标准和数据使用政策的框架。
• 提高数据质量： 实施数据质量检查、清理流程和丰富技术，以提高数据的准确性和完整性。
• 培养数据素养： 对员工进行数据管理原则、数据分析技术和数据驱动决策方面的培训，以提高组织的数据利用率。
• 投资数据基础设施： 升级数据基础设施，以处理不断增长的数据量、速度和种类，确保高效的数据存储、处理和分析。
• 采用 DataOps：实施 DataOps 实践，使数据管理流程自动化，从而实现快速数据交付和持续改进。
• 利用云数据解决方案： 利用基于云的数据平台，获得数据管理的可扩展性、灵活性和成本效益。
• 持续监控和改进： 监控数据质量、管理合规性和使用模式，以识别和应对新出现的挑战。

结论

数据成熟度不仅是一项技术要求，也是企业释放人工智能变革潜力的战略需要。通过解决与数据成熟度相关的关键挑战，企业可以为数据驱动的洞察力和人工智能推动的创新塑造的未来铺平道路。