V posledních letech se hodně mluví o umělé inteligenci a automatizaci. Domnívám se však, že další překážkou, na kterou malé a střední podniky skutečně narazí, není AI, ale "data ".
---
Doposud jsem založil několik podniků od nuly a vyrostl z nich do mnohamilionového rozsahu, Začal jsem řadu podniků od nuly a rozvinul je do mnohamilionového rozsahu. A to jak v oblasti elektronického obchodování, tak v oblasti začínajících podniků typu SaaS. V každé fázi se však objevuje společný problém.
To je omezení tabulkových procesorů.
---
Jak se firma rozrůstá a roční tržby přesahují miliony dolarů, Prodej, zásoby, reklama, údaje o zákaznících, platební údaje ....... Všechna čísla se začnou diskrétně hromadit.
Zpočátku si vystačíte s tabulkou Google. Ale když se rozsah trochu zvětší, stane se z něj šum, který už lidské oko a ruka nedokážou sledovat.
V případě japonských společností je navíc řízení pomocí Excelu normou, a to i ve velkých společnostech. Odpovědná osoba každý den ručně kombinuje údaje, Jediný způsob, jak udržet konzistenci, je, že odpovědná osoba každý den ručně sečte čísla.
Je to bolestivější práce, než se zdá. Říkají "zvyšme produktivitu" a přitom ručně kopírují čísla. Je to rozpor.
---
Proto je nyní zapotřebí zavést datové inženýrství. Klíčový je zejména Data Build Tool (DBT).
DBT jsou takříkajíc inženýři zodpovědní za čištění dat. Nasávají rozptýlená data, transformují je do čisté podoby a předávají je nástrojům AI a BI.
Umělá inteligence funguje správně pouze tehdy, když má k dispozici správná data. Proto je třeba před umělou inteligencí nastavit datový tok.
---
Chtějí například optimalizovat prodejní opatření. Finanční tým chce mít přehled o peněžních tocích v reálném čase. Chtějí využít umělou inteligenci pro prognózování.
Všechny však vycházejí z předpokladu, že nejprve existují správná data. A to i v době, kdy se umělá inteligence jeví jako magie, Ve skutečnosti je základem všeho ta nejlidštější a nejpřízemnější část procesu - "čištění dat ". *Základem všeho je "čištění dat ".
---
Malé a střední podniky budou v budoucnu zaměstnávat lidi, čelit při snaze rozšířit své podnikání, ani financování, ani nábor zaměstnanců, ale strukturování dat.
Umělou inteligenci je těžší "krmit" než "používat". Absolvujte kurz tabulkových procesorů, nástroje jako DBT, abyste vytvořili data, kterým lidé rozumí. To je první krok pro malé a střední podniky, aby přežily éru AI.