In den letzten Jahren wurde viel über KI und Automatisierung gesprochen. Aber ich glaube, dass die nächste Hürde, die KMU tatsächlich nehmen werden, nicht KI, sondern "Daten " ist.
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Bislang habe ich eine Reihe von Unternehmen von Grund auf neu gegründet und sie bis zu einer Größenordnung von mehreren Millionen Dollar gezüchtet, Ich habe eine Reihe von Unternehmen von Grund auf neu gegründet und sie bis zu einer Größenordnung von mehreren Millionen Dollar ausgebaut. Sowohl E-Commerce-Unternehmen als auch SaaS-Start-ups. Es gibt jedoch ein gemeinsames Problem, das in jeder Phase auftritt.
Das ist die Beschränkung von Tabellenkalkulationen.
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Wenn das Unternehmen wächst und der Jahresumsatz Millionen von Dollar übersteigt, Verkäufe, Lagerbestände, Werbung, Kundendaten, Zahlungsdaten ...... Alle Zahlen beginnen sich diskret zu stapeln.
Zu Beginn können Sie mit einer Google-Tabelle auskommen. Aber wenn die Skala ein bisschen größer wird, wird es zu Rauschen, das von Auge und Hand nicht mehr erfasst werden kann.
Außerdem ist in japanischen Unternehmen die Excel-Verwaltung die Norm, selbst in großen Unternehmen. Der Verantwortliche stellt die Zahlen jeden Tag manuell zusammen, Die einzige Möglichkeit, die Konsistenz aufrechtzuerhalten, besteht darin, dass der Verantwortliche die Zahlen jeden Tag von Hand zusammenzählt.
Diese Arbeit ist mühsamer als sie aussieht. Sie sagen: "Lasst uns die Produktivität steigern", während sie die Zahlen von Hand kopieren. Das ist ein Widerspruch.
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Deshalb ist jetzt die Einführung von Data Engineering erforderlich. Besonders wichtig ist das Data Build Tool (DBT).
DBTs sind sozusagen die Ingenieure, die für die Datenbereinigung zuständig sind. Sie saugen verstreute Daten auf, verwandeln sie in eine saubere Form und füttern sie mit KI- und BI-Tools.
KI funktioniert nur dann richtig, wenn man die richtigen Daten hat. Deshalb müssen Sie Ihre Datenpipeline vor der KI einrichten.
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Sie wollen zum Beispiel die Verkaufsmaßnahmen optimieren. Das Finanzteam möchte den Cashflow in Echtzeit sehen. Sie möchten KI für Prognosen nutzen.
Sie alle basieren jedoch auf der Annahme, dass zunächst die richtigen Daten vorhanden sind. Selbst in einer Zeit, in der KI wie Magie erscheint, Tatsächlich ist der menschlichste und bodenständigste Teil des Prozesses - das "Bereinigen der Daten " - die Grundlage für alles. *Die "Bereinigung der Daten " ist die Grundlage von allem.
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In Zukunft werden KMU Mitarbeiter einstellen, mit denen sie konfrontiert werden, wenn sie versuchen, ihr Unternehmen zu vergrößern, weder Finanzierung noch Einstellung, sondern Datenstrukturierung.
KI ist schwieriger zu "füttern" als zu "nutzen". Abschluss von Tabellenkalkulationen, Tools wie DBT, um Daten zu erstellen, die Menschen verstehen können. Das ist der erste Schritt für KMU, um im Zeitalter der KI zu überleben.