Viimastel aastatel on palju räägitud tehisintellektist ja automatiseerimisest. Kuid ma usun, et järgmine takistus, millele VKEd tegelikult põrkuvad, ei ole AI, vaid "andmed ".
---
Siiani olen alustanud mitmeid ettevõtteid nullist ja kasvanud neid mitme miljoni dollari suuruseks, Mina olen alustanud mitmeid ettevõtteid nullist ja kasvatanud need mitme miljoni dollari suuruseks. Nii e-kaubandusettevõtteid kui ka SaaS-ettevõtteid. Siiski on üks ühine probleem, mis ilmneb igas etapis.
See ongi tabelarvutuse piirang.
---
Kuna ettevõte kasvab ja aastane müük ületab miljoneid dollareid, Müük, varud, reklaam, kliendiandmed, makseandmed ...... Kõik numbrid hakkavad diskreetselt kuhjuma.
Esialgu saate hakkama Google'i tabeliga. Aga kui skaala muutub natuke suuremaks, muutub see müraks, mida inimsilm ja käsi ei suuda enam jälgida.
Lisaks sellele on Jaapani ettevõtete puhul Excel-juhtimine isegi suurtes ettevõtetes normiks. Vastutav isik paneb iga päev arvud käsitsi kokku, Ainus viis järjepidevuse säilitamiseks on see, et vastutav isik liidab arvud iga päev käsitsi kokku.
See on valusam töö kui tundub. Nad ütlevad "suurendame tootlikkust", kopeerides samal ajal numbreid käsitsi. See on vastuolu.
---
Seepärast ongi nüüd vaja andmetöötluse kasutuselevõttu. Eriti oluline on Data Build Tool (DBT).
DBTd on andmetöötlejad, kes vastutavad nii-öelda andmete puhastamise eest. Imevad üles hajutatud andmed, muudavad need puhtasse vormi ja söödavad neid tehisintellekti ja BI-vahenditele.
Tehisintellekt töötab õigesti ainult siis, kui talle on antud õiged andmed. Seepärast tuleb enne tehisintellekti kasutamist seadistada oma andmeputk.
---
Näiteks soovivad nad optimeerida müügimeetmeid. Rahandusmeeskond tahab näha rahavooge reaalajas. Tahavad kasutada tehisintellekti prognoosimiseks.
Kuid kõik need põhinevad eeldusel, et kõigepealt on olemas õiged andmed. Isegi ajastul, mil tehisintellekt tundub maagiline, Tegelikult on kõige inimlikum ja maalähedasem osa protsessist - "andmete puhastamine " - kõige alus. *"andmete puhastamine " on kõige alus.
---
Tulevikus võtavad VKEd inimesi tööle, nägu, kui nad üritavad oma ettevõtet laiendada, ei rahastamist ega värbamist, vaid andmete struktureerimist.
Tehisintellekti on raskem "toita" kui "kasutada". Lõpetage tabelarvutus, tööriistad nagu DBT, et luua andmeid, millest inimesed saavad aru. See on esimene samm VKEde jaoks, et AI ajastu üle elada.