A mesterséges intelligencia előtt tisztítsa meg az adatait

Eredeti nyelv: 🇯🇵 Japanese

Az elmúlt néhány évben sok szó esett az AI-ról és az automatizálásról. De úgy vélem, hogy a következő akadály, amelybe a kkv-k ténylegesen bele fognak ütközni, nem az AI, hanem az "adatok ".

---

Eddig számos vállalkozást indítottam el a semmiből, és növesztettem őket több millió dolláros nagyságrendűvé, **Egy sor vállalkozást indítottam a semmiből, és több millió dolláros nagyságrendűvé növeltem őket*. Mind e-kereskedelmi vállalkozásokat, mind SaaS induló vállalkozásokat. Van azonban egy közös probléma, amely minden fázisban megjelenik.

Ez a táblázatkezelés korlátja.

---

Ahogy az üzlet növekszik, és az éves eladások meghaladják a több millió dollárt, Értékesítés, készlet, reklám, vásárlói adatok, fizetési adatok ...... Minden szám diszkréten kezd felhalmozódni.

Kezdetben egy Google-táblázattal is boldogulhat. De amikor a lépték egy kicsit nagyobb lesz, zajjá válik, amit emberi szemmel és kézzel már nem lehet követni.

Ráadásul a japán vállalatok esetében az Excel-menedzsment a norma, még a nagyvállalatoknál is. A felelős személy minden nap kézzel kombinálja a számokat, A következetesség fenntartásának egyetlen módja, hogy a felelős személy minden nap kézzel összeadja a számokat.

Ez sokkal fájdalmasabb munka, mint amilyennek látszik. Azt mondják, hogy "növeljük a termelékenységet", miközben kézzel másolják a számokat. Ez ellentmondás.

---

Ezért van most szükség az adatszerkesztés bevezetésére. Különösen fontos az Adatépítő eszköz (DBT).

A DBT-k úgymond az adatok tisztításáért felelős mérnökök. Felszívják a szétszórt adatokat, átalakítják tiszta formába, és betáplálják az AI- és BI-eszközökbe.

A mesterséges intelligencia csak akkor működik megfelelően, ha megfelelő adatokkal rendelkezik. Ezért kell beállítani az adatcsatornát az AI előtt.

---

Például optimalizálni akarják az értékesítési intézkedéseket. A pénzügyi csapat valós időben szeretné látni a pénzforgalmat. Előrejelzésre akarják használni a mesterséges intelligenciát.

Mindegyik azonban azon a feltételezésen alapul, hogy először a megfelelő adatok léteznek. Még egy olyan korban is, amikor a mesterséges intelligencia varázslatnak tűnik, Valójában a folyamat legemberibb és legmindennapibb része - "az adatok megtisztítása " - az alapja mindennek. *"Az adatok megtisztítása " mindennek az alapja.

---

A jövőben a kkv-k embereket fognak felvenni, szembenézni, amikor megpróbálják megnövelni a vállalkozásukat, sem finanszírozással, sem munkaerő-felvétellel, hanem adatok strukturálásával.

A mesterséges intelligenciát nehezebb "etetni", mint "használni". Táblázatkezelésből diplomázni, olyan eszközökkel, mint a DBT, hogy az emberek számára érthető adatokat hozzon létre. Ez az első lépés a kkv-k számára, hogy túléljék az AI-korszakot.

Iratkozz fel hírlevelünkre, hogy új esszéket és eseményértesítőket kapj.

Back to Essays

English · 中文 · 한국어 · Español · Français · Deutsch · Italiano · Português · Português (Brasil) · Nederlands · Русский · Türkçe · Bahasa Indonesia · Polski · Ελληνικά · Български · Čeština · Dansk · Eesti · Suomi · Magyar · Lietuvių · Latviešu · Norsk Bokmål · Română · Slovenčina · Slovenščina · Svenska · Українська