W ciągu ostatnich kilku lat wiele mówiło się o sztucznej inteligencji i automatyzacji. Uważam jednak, że kolejną przeszkodą, na którą natrafią MŚP, nie będzie AI, ale "dane ".
---
Do tej pory założyłem wiele firm od zera i rozwinąłem je do skali wielu milionów dolarów, Założyłem wiele firm od zera i rozwinąłem je do wielomilionowej skali. Zarówno firmy e-commerce, jak i start-upy SaaS. Istnieje jednak wspólny problem, który pojawia się na każdym etapie.
Jest to ograniczenie arkuszy kalkulacyjnych.
---
Wraz z rozwojem firmy i roczną sprzedażą przekraczającą miliony dolarów, Sprzedaż, zapasy, reklama, dane klientów, dane dotyczące płatności ...... Wszystkie liczby zaczynają się dyskretnie gromadzić.
Na początku wystarczy arkusz kalkulacyjny Google. Ale kiedy skala staje się nieco większa, staje się szumem, którego nie można już śledzić ludzkim okiem i ręką.
Co więcej, w przypadku japońskich firm zarządzanie w Excelu jest normą, nawet w dużych przedsiębiorstwach. Osoba odpowiedzialna codziennie ręcznie sumuje dane liczbowe, Jedynym sposobem na zachowanie spójności jest codzienne ręczne sumowanie danych przez osobę odpowiedzialną.
To bardziej bolesna praca, niż się wydaje. Mówią "zwiększmy produktywność", jednocześnie kopiując liczby ręcznie. To sprzeczność.
---
Dlatego teraz potrzebne jest wprowadzenie inżynierii danych. Szczególnie kluczowe jest Data Build Tool (DBT).
DBT są inżynierami odpowiedzialnymi za czyszczenie danych, że tak powiem. Wysysają rozproszone dane, przekształcają je w czystą formę i przekazują do narzędzi AI i BI.
Sztuczna inteligencja działa poprawnie tylko wtedy, gdy ma odpowiednie dane. Dlatego właśnie przed AI należy ustawić potok danych.
---
Na przykład, chcą zoptymalizować działania sprzedażowe. Zespół finansowy chce widzieć przepływy pieniężne w czasie rzeczywistym. Chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do prognozowania.
Wszystkie one opierają się jednak na założeniu, że najpierw istnieją odpowiednie dane. Nawet w czasach, gdy sztuczna inteligencja wydaje się magią, W rzeczywistości najbardziej ludzka i przyziemna część procesu - "czyszczenie danych " - jest podstawą wszystkiego. ***"Czyszczenie danych" jest podstawą wszystkiego.
---
W przyszłości MŚP będą zatrudniać pracowników, z którymi będą musiały się zmierzyć, próbując skalować swój biznes, ani finansowanie, ani rekrutacja, ale strukturyzacja danych.
Sztuczną inteligencję trudniej jest "karmić" niż "używać". Przejście od arkuszy kalkulacyjnych, narzędzia takie jak DBT do tworzenia danych, które ludzie mogą zrozumieć. To pierwszy krok dla MŚP, aby przetrwać erę sztucznej inteligencji.