В последние несколько лет было много разговоров об искусственном интеллекте и автоматизации. Но я считаю, что следующее препятствие, на которое натолкнутся малые и средние предприятия, - это не AI, а "данные ".
---
На данный момент я открыл несколько бизнесов с нуля и вырастил их до многомиллионных масштабов, Я открыл несколько бизнесов с нуля и довел их до многомиллионных масштабов. Это касается как предприятий электронной коммерции, так и SaaS-стартапов. Однако есть общая проблема, которая проявляется на каждом этапе.
Это ограничение электронных таблиц.
---
По мере того как бизнес растет и годовой объем продаж превышает миллионы долларов, Продажи, запасы, реклама, данные о клиентах, платежные данные ....... Все эти цифры начинают накапливаться.
На первых порах можно обойтись электронной таблицей Google. Но когда масштаб становится немного больше, это становится шумом, который уже невозможно отследить человеческим глазом и рукой.
Более того, в случае с японскими компаниями управление в Excel является нормой даже в крупных компаниях. Ответственный сотрудник каждый день вручную складывает цифры, Единственный способ поддерживать последовательность - это каждый день вручную складывать цифры.
Это более мучительная работа, чем кажется. Они говорят "давайте повысим производительность" и при этом копируют цифры вручную. Это противоречие.
---
Поэтому сейчас необходимо внедрение инженерии данных. Особенно ключевым является инструмент построения данных (DBT).
DBT - это, так сказать, инженеры, отвечающие за очистку данных. Они собирают разрозненные данные, преобразуют их в чистую форму и передают инструментам AI и BI.
ИИ работает правильно только тогда, когда ему предоставляются правильные данные. Именно поэтому перед ИИ необходимо настроить конвейер данных.
---
Например, они хотят оптимизировать показатели продаж. Финансовая команда хочет видеть движение денежных средств в режиме реального времени. Хотят использовать искусственный интеллект для прогнозирования.
Но все они основаны на предположении, что сначала нужно получить правильные данные. Даже в эпоху, когда искусственный интеллект кажется волшебством, На самом деле, самая человеческая и приземленная часть процесса - "очистка данных " - является основой всего. *"Очистка данных " - это основа всего.
---
В будущем малые и средние предприятия будут нанимать людей, с которыми сталкиваются при попытке масштабировать свой бизнес, ни с финансированием, ни с наймом, а со структурированием данных.
ИИ сложнее "накормить", чем "использовать". Отказ от электронных таблиц, инструменты, такие как DBT, чтобы создавать данные, которые могут понять люди. Это первый шаг для малых и средних предприятий к выживанию в эпоху ИИ.