V posledných rokoch sa veľa hovorí o umelej inteligencii a automatizácii. Som však presvedčený, že ďalšou prekážkou, na ktorú malé a stredné podniky skutočne narazia, nie je AI, ale "dáta ".
---
Doteraz som založil niekoľko firiem od nuly a vyrástol z nich niekoľkomiliónové podniky, Začal som niekoľko podnikov od nuly a rozvinul ich do mnohomiliónového rozsahu. Podniky elektronického obchodu aj začínajúce podniky SaaS. Existuje však spoločný problém, ktorý sa objavuje v každej fáze.
To je obmedzenie tabuľkových kalkulátorov.
---
Keď sa podnik rozrastie a ročné tržby prekročia milióny dolárov, Predaj, zásoby, reklama, údaje o zákazníkoch, platobné údaje ...... Všetky čísla sa začnú diskrétne hromadiť.
Spočiatku si vystačíte s tabuľkou Google. Ale keď sa rozsah trochu zväčší, stane sa z nej hluk, ktorý už ľudské oko a ruka nedokážu sledovať.
Okrem toho je v prípade japonských spoločností riadenie pomocou Excelu normou, a to aj vo veľkých spoločnostiach. Zodpovedná osoba každý deň ručne zostavuje údaje, Jediný spôsob, ako zachovať konzistentnosť, je, že zodpovedná osoba každý deň ručne sčíta údaje.
Je to bolestivejšia práca, než sa zdá. Hovoria "zvýšte produktivitu" a pritom ručne kopírujú čísla. Je to rozpor.
---
Preto je teraz potrebné zaviesť dátové inžinierstvo. Kľúčový je najmä Data Build Tool (DBT).
DBT sú takpovediac inžinieri zodpovední za čistenie údajov. Vysávajú rozptýlené údaje, transformujú ich do čistej podoby a dodávajú ich nástrojom AI a BI.
Umelá inteligencia funguje správne len vtedy, keď má k dispozícii správne údaje. Preto musíte pred AI nastaviť dátový kanál.
---
Chcú napríklad optimalizovať predajné opatrenia. Finančný tím chce vidieť peňažné toky v reálnom čase. Chcú využívať umelú inteligenciu na prognózovanie.
Všetky však vychádzajú z predpokladu, že najprv existujú správne údaje. Dokonca aj v dobe, keď sa umelá inteligencia javí ako mágia, V skutočnosti je základom všetkého tá najľudskejšia a najprízemnejšia časť procesu - "čistenie údajov ". *"Čistenie údajov " je základom všetkého.
---
V budúcnosti budú MSP zamestnávať ľudí, pri snahe rozšíriť svoje podnikanie, ani financovanie, ani nábor zamestnancov, ale štrukturalizáciu údajov.
Umelú inteligenciu je ťažšie "kŕmiť" ako "používať". Vyštudujte z tabuľkových procesorov, nástroje ako DBT na vytváranie údajov, ktorým ľudia rozumejú. To je prvý krok pre MSP, aby prežili éru AI.