过去几年，关于人工智能和自动化的讨论不绝于耳。 但我认为，中小型企业面临的下一个障碍实际上不是人工智能，而是 "数据 "。
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迄今为止，我白手起家创办了许多企业，并*发展到数百万美元的规模、 我白手起家创办了许多企业，并将它们发展到数百万美元的规模**。 既有电子商务企业，也有 SaaS 初创企业。 然而，每个阶段都会出现一个共同的问题。
这就是电子表格的**限制。
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随着业务增长，年销售额超过数百万美元、 销售、库存、广告、客户数据、支付数据 ...... 所有数字都开始悄然堆积。
起初，你可以使用谷歌电子表格。 但当规模稍大时 就会变成噪音，无法再用肉眼和手来追踪。
此外，就日本公司而言，Excel 管理是一种常态，即使在大公司也是如此。 负责人每天都要手工汇总数字、 要保持数据的一致性，唯一的办法就是负责人每天手工汇总数据。
这项工作比看起来更痛苦。 他们一边说 "让我们提高生产力"，一边又在手工抄写数字。 这是一个矛盾。
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因此，现在需要的是引入数据工程。 尤其关键的是数据构建工具（DBT）。
可以说，DBT 是负责清理数据的**工程师。 吸纳分散的数据、 将其转换为干净的形式，并将其输入人工智能和商业智能工具。
人工智能只有在获得正确数据的情况下才能正常工作。 这就是为什么您需要在人工智能之前建立数据管道的原因。
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例如，他们希望优化销售措施。 财务团队希望实时查看现金流。 希望使用人工智能进行预测。
但所有这些都基于这样一个假设，即首先要有正确的数据。 即使是在人工智能看似神奇的时代、 事实上，这一过程中最人性化、最脚踏实地的部分--"清理数据 "--是一切的基础。 *清理数据 "是一切的基础。
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未来，中小企业将雇佣员工、 在尝试扩大业务规模时，中小企业将面临以下问题、 既不是资金，也不是招聘，而是数据结构。
人工智能 "养 "比 "用 "更难。 从电子表格毕业、 DBT等工具，创建人类能够理解的**数据。 这是中小企业在人工智能时代生存的第一步。