交付具有数据成熟度的人工智能

核心观点与关键数据

• 人工智能转型挑战：全球组织越来越多地寻求利用人工智能提升竞争优势，但分散的数据、过时的遗留系统和数据计划与业务目标不协调是主要障碍。77%的公司缺乏对数据的全面了解，58%的领导者报告战略决策基于不准确或不一致的数据。
• 数据成熟度重要性：数据成熟度指有效管理、利用数据资产的能力，包括数据治理、质量、可访问性和素养。成熟的数据管理能开辟新收入来源、提高效率，但许多企业仍面临基本数据挑战。73%的受访者认为释放AI能力需要重大更新或数据战略改造。
• 数据成熟度关键挑战：
  • 数据孤岛：数据存储在不同系统和地点，形成统一视图的壁垒。39%的商业领袖认为过时的传统技术是创建面向未来的数据战略的主要障碍。
  • 数据混乱：数据计划与核心业务目标不一致导致资源浪费和错失机会。76%的公司认为领导层未能完全掌握从数据中创造价值，影响数据计划优先级和投资。
  • AI执行错误：AI项目失败或无法扩展的常见原因是数据质量问题、不可访问或不完整的数据。数据成熟度是区分成功AI概念验证和可扩展应用的关键因素。

数据成熟度带来的好处

• 改进决策：获取准确、完整、及时的数据，推动更好的商业成果。
• 加速创新：实时获取客户、市场数据，识别机会，加速创新并优先排序投资。
• 开启新收入来源：识别并货币化数据资产，提供优质客户体验以推动销售增长。
• 提升运营效率：数据驱动的洞察帮助优化流程、降低成本、提高生产力。54%报告数据管理强的公司带来显著运营和战略效益。

入门指南与解决方案

• 数据成熟度框架：不需要完美，应采用考虑环境和目标的流程驱动型框架，集中数据计划在能产生最大影响的地方。
• 框架关键要素：
  • 治理与合规：建立治理策略和流程，确保数据质量、一致性和合规性。
  • 集成和可访问性：启用API集成，改善系统间通信，为用户提供更多数据访问权限。
  • 数据平台现代化：迁移到云解决方案（如Google Cloud）、数据湖和仓库，采用现代数据管理工具。
  • 数据战略与评估：评估当前数据成熟度水平，识别挑战，制定与业务目标一致的提升路线图。

客户案例研究

• Tailored Brands案例：通过迁移、评估和构建数据基础，将数据管道连接到Google Cloud，实现跨渠道库存和订单的实时可见性，提高运营效率和客户满意度。传统本地系统难以提供统一视图，导致难以利用AI提供优质客户体验。

合作伙伴价值

• SoftServe与Google Cloud合作：利用SoftServe在数据战略、AI和应用现代化方面的专业知识，帮助客户充分利用Google Cloud平台技术。共同帮助客户存储、分析和转换业务数据，利用多引擎、多格式和多云工具。
• 数据微调与训练：使用企业数据微调、训练和校准多模态大语言模型，无需复制或移动数据，加快数据成熟进程。
• 业务成果：更快识别合适的项目并获得可衡量的业务成果，通过可扩展、高影响力的AI解决方案。

研究结论

• 数据成熟度对AI扩展至关重要：组织需应对数据成熟度的关键挑战，采纳稳健的数据战略，释放数据资产潜力并实现战略目标。
• 生成式AI与数据互利共赢：更强大的数据带来更稳健的生成式AI应用，而与业务契合的生成式AI应用能将未利用的数据转化为有价值的资产。
• 平衡点与良性循环：关键在于找到平衡点，创造数据与AI的良性循环。