成功AI需要正确的数据架构

人工智能
对于期望能够掌握人工智能的公司来说,人工智能(AI)有望节省成本、获得竞争优势,并在未来的商业战场上站稳脚跟。

对于期望能够掌握人工智能的公司来说,人工智能(AI)有望节省成本、获得竞争优势,并在未来的商业战场上站稳脚跟。但是,尽管人工智能的采用速度继续上升,但投资水平往往与回报不成正比。要想在人工智能领域取得成功,有许多关键环节,其中包括正确的数据架构。

目前,只有26%的人工智能计划被组织广泛投入生产。不幸的是,这意味着许多公司在AI部署上花费了大量时间,却没有得到实际的ROI。

所有公司都必须像科技公司一样运作

与此同时,在这个世界上,每个公司都必须表现得像科技公司一样才能保持领先,技术团队、工程和IT领导者利用数据实现商业增长的压力越来越大。特别是随着云存储支出的增加,企业希望提高效率,并最大化存储成本较高的数据的ROI。但不幸的是,他们没有足够的时间。

为了满足快速出结果的需求,映射数据架构不能再在没有明确目标的情况下继续。科技领导者必须以人工智能为首要目标来构建数据架构。

如果不这样做,他们会发现自己以后会返工重新修复它。在今天的业务中,数据架构应该朝着一个明确的结果前进——这个结果应该包括对终端用户有明显好处的AI应用程序。这是让你的企业在未来取得成功的关键。

成功的数据架构的三个基本要素

几个核心原则将帮助您设计一个能够支持交付ROI的AI应用程序的数据架构。当你在构建、格式化和组织数据时,可以把以下几点当作检查自己的行动指南:

朝着一个目标努力

在构建和开发数据架构时,始终关注业务结果是最基本的规则。特别建议查看公司的近期目标,并相应地调整数据策略。

例如,如果你的商业战略是在年底前实现3000万营收,那么要弄清楚如何利用数据来推动这一目标。把更重要的目标分解成更小的目标,然后朝着这些目标努力。

快速创造价值的设计

虽然设定明确的目标是关键,但最终解决方案必须始终足够敏捷,以适应不断变化的业务需求。例如,小规模的项目可能会发展成多渠道的项目,你需要在构建时考虑到这一点。固定的建模和固定的规则只会产生更多的工作。

设计的任何架构都应该能够容纳更多可用的数据,并利用这些数据实现公司的最新目标。尽可能地实现自动化。这将快速、反复地利用数据策略产生有价值的业务影响。

例如,如果你知道你需要提交月度报告,从一开始就把这个过程自动化。这样,只会在第一个月花一些时间在这个流程上面。由此产生的作用影响将持续有效和积极。

知道如何测试成功

为了保持在正确的轨道上,必须知道数据架构是否有效地执行。当数据架构能够既支持AI运作,又可以向业务中的每个员工交付可用的、相关的数据时,它就能发挥作用。密切关注这些将有助于确保数据策略适合目标和未来。

随着技术的不断发展,企业必须跟上速度,否则就会被甩在后面。这意味着科技领导者要与他们的团队保持联系,并允许他们把新的创新带到会议室讨论。


责任编辑:华轩 来源: 今日头条
相关推荐

2011-11-01 10:41:10

云计算SOA

2022-05-30 16:43:23

人工智能开发深度学习

2019-09-26 10:25:32

AI数据存储

2022-03-23 11:54:24

数据源数据网格虚拟化

2023-11-13 15:59:06

2023-09-14 10:07:38

人工智能数据管理

2010-07-27 15:33:00

DB2数据库备份

2021-09-17 10:22:22

人工智能AI团队

2020-07-22 11:41:14

数据架构大数据技术

2010-08-02 14:24:55

DB2数据库备份

2020-07-02 09:20:40

物联网数据库IoT

2018-11-28 10:16:17

AI人工智能偏见

2019-12-22 22:58:57

物联网工业4.0数据策略

2017-04-11 07:27:07

DevOps开发运维

2021-07-13 11:12:49

Discover数据管道AI

2020-02-24 08:58:46

数据架构技术

2022-06-27 14:28:22

云端数字化网络

2010-04-22 14:38:24

培训

2011-07-27 18:41:24

TOGAF企业架构

2023-06-05 16:45:52

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号