作為未來的貨幣，收集數據是公司熟悉的過程。但是，上一個技術和工具集的時代將企業限制在簡單的結構化數據，例如交易信息以及客戶以及呼叫中心對話。從那裡，品牌將使用情感分析來了解客戶對產品或服務的感覺。
新的AI工具和功能為公司提供了一個不可思議的機會，可以超越結構化數據並利用複雜而非結構化的數據集，從而為客戶提供更大的價值。例如，大型語言模型（LLM）可以分析人類互動並提取豐富客戶體驗（CX）的關鍵見解。
然而，在組織可以利用AI的力量之前，還有許多步驟可以為AI集成做準備，而最重要的（很容易被忽視）之一就是現代化其數據生態系統。以下是企業可以利用的一些最佳實踐和策略來使其數據生態系統AI-Ready。
掌握數據財產
企業必須收集並將其數據組織到中央存儲庫或數據財產中，以成為AI-Ready。公司的數據財產是存儲和管理所有數據的基礎架構，其主要目標是在需要數據驅動的決策或對其數據資產有整體視圖時，將數據隨時提供給合適的人。不幸的是，大多數公司都不了解其現有數據遺產，無論是由於遺產限制，孤立的數據，不良的訪問控制還是某種原因組合。
為了使企業對其數據財產有更深入的了解，他們應該與可以提供AI解決方案的合作夥伴合作，例如統一的生成AI編排平台。這樣的平台可以使企業能夠加快跨LLM，AI-NATIANITION應用程序，自定義附加組件以及（最重要的是最重要的是數據存儲）的實驗和創新。該平台還可以充當安全，可擴展和可自定義的AI工作台，幫助公司對其數據生態系統有了更大的了解，從而改善了AI驅動的業務解決方案。
對自己的數據遺產有了更深入的了解，不僅可以提高AI解決方案的有效性，而且還可以幫助組織更負責任地使用其AI工具，並以優先級的數據安全性。由於AI驅動的流程和功能，數據繼續變得更加詳細，強調了對安全要求和遵守負責任AI最佳實踐的技術符合的需求。
提高數據治理和安全性
企業的數據治理框架必須進行重大的改頭換面才能準備就緒。數據治理框架是一項相對較新的發明，側重於更傳統的數據資產。但是，如今，除了結構化數據外，企業還需要使用非結構化的數據，例如個人身份信息（PII），電子郵件，客戶反饋等，而當前的數據治理框架無法處理這些數據。
同樣，生成的AI（Gen AI）正在將數據治理範式從基於規則的護欄更改為護欄。企業需要定義邊界，而不是依靠艱難的規則，因為一個成功或失敗並沒有揭示任何特別有見地的東西。通過定義邊界，在特定數據集上計算概率成功率，然後測量輸出是否保留在這些參數範圍內，組織可以確定AI解決方案是否在技術上是符合的，或者是否需要進行微調。
組織必須實施並採用新的數據治理工具，方法和方法。領先的品牌使用機器學習技術來自動化數據治理和質量保證。特別是，通過事先建立政策和閾值，這些公司可以更輕鬆地自動化數據標準的執行。其他最佳數據治理慣例包括部署嚴格的數據處理和存儲協議，匿名將數據匿名化，並限制了不必要的數據收集。
隨著當前AI驅動數據收集周圍的監管格局繼續發展，不合規可能會造成嚴重的罰款和聲譽損害。瀏覽這些新興規則將需要一個全面的數據治理框架，該框架指出了特定於公司運營區域的數據保護法，例如歐盟的AI法案。
同樣，企業必須提高整個組織的數據素養。公司需要在各個級別上進行更改，而不僅僅是與技術人員（例如工程師或數據科學家）進行更改。從數據成熟度評估開始，評估不同角色的數據安全能力。例如，如果團隊沒有說相同的商業語言，那麼這樣的評估會弄清楚。建立基線後，企業可以實施計劃以提高數據素養和安全意識。
增強數據處理功能
如果尚未顯而易見，非結構化的數據是Hill品牌將失敗或成功。如前所述，非結構化數據可以包括PII，電子郵件和客戶反饋以及任何無法存儲在常規文本文件，PDF，Microsoft Excel電子表格等中的數據。進行搜索。大多數數據技術工具和平台無法納入並採取大量非結構化數據，尤其是在日常客戶互動的背景下。
為了克服非結構化的數據挑戰，組織必須捕獲這種無證件知識，將其提取並將其映射到企業知識庫中，以創建其數據生態系統的完整圖片。過去，這種知識管理過程是勞動力密集的，但是AI通過從多個來源收集數據，固定矛盾，刪除重複項，將重要的數據與不重要的數據等分離出來，使其變得更加容易和負擔得起。
一旦AI與數據生態系統集成在一起，它可以幫助自動化複雜資產的處理，例如法律文件，合同，呼叫中心互動等。AI還可以幫助構建知識圖以組織非結構化數據，從而使Gen Gen Gen Gen能力更有效。此外，AI Gen使公司能夠根據共同的相似性收集和分類數據，從而發現缺失的依賴關係。
儘管這些新興的AI驅動數據分析工具可以從混亂或無組織的數據中理解並吸引見解，但企業還必須將其技術堆棧現代化，以支持這些複雜的數據集。重新啟動技術堆棧始於審核 – 特別是對系統的性能的評估，該系統可以與現代創新相關，並且無法達到標準。公司還必須確定哪些現有系統可以與新工具集成。
得到幫助，成為AI-Ready
獲得數據生態系統AI-Ready是一個需要高水平專業知識的涉及，乏味和多階段的過程。很少有公司內部擁有這種知識或技能。如果一個品牌選擇利用合作夥伴的專業知識來準備其數據生態系統以進行AI集成，那麼他們在搜索中應該優先考慮特定的素質。
對於初學者來說，理想的合作夥伴必須在多個相互聯繫的學科（不僅是AI）中擁有技術專長，例如雲，安全性，數據，CX等。隨著技術變革的加速，預測未來越來越具有挑戰性。為此，理想的伴侶不應該嘗試猜測未來的某個狀態。相反，它有助於業務數據生態系統和人力資本變得足夠敏捷，以根據市場趨勢和客戶需求適應。
此外，如上所述，AI技術不僅適用於數據科學團隊。 AI支持是一項範圍內的努力。每個員工都必須是AI文字，無論他們的水平如何。合作夥伴應幫助彌合這一差距，匯集業務和人員專業知識，以幫助企業內部開發必要的功能。
