導讀AI人工智能以及大數據分析，這些相信大家都不陌生，近期已經有部分的數據分析師發現並意識到，強大的數據管理是預測和AI技術的核心基礎，人工智能有潛力支持更強大的數據管理計劃，並解決人類有限的能力，無法準確地分析和發現現在流經現代企業的海量數據趨勢。那麽為什們說AI成功的關鍵要素是數據管理呢?我們接著往下看。
人工智能和機器學習(ML)的早期采用者必須了解基本要求
以確保所有實施的項目成功-不僅僅是那些旨在改善內部數據計劃的實施，企業希望建立AI模型，但並不總是將這些目標與強大的數據管理或創建強大AI輸出所需的復雜性保持壹致，他們需要了解數據中的潛在偏差，以及是否有足夠的數據來提供有效和可靠的結果，要充分利用AI和ML，需要了解數據，其駐留位置，需要哪些相關數據以及最終存在哪些初始業務問題。
數據管理是新興技術難題的核心
到目前為止，大多數組織都面臨壹個或多個數據質量問題，但是現在流入企業的數據量使問題更加嚴重，並增加了您對解決方案的需求，因為隨著更多流程的自動化，不準確的數據將成倍增加破壞性，企業必須首先確定過去管理數據，今天所處的位置，需要去的地方以及如何到達那裏，其中包括開發壹個強大的數據質量框架，該框架可以隨著需求的增長保持連續的數據質量。
對於某些人來說，這意味著改進流程並壹次在壹個部門集成數據
直到整個組織統壹為止，其他人則從壹開始就涉及關鍵的利益相關者-確定業務和流程挑戰，確定他們接觸的組，如何利用數據和需要利用數據以及數據如何在組織中流動，從小處著手方法可能適用於某些組織，但隨著公司擴展其數據管理方法，它也面臨著許多挑戰。
手動輸入密鑰，第三方來源和組織孤島可能會導致數據不準確或不匹配
從而可能影響每個部門***享，管理和存儲其信息的方式，由於組可能具有獨特的方式來保存和標識數據，因此有些人可能會發現最簡單的方法是將數據放在規則有限的中央位置，最終使其他團隊更難以確定數據之間的相互關系以及價值所在，這就是為什麽從壹開始就讓關鍵的利益相關者參與進來，以洞悉數據如何相互關聯以及如何在整個企業中使用數據的洞察力就變得異常重要。
在適當各方的輸入下，可以存儲數據，以便將其用於解決業務難題，但不會與人員和流程分離
具有企業頭銜的個人可能不會在數據收集和分析的棘手問題上不為所動，但至關重要的是讓他們參與流程，因此產生的見解可提供組織價值和不同輸出要求所需的靈活性，新興技術將數據放在首位和居中，迫使組織優先考慮數據管理。過去，AI大多是大肆宣傳，而不是大多數組織環境的壹部分。現在，許多人開始看到其價值。每個組織都需要意識到，盡管可能要應用預測模型或利用物聯網分析，但必須首先滿足許多技術和業務要求。有時，對新趨勢的大肆宣傳會產生壹種觀念，即實際采用是對當前用法的自動擴展。但是，許多組織的現實情況是，利用這些新興技術需要壹定程度的商業智能成熟度和正確的基礎架構。
要利用AI和ML，您的組織必須確保具備以下所有條件：
1、成熟的BI環境和匹配的技能組。走路前爬行和跑步前學習走路的格言是描述AI模型創建所需的學習曲線的好方法。
2、AI可以學習的數據量。有效的結果(沒有潛在的偏差)需要支持系統教學的數據量。
答案不完整的復雜問題
選擇正確的模型需要傳統分析中無法提供的AI智能，隨著AI，ML和預測分析對於提高效率和保持競爭力越來越重要，它們將繼續處於前沿和中心位置。致力於建立堅實基礎的組織將在未來幾年中從其投資中獲得更多價值。首先要整理數據抽屜。
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