如今，商業(yè)智能解決方案的發(fā)展和演變非常迅速，因此今天適用的方案可能明天就需要調(diào)整。近期 Tableau 發(fā)布了 2018 年最具影響力的 10 大趨勢，這其中就提到了 AI 發(fā)展對數(shù)據(jù)分析的益處。那么如何建立一套成功的 AI 系統(tǒng)呢？
組織的領(lǐng)導(dǎo)者們已經(jīng)廣泛認(rèn)識到 AI 作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的前途，所以很多組織現(xiàn)在正試圖加快 AI 的部署與應(yīng)用。
但是，大多數(shù)組織仍然在努力提高對分析的應(yīng)用和關(guān)注。即使已經(jīng)建立了商業(yè)智能（BI）平臺，如果它沒有被廣泛地應(yīng)用，那么再好的決策可能也無法實(shí)現(xiàn)。
對于一個(gè)有機(jī)會成功實(shí)現(xiàn) AI 的組織來說，它首先必須要有一個(gè)以人，方法和平臺為核心的可靠 BI 戰(zhàn)略。近幾年來，許多組織已經(jīng)由基本的描述性分析過渡到了更多的診斷性分析，但是很少有組織已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)能夠包含 AI 收益和風(fēng)險(xiǎn)的真正自助服務(wù)環(huán)境。
與 BI 相比，AI 所具有的風(fēng)險(xiǎn)是呈指數(shù)增長的。BI 更側(cè)重于理解已經(jīng)發(fā)生的事情，這主要通過 KPI 指標(biāo)，而 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于它們可以提供更高價(jià)值的預(yù)測和規(guī)范性分析。
通常情況下，潛在回報(bào)越高，風(fēng)險(xiǎn)性也越大。通過報(bào)告或儀表板錯(cuò)誤地報(bào)告KPI指標(biāo)可能并不會成為災(zāi)難性事件，但是如果關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策被一個(gè)驗(yàn)算不足的算法誤解，此時(shí)情況就不一樣了。
數(shù)據(jù)是 AI 系統(tǒng)的基礎(chǔ)。因此，AI 帶來的指導(dǎo)建議或自動(dòng)任務(wù)的質(zhì)量和可靠性與應(yīng)用于系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性直接相關(guān)。那些沒有投資給全面數(shù)據(jù)管理實(shí)踐或在 BI 部署中沒有建立良性發(fā)展和信心的組織幾乎沒有實(shí)現(xiàn) AI 的可能。
AI 還是新生事物
許多組織已經(jīng)投資并實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。但是，只有當(dāng)員工分析數(shù)據(jù)并將見解結(jié)果用于決策時(shí)，組織才能提高分析的成熟度。
不幸的是，BI 應(yīng)用自成立以來一直保持低水平狀態(tài)，事實(shí)上只有少數(shù)組織用戶接受了 BI 和分析能力。BI 市場正在轉(zhuǎn)向現(xiàn)代自助服務(wù)模式，將分析能力擴(kuò)展到更廣泛的受眾群體，但大多數(shù)組織仍處于成熟整體分析的初級階段。這很大程度上是由于創(chuàng)建一個(gè)真正的分析文化所需的時(shí)間及其復(fù)雜性。
對于大多數(shù)企業(yè)來說，試圖從低成熟的狀態(tài)跳躍到以 AI 為核心的模式，實(shí)在是太難了。一個(gè)組織中的用戶最終將會建立一個(gè) AI 系統(tǒng)，所以他們必須首先在產(chǎn)出中獲得既得利益，同時(shí)具備適當(dāng)?shù)哪芰硗咨乒芾硗度?。?dāng)他們開始通過提出問題和探索新的數(shù)據(jù)集來提高他們的數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平時(shí)，他們對高級分析能力的需求也開始了。這就形成了一個(gè) AI 能夠蓬勃發(fā)展的環(huán)境。
BI 冠軍將是 AI 冠軍
AI 在組織中的成功程度最終取決于決策者。如果組織決策者偏愛直覺而不是數(shù)據(jù)，那么他們不太可能會相信機(jī)器生成的見解和建議。面對業(yè)務(wù)流程決策，一位從未接受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維的領(lǐng)導(dǎo)者可能會拒絕任何 “黑匣子” 式的 AI 解決方案，而選擇直覺。
為了成功實(shí)現(xiàn) AI，決策者必須解決不愿應(yīng)用 BI 的根本問題。這首先要對組織的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行可靠的評估，以確定它們是否適合作為 AI 算法的數(shù)據(jù)源。還需要開發(fā)和應(yīng)用一個(gè)全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以解決在評估過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)治理、質(zhì)量、清洗、編目、安全或元數(shù)據(jù)管理方面的一切漏洞或弱點(diǎn)。
在您的組織建立這個(gè)基礎(chǔ)的同時(shí)，請確定是否有部門或團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立了可靠的 BI 計(jì)劃，或者開發(fā)了強(qiáng)大的分析過程來推動(dòng)他們的決策流程。在這些情況下，評估 AI 自然是進(jìn)一步優(yōu)化決策的一個(gè)步驟。這些團(tuán)隊(duì)可以成為組織其他領(lǐng)域的藍(lán)圖，因?yàn)樗麄冋谥鸩阶呦虺墒旆治觥?/span>
2018 商業(yè)智能 10 大趨勢，無論您是數(shù)據(jù)達(dá)人還是 IT 高手，又或是正在建立商業(yè)智能體系的高管，這些趨勢都能幫助您確定戰(zhàn)略優(yōu)先級，讓您的組織更上一層樓。
