通过数据驱动的见解解锁业务增长：来自 IT 领导者的 5 项经验教训

您组织的业务运营依赖于海量数据。从应用、系统、服务到基础架构，运营环境中的所有要素都在不断使用各种来源的数据以及创建各种数据。数据驱动的方法对于应对关键业务挑战和推动创新至关重要 — 如果不了解客户的期望和需求，您就无法打造卓越的客户体验。

为了超越竞争对手并真正加速业务创新，您需要了解当前的运营状态和有前景的增长机会。这不仅需要收集和分析相关数据，还需要从中提取数据驱动的见解。这些切实可行的见解将助力您增强韧性、提升生产力并最终加速创新。

例如，您可以获取客户在添加商品后放弃购物车的相关见解。您可以对此进行调查，并发现商品列表存在错误，导致无法结账。

除非进行分析，否则所有这些有用的信息可能会在存储中丢失，这往往会导致收入机会的丧失或高昂的运营成本。营造数据驱动的战略决策文化需要融入到整个组织的每个环节中，以发现和应对现有的业务挑战，并发掘创造价值的机会，从而创造新的收入来源、增强竞争优势以及失去业务增长。一位技术决策者说道，“实时、可扩展的数据利用问题会影响业务效率。”

从战略层面优先在整个组织中营造数据驱动的见解文化有助于为创新奠定基础。将数据转化为切实可行的见解，首先就需要减少数据孤岛并实现数据可访问性，这有助于加快决策速度、提高生产力并建立竞争优势。

现在，您从数据中获取了一些见解，但您对这些见解满意吗？五分之三的首席级高管和决策者对其所能获得的数据见解并不满意。提供有意义且切实可行的数据分析依赖于清晰的目标和合理的数据量管理。数据过多会产生噪音，而数据不足则会分散在多个孤岛中，导致建立互联变得非常困难。

一项严峻的事实是，78% 的首席级高管和 IT 决策者认为其组织在数据分析和智能方面比领先于其他组织。实际上，各组织的认知数据成熟度与实际数据成熟度之间存在显著脱节。数据成熟度（即组织利用数据开展业务的能力）可以分为四个阶段：捕获、分析、自动化和转型。通过确定组织在数据成熟度框架中的位置，您可以找到使用数据和技术实现业务目标的最佳方法。

生成式 AI 具有强大的潜力，包括实现新的自动化功能、增强搜索应用、改善客户体验，并让员工能够专注于战略活动。生成式 AI 令人印象深刻，不容忽视 — 因此，您可能正面临来自董事会或领导层的压力，要求您尽快实施新的生成式 AI 应用。

但是，要从生成式 AI 中发掘价值，首先需要高质量的数据实践。您的生成式 AI 输出取决于您输入的数据。输入质量，输出质量。如果没有适当的数据和可靠的数据实践，生成式 AI 将无法帮助您取得进展，您也不会看到其带来的益处。相反的情况也成立。通过丰富的数据输入和简化的组织流程，您将获得同样丰富的见解。

要获取高质量数据，首先需要跨环境使用您的数据，包括所有数据类型（结构化、非结构化、半结构化）。在可靠的数据实践基础上，找到一种可处理分布式架构中所有数据类型的解决方案。请记住：更优质的数据可以带来更优质的 AI 输出。

“AI 是未来。没有 AI，我们就会像恐龙一样过时。生成式 AI 让我们公司能够做出更明智、更高效的决策，而无需做出任何牺牲。一位制造业的技术决策者说道：“生成式 AI 是智能的，能够不断学习和进化，它可以告诉我们缺少什么、应该去哪里寻找以及应该做什么。”生成式 AI 的最新进展让其能够实现超乎想像的无限可能，积极拥抱生成式 AI 的组织将获得各种优势。

全球范围内的组织都在积极行动：93% 的首席级高管计划投资或已经投资于生成式 AI，旨在提高生产力、运营弹性、客户体验等。

相对尽早地采用生成式 AI 可以创造新机遇和推动创新，助力您的企业领先于竞争对手。要想在采用曲线上保持领先，您首先必须准备好优质的数据。然后，确定一个可从大语言模型（LLM）的价值中受益的高影响力用例。

要安全地实现卓越成效，您需要将专有数据输入到使用检索增强生成（RAG）的生成式 AI 算法中。这种技术将您的组织输出进行情境化，从而获得更准确和相关的结果。

为了更有效地竞争、发展和创新，组织需要在坚实的数据基础上加速采用生成式 AI 技术。您的数据和生成式 AI 策略应让您的客户和员工能够信心十足地做出明智、数据驱动的决策。

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