人工智能技术有望实现其革命性数字领域的潜力。将不断变化的消费者需求与技术进步的爆炸式增长相结合，产生了比以往任何时候都更多的创新需求和潜力。

与大多数创新浪潮一样，组织将会受到诱惑，随意利用人工智能，仅仅因为它是新的和流行的东西。他们也可能尝试像其他企业一样使用人工智能。有了人工智能的锤子，每个商业问题看起来都像是钉子。

然而，如果企业希望人工智能提供价值，他们将需要一个数据驱动的战略，将正确的人工智能工具放在适当的业务功能中。这意味着数据必须是高质量的、可访问的和易于理解的。当你从根本上简化组织的数据时，人工智能工具才可以高效推动业务增长。

从数据驱动的视角看问题

如果公司不首先重视和理解他们的数据，数据简化就不可能发生。为了使数据具有可操作性，需要对数据进行聚合、处理和消化。高质量的数据是任何有意义的输出的关键组成部分，特别是当我们考虑人工智能时。不可否认，这说起来容易做起来难，因为许多公司的数据来自各种不同的、似乎互不兼容的来源。

全球各地的企业都将良好的数据管理与术语数据运营（DataOps）联系在一起。根据Gartner的定义，DataOps是“协作数据管理实践，专注于改善组织中数据管理者和数据消费者之间数据流的沟通、集成和自动化。”DataOps状况调查显示，49%的IT决策者计划大幅增加数据运营支出。这表明企业认识到良好和可访问的数据将推动创新。此外，在数据运营方面进行投资的组织更有可能取得成功，并与同行竞争。根据调查，84%的组织发现去年访问数据的终端用户数量有所增加。

不断变化的消费者环境提供了一个很好的例子，说明需要良好的数据运营实践——从根本上简化数据并推动人工智能主导的创新。在许多情况下，消费者直接或间接地要求更快、更相关的数据。数据为人工智能在商业网站上生成与客户相关的内容提供了必要的信息。此外，关于顾客行为的数据可以让你的企业根据每个顾客的需求进行个性化营销。在内部，数据甚至可以突出显示你的技术堆栈的成本，以及它是否有效地帮助你满足客户需求。这些例子都显示了数据驱动策略对IT人员的重要性，而且是跨整个业务的重要性。

实施彻底的简化，加速创新

那么，企业如何利用激进的数据简化来加强他们的人工智能工具呢?彻底简化的基础始于可以连接、简化和维护这些有价值数据的集成解决方案。这将解放IT人员和软件工程师，使他们可以花更多的时间在推动业务增长的产品上进行创新。此外，当你利用一个帮助保存数据的解决方案时，它会使访问和消化数据变得更容易(或者非常简单)。

确保集成解决方案连接到数据所在的重要平台。这可能包括你的客户关系管理系统(CRM)、云存储应用程序或日常生产力应用程序。这允许在人员和系统之间共享重要数据。有了这种洞察力，创新可以发生在整个公司的各个地方，从软件开发人员到销售人员，一直到最高管理层。这些集成还使人工智能工具更容易利用你的数据，进而使解决目标和相关业务问题的流程自动化。

从遗留系统获取访问权限也是将从根本上简化的数据转化为创新的关键部分。通常情况下，数据可能存在于决策者早已忘记或不再使用的地方。这不仅会导致数据浪费，还会导致基础设施的浪费和知识的丢失。当正确的集成解决方案可以访问这些系统和数据时，它可以为未来的业务决策提供历史上下文，甚至有助于提高这些遗留系统的投资回报率。