在现代人工智能（AI）的格局中，数据已成为创新和商业转型的基本基础。高效地捕捉、存储、处理和利用信息对于希望保持竞争力的组织至关重要。
一家知名咨询公司最近的研究结果表明，利用AI的企业可以经历高达40%的生产力增长。然而，尽管承认数据的重要性，仍有许多公司在有效的数据管理上感到困扰。对此，DISRUPTORES-EL ESPAÑOL与NetApp合作举办了一个论坛，行业领袖们聚集在一起讨论这些挑战和机遇。
主要参与者包括来自西班牙主要公司的高管，其角色涵盖企业数据领导和技术指导等。一位发言者强调，数据是AI的基础；如果没有妥善管理，企业将错失简化操作和识别新商业机会的机会。
另一位高管指出，高质量的数据是AI系统的一个关键推动因素，并强调在组织内部培养值得信赖的数据文化的必要性。参与者还指出，成功的数据战略对于任何AI计划都是不可或缺的，强调在数据治理基础设施上的重大投资需求。
在讨论展开时，领导者们承认最近在生成性AI方面的进展揭示了许多组织的脆弱性，促使他们重新考虑现有的数据模型。建议采取一种平衡的技术整合方法，重点关注将创新与组织目标结合，而不是为了技术本身而采用技术。
最大化您的数据潜力：提示、生活窍门和事实
在当今快速发展的科技世界中，利用数据的力量比以往任何时候都更加重要。正如最近行业论坛所强调，理解有效的数据管理可以显著提升生产力和创新力。以下是一些提示、生活窍门和有趣的事实，帮助您更有效地 navigating 数据领域。
1. 优先考虑数据质量而非数量
在数据方面，拥有高质量、准确的信息远比仅仅收集大量数据更有益。实施能够清洗和验证数据的算法。定期审核和更新您的数据源将确保您的分析基于可靠信息，从而使决策更为精准。
2. 投资于数据治理
在您的组织中建立一个强大的数据治理框架。这包括管理数据资产的政策、标准和程序。通过确保每个人理解自己在数据管理中的角色，您培养了一个关于数据使用的责任感和信任文化。
3. 拥抱云存储解决方案
利用云存储可以显著提高数据的可访问性和管理能力。它不仅提供了增长的可扩展性，还增强了数据安全措施。确保您有一个有效的备份策略，可以保护您的数据免受丢失。
4. 使用分析工具提取洞察
利用商业智能和分析工具从您的数据中提取可操作的洞察。像Tableau、Power BI等工具可以帮助可视化数据趋势，从而促进更明智的决策过程。
5. 培养数据驱动的文化
鼓励在组织的所有层级推广数据驱动的决策文化。为员工提供培训和资源，使他们能够自信地在日常运营中使用数据分析。
6. 关注AI发展动态
随着AI技术的不断进步，保持对最新发展的了解至关重要。参加专注于AI和数据管理的网络研讨会、论坛和工作坊。这可以提供对您的组织可能直接受益的宝贵见解。
7. 对生成性AI保持谨慎
尽管生成性AI提供了令人兴奋的可能性，但它也揭示了现有数据模型中的脆弱性。在整合AI技术时，旨在采取与组织目标一致的平衡方法。避免在没有清晰战略的情况下盲目采用新技术。
有关数据管理的有趣事实：
– 研究显示，超过73%的公司正在投资于数据管理技术，以改善客户体验。
– 使用数据驱动战略的组织在获取客户方面的成功几率是非数据驱动组织的23倍，而在保留客户方面的成功几率是非数据驱动组织的6倍。
通过应用这些提示并保持主动的数据管理方法，您可以放大数据给您的组织带来的好处。有关数据管理和AI的更多见解和资源，请访问NetApp。
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk