對於期望能夠掌握人工智慧的公司來說，人工智慧(AI)有望節省成本、獲得競爭優勢，並在未來的商業戰場上站穩腳步。但是，儘管人工智慧的採用速度持續上升，但投資水準往往與回報不成正比。要想在人工智慧領域取得成功，有許多關鍵環節，其中包括正確的資料架構。
目前，只有26%的人工智慧計畫被組織廣泛投入生產。不幸的是，這意味著許多公司在AI部署上花費了大量時間，卻沒有得到實際的ROI。
同時，在這個世界上，每個公司都必須表現得像科技公司一樣才能保持領先，技術團隊、工程和IT領導者利用數據實現商業成長的壓力越來越大。特別是隨著雲端儲存支出的增加，企業希望提高效率，並最大化儲存成本較高的資料的ROI。但不幸的是，他們沒有足夠的時間。
為了滿足快速出結果的需求，映射資料架構不能再在沒有明確目標的情況下繼續。科技領導者必須以人工智慧為首要目標來建構資料架構。
如果不這樣做，他們會發現自己以後會重新修復它。在今天的業務中，資料架構應該朝著一個明確的結果前進——這個結果應該包括對終端用戶有明顯好處的AI應用程式。這是讓你的企業在未來成功的關鍵。
幾個核心原則將幫助您設計一個能夠支援交付ROI的AI應用程式的資料架構。當你在建立、格式化和組織資料時，可以把以下幾點當作檢查自己的行動指南：
在建構和開發資料架構時，始終關注業務結果是最基本的規則。特別建議查看公司的近期目標，並據此調整資料策略。
例如，如果你的商業策略是在年底前實現3000萬營收，那麼要弄清楚如何利用數據來推動這一目標。把更重要的目標分解成更小的目標，然後朝著這些目標努力。
雖然設定明確的目標是關鍵，但最終解決方案必須始終足夠敏捷，以適應不斷變化的業務需求。例如，小規模的專案可能會發展成多通路的項目，你需要在建置時考慮到這一點。固定的建模和固定的規則只會產生更多的工作。
設計的任何架構都應該能夠容納更多可用的數據，並利用這些數據實現公司的最新目標。盡可能實現自動化。這將快速、重複地利用數據策略產生有價值的業務影響。
例如，如果你知道你需要提交每月報告，從一開始就把這個流程自動化。這樣，只會在第一個月花一些時間在這個流程上面。由此產生的作用影響將持續有效且正面。
為了保持在正確的軌道上，必須知道資料架構是否有效地執行。當資料架構能夠既支援AI運作，又可以向業務中的每位員工交付可用的、相關的資料時，它就能發揮作用。密切關注這些將有助於確保數據策略適合目標和未來。
隨著科技的不斷發展，企業必須跟上速度，否則就會被甩在後面。這意味著科技領導者要與他們的團隊保持聯繫，並允許他們把新的創新帶到會議室討論。
以上是成功AI需要正確的資料架構的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
