球迷都知道帽子戏法：在一场比赛中进三个球，这是一项了不起的壮举。它需要个人能力、团队合作和对足球的全身心投入。当涉及到人工智能（AI）时，同样的原则也适用：成功不仅仅是拥有最好的技术，而是确保有正确的策略来用高质量的数据来推动这项技术。人工智能的强大程度取决于提供它的数据，但许多组织仍然在努力使他们的数据人工智能就绪。
那么，你如何实现自己的数据帽子戏法呢？通过关注三个关键方面：培养开放的生态系统心态；在应用层进行创新，以及在数据策略方面保持敏捷。让我们来分解一下这些如何提升你的人工智能。
1.采取生态心态：玩得好，赢得大
想象一下，一支球队，如果每个球员都试图在不传球的情况下得分，这不可能吧？！数据也是如此。许多企业在数据花园中运营，数据被锁定在专有系统中，这些系统与其他系统无法很好地配合。这种方法扼杀了创新，限制了人工智能潜力。
生态系统思维优先考虑开放式集成，允许数据在系统之间自由流动。采用这种方法的公司明白，没有一个供应商可以提供所有的答案。企业不能将数据孤立在一个平台内，而是利用一个相互连接的技术网络，实现了实时数据共享和分析。
想想现代球队是如何使用分析的。他们从多个来源获取数据——队员表现指标、视频分析和实时比赛统计数据——以做出更明智、更快的决策。企业也需要这样做。通过整合他们的数据源并允许人工智能进入一个广泛的生态系统，他们可以为人工智能驱动的见解创造更丰富、更准确的基础。
2.应用层创新：让数据为人工智能服务
仅凭原始数据并不能创造价值——真正重要的是如何处理和应用它。这就是应用层发挥作用的地方。在足球比赛中，策略就是一切。你可以拥有最好的中场和最强的射手，但如果他们不在一个有凝聚力的比赛规划中工作，他们的天赋就会被浪费。数据以同样的方式工作；如果没有智能应用层，即使是最全面的数据集也仍然没有得到充分利用。
应用层是数据被精炼、转换和应用于人工智能的地方。它应该促进不同平台之间的无缝移动，确保人工智能模型在正确的时间获得正确的数据。专注于这一层的组织可以将碎片化、无法访问的数据转化为结构化、有意义的见解，人工智能可以据此采取行动。
例如，一家零售商希望使用人工智能来优化库存管理。如果没有有效的应用层，他们的人工智能系统可能很难理解来自供应链系统、销售点交易和客户需求预测的不一致数据。通过构建一个协调这些数据集的应用层，零售商可以确保人工智能获得清晰、实时的库存水平视图，减少浪费，提高销售额。
3.保持敏捷：摆脱过时的数据管道
足球运动员没有时间去猜测自己的动作。比赛节奏太快，所以敏捷是成功的关键。数据策略也是如此。传统的提取、转换、加载（ETL）甚至更新的ELT方法都是为批处理世界而设计的，它不再符合现代人工智能驱动的业务需求的速度和规模。
组织应该采用一种更灵活的方法，而不是依赖于减缓决策速度的僵化管道，这种方法消除了不必要的数据转换步骤，并允许实时直接访问详细的操作数据。这一转变消除了瓶颈，并使业务用户和人工智能应用程序能够访问见解，而无需等待复杂的工程工作流程。
把它想象成在比赛中途调整你的比赛计划。成功的团队不能在动态变化比赛进程中执行僵化策略，而是保持灵活性，实时对新信息做出反应，并做出快速、果断的比赛。同样的原则也适用于人工智能就绪的数据：摆脱繁琐的数据准备流程并采用实时、适应性强的数据策略的公司将获得竞争优势。
整合一切：你的AI比赛计划
在人工智能领域获胜不仅仅是拥有尖端的机器学习模型。这是关于建立正确的数据策略，使这些模型能够发挥最佳性能。通过采用开放的生态系统心态，在应用层进行创新，并保持数据策略的敏捷性，组织可以确保他们的数据为人工智能做好准备，并为成功做好准备。
就像球队微调其战略以保持领先地位一样，企业必须不断完善其数据计划。人工智能正在快速发展，那些优先考虑强大数据基础的人将在一个赛季结束时举起奖杯。完善你的数据策略，才能在人工智能时代取得巨大成功。
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