成功的AI需要精心计划
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-18
步骤1：建立您的AI基础
在开始针对AI项目的分析策略之前，请通过回答以下三个关键问题来评估组织的AI基准：
1、您的企业如何定义AI？
2、您的企业为什么使用AI？
3、您期望AI带来什么业务价值？
这些问题看似非常简单，但令人惊讶的是，许多组织都难以回答。以我的经验，大多数组织没有花时间建立自己的AI基础，这导致他们的AI计划陷入困境或完全失败。
AI是如何定义的？
我近主持了一个讲习班，参与者被问到人工智能对他们意味着什么，我听到的AI定义与研讨会上的人一样多，一些人将AI视为机器人技术，一些人将AI视为数学，其他人则将AI视为人造生命-像机器人，数据-并将一些人视为增强智能。
随着AI的这种完全不同的含义，它是必须建立AI是如何在定义你的企业
将其记录下来并与所有员工共享，以使每个人在谈论AI以及组织的AI计划和目标时获得共识，为什么要使用AI？希望您的组织不会仅仅因为它很流行而部署AI，要拥有成功的AI计划，您必须确定期望AI如何影响您的业务，我发现许多组织无法阐明他们想对AI做什么，这意味着他们无法解释AI可以给他们或客户带来的价值，为什么要使用AI？”的好地方 旨在确定AI分析如何帮助您减轻业务和/或客户的痛苦，然后您可以将该目标与公司的战略举措相结合，以提供AI的路线图。
您期望什么商业价值？
这是规划过程中关键的问题。一个基础块是明确定义AI期望的业务价值。记录业务价值，以便可以轻松确定AI计划的成功或失败，此外量化预期的投资回报将有助于证明该项目的合理性，53％的客户投诉减少，这证明并量化了他们的AI计划成功。
步骤2：建立策略
建立AI基础之后，就该着手开发AI数据策略了，这与识别如何生成数据不同，人工智能计划很少会遭受数据太少的困扰，相反企业在访问和理解其数据时会遇到麻烦，用于AI的数据策略通过提供概述所需数据，访问策略，数据应处于的条件以及所需数据的时间表的文档来解决该问题。
数据策略：
1、确保可以轻松，高效地使用，共享和移动数据
2、提供有关谁有权访问哪些数据的规则
3、以有价值的公司资产查看和管理数据
4、建立通用的术语，方法，实践和流程，以可重复的方式管理和共享数据
必须了解如何使用数据
以确保对正确的数据进行整理，清理和对齐以支持AI的需求，您的数据策略必须建立，管理并与终用户沟通您的策略，过程和机制，以有效地使用数据。包括一个存储数据的计划，以便组织中的人们可以轻松，快速地访问他们的需求，同时清楚地解决敏感数据的安全问题，包括访问权限以及如何保护数据，必须监视涉及AI的分析，以确保准确性并实现业务目标和价值，如果您无法显示业务价值，则您的AI项目失败了。在这种情况下，请回到您的AI基础并重新审视您的结构和策略，也许您需要进行另一场内部对话，以确定您是否准备好使用AI，以及您的组织是否具有支持它的数据和分析专业知识。
在开始针对AI项目的分析策略之前，请通过回答以下三个关键问题来评估组织的AI基准：
1、您的企业如何定义AI？
2、您的企业为什么使用AI？
3、您期望AI带来什么业务价值？
这些问题看似非常简单，但令人惊讶的是，许多组织都难以回答。以我的经验，大多数组织没有花时间建立自己的AI基础，这导致他们的AI计划陷入困境或完全失败。
AI是如何定义的？
我近主持了一个讲习班，参与者被问到人工智能对他们意味着什么，我听到的AI定义与研讨会上的人一样多，一些人将AI视为机器人技术，一些人将AI视为数学，其他人则将AI视为人造生命-像机器人，数据-并将一些人视为增强智能。
随着AI的这种完全不同的含义，它是必须建立AI是如何在定义你的企业
将其记录下来并与所有员工共享，以使每个人在谈论AI以及组织的AI计划和目标时获得共识，为什么要使用AI？希望您的组织不会仅仅因为它很流行而部署AI，要拥有成功的AI计划，您必须确定期望AI如何影响您的业务，我发现许多组织无法阐明他们想对AI做什么，这意味着他们无法解释AI可以给他们或客户带来的价值，为什么要使用AI？”的好地方 旨在确定AI分析如何帮助您减轻业务和/或客户的痛苦，然后您可以将该目标与公司的战略举措相结合，以提供AI的路线图。
您期望什么商业价值？
这是规划过程中关键的问题。一个基础块是明确定义AI期望的业务价值。记录业务价值，以便可以轻松确定AI计划的成功或失败，此外量化预期的投资回报将有助于证明该项目的合理性，53％的客户投诉减少，这证明并量化了他们的AI计划成功。
步骤2：建立策略
建立AI基础之后，就该着手开发AI数据策略了，这与识别如何生成数据不同，人工智能计划很少会遭受数据太少的困扰，相反企业在访问和理解其数据时会遇到麻烦，用于AI的数据策略通过提供概述所需数据，访问策略，数据应处于的条件以及所需数据的时间表的文档来解决该问题。
数据策略：
1、确保可以轻松，高效地使用，共享和移动数据
2、提供有关谁有权访问哪些数据的规则
3、以有价值的公司资产查看和管理数据
4、建立通用的术语，方法，实践和流程，以可重复的方式管理和共享数据
必须了解如何使用数据
以确保对正确的数据进行整理，清理和对齐以支持AI的需求，您的数据策略必须建立，管理并与终用户沟通您的策略，过程和机制，以有效地使用数据。包括一个存储数据的计划，以便组织中的人们可以轻松，快速地访问他们的需求，同时清楚地解决敏感数据的安全问题，包括访问权限以及如何保护数据，必须监视涉及AI的分析，以确保准确性并实现业务目标和价值，如果您无法显示业务价值，则您的AI项目失败了。在这种情况下，请回到您的AI基础并重新审视您的结构和策略，也许您需要进行另一场内部对话，以确定您是否准备好使用AI，以及您的组织是否具有支持它的数据和分析专业知识。
因为数据是AI的关键要素，所以在坚实的基础上建立好的策略将确保AI的数据得到正确的存储，打包，集成和管理。拥有可靠，可信赖且精心挑选的数据支持的明确的AI目标和成功指标，将确保您的AI项目有效并达到组织的目标。
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