鉴于大型企业拥有大量数据，单个部门几乎不可能知道整个组织范围内存在什么数据以及多少数据，更不用说理解和管理这些数据了，这意味着要可靠，迅速地管理成千上万的员工对数据的访问将是一项艰巨的任务。那么，为什么组织仍在尝试通过其集中的IT团队来管理对其数据的访问？

如今，几乎每个企业都依赖于云或SaaS应用程序，从CRM电子商务和市场营销自动化应用程序，它们都是开展业务和制定决策的地方，因此有97％的组织使用SaaS应用程序，或者业务用户渴望在自己的系统中利用SaaS数据进行分析，机器学习和AI培训数据集，客户支持或产品开发，不足为奇，这就解释了为什么公司越来越多地将其SaaS应用程序数据用于提取并集成到其整个DataOps生态系统中的原因，但是以高效有效的方式进行操作可能会充满挑战且成本很高，尤其是如果您使用API​​访问存储在供应商应用程序中的数据时，尤其如此，幸运的是，有一些具体的方法可以使它变得更容易且更具成本效益。

令人惊讶的粘滞信念是，机器学习模型仅反映数据集中现有的算法偏差，而其本身并不会造成危害，为什么尽管有明确的相反证据，但公正的模型的神话仍然对我们研究团体中的许多人如此具有吸引力？算法不是公正的，某些设计选择要比其他选择更好，认识到模型设计是如何影响危害的，便开辟了新的缓解技术，这些技术的负担不如全面数据收集的负担。

根据您的情况，为AI项目配备人员的方法有多种，这是找到适合您的方法的方法，通常当一家公司希望对AI产生重大影响时，他们会雇用一些数据科学家，并将他们放在自己的团队中，而无需考虑企业结构，这是一个错误，因为它经常导致筒仓，其中很少进行跨功能的通信，从而导致AI解决方案的有效性崩溃。

当现有客户联系到公司时，他们的互动如何开始？他们是被视为具有已知历史的老朋友吗，还是每次与公司互动时都需要从一个方格开始？完善的客户忠诚度取决于客户的经验，这要求与公司的所有互动都尽可能简单，快捷，相关且从购买，支持和续约到轻松完成。

业务解决方案始于清晰的数据定义，应用程序数据管理博客图像有了所有的信息-每天2.5兆字节，按一个计数来看-当今的企业在分类，组织和管理数据方面遇到困难也就不足为奇了，无论是需要数据还是仅需要数据（数字废纸），他们都必须方便使用。精明的数据管理是将信息转化为收入的基础。