高质量数据如何驱动AI时代的成功

当前人工智能领域最具挑战性的事情之一是变化的速度。这就是在飞行中建造飞机的定义——只不过今天是一架螺旋桨飞机，明天是波音747，后天是太空飞机。数据领导者必须努力适应现在，同时为未来建立坚实的基础设施。最成功的领导者将平衡短期和长期的业务投资回报率，将人工智能投资视为一个复合循环：今天的小成功为明天的转型提供资金和动力。

尽管我们都试图预测未来，但人工智能发展如此之快，以至于没有人能确定它将走向何方。我们确实知道的是，它现在正在为数据团队带来最大价值的地方——如果你的数据没有为这些人工智能用例做好准备，你就会被甩在后面。

面向所有人的AI驱动的数据访问和激活

对数据团队来说，最令人兴奋的机会之一是使用人工智能实现数据民主化。概念数据民主化并不新鲜。我们在Amplitude已经谈论这个话题多年。然而，五到十年前，数据民主化主要是关于自助仪表板和报告。有了AI，我们已经超越了这一点，用户可以直接以自然语言激活他们的数据驱动见解。

尽管自然语言查询已经存在一段时间了，但直到现在，它才能如此一致地用普通英语得到正确的答案。业务用户不需要了解SQL，不需要操作过滤器和数据集，也不需要让数据工程师陷入请求的泥潭。他们只需通过基于文本的用户界面聊天，表达他们正在寻找的内容：

• 上个月我们在EMEA地区有多少次转化？
• 从A到B再到C的漏斗转化率是多少？
• 上周有多少百分比的新用户完成了入门流程？

如今，这些基于文本的界面通常位于分析平台内部。但这类问题正是当前在协作界面如Slack中训练AI数据机器人回答的问题。在不久的将来，这种更新的工作流程将变得普遍和广泛。

AI不仅连接数据集和指标；它还可以连接非技术团队用于采取行动的系统。以这种方式赋权业务用户访问、理解和参与数据，可以实现：

• 更快（且更好）的决策：当人们能够快速且独立地找到答案时，他们不会因等待答案而被阻碍，可以做出数据驱动的决策。
• 更多创新：团队可以运行实验和测试新想法，从而实现更快的创新循环。
• 更高的效率：通过减少对每个查询都依赖专业数据团队，可以降低数据处理和分析成本，或释放这些数据团队去从事更高影响力的分析。

这些AI界面需要良好、干净的数据才能产生可信、可靠的答案。

Ask Amplitude是一个会话式界面，帮助业务用户以自然语言表达与Amplitude相关的概念和问题，即使他们对分析工具经验最少，对数据分类理解有限。

智能体AI加速数据团队的任务

AI智能体可以成为数据团队的倍增器。它们在不增加员工的情况下扩展团队正在进行的工作。智能体可以即时分析数据以发现趋势和机会。从这些发现中，它们还可以提出和测试假设。它们从不停止学习，可以帮助你跟上无比快速的世界。

智能体作为数据团队的延伸，补充了数据团队所做的工作。它们提供了自动化大部分（或全部）手工工作的机会，这些工作目前阻碍了你的团队。大多数数据领导者在智能体AI方面只是触及皮毛（如果有所触及的话！）。它有巨大的潜力来解放数据团队，使他们专注于更复杂的工作。示例用例包括：

• 生成复杂的数据查询
• 监控数据管道中的故障或异常，诊断问题，并推荐或启动纠正措施
• 为业务利益相关者创建数据可视化
• 使用新样式、调色板等更新现有可视化。（当你的营销团队更新品牌时……再次）
• 标记敏感数据（PCI、HIPAA等）
• 筛选数据集并自动生成文档、描述和元数据
• 根据合规规则和数据分类评估数据访问请求，并做出建议或自动批准

解锁全新的数据使用方式

很容易看着这套新工具问：“AI如何加速团队已经在做的事情？”但从长远来看，更好的问题是：“AI如何构建新的流程，让用户更接近他们想要的东西？”

长期以来，创新的一个特点是新创造天然采取被取代事物的形式。人类有期望，不知道该如何处理完全新颖的事物。

最进步的数据领导者正在超越当前的用例和工作方式，完全重新构想团队如何参与数据以推进业务目标。有些人正在使用AI来反馈业务用户如何使用AI。然后，他们利用这些见解和建议来扩展和推动持续改进，在公司内部促进AI发展的飞轮。

其他人则通过赋予业务利益相关者AI驱动的场景模拟能力，来做出更好的决策和塑造业务战略。例如，数据团队可以使用AI模拟假设情景，如改变价格、扩展到新区域或重新分配预算。这些模拟超越业务数据，融合外部数据（如市场趋势、天气模式、地缘政治因素），为团队提供全面的未来结果视图。

随着数据团队在琐碎任务上花费的时间减少，他们可以利用人工智能为职能合作伙伴提供更具战略性和附加值的服务，使他们成为不可或缺的资源，并巩固他们在决策桌上的地位。

使用 Amplitude 创建 AI 就绪的基础

在当今的环境中，很容易在开始之前就感到落后。尽管其中一些 AI 数据使用案例可能看起来遥不可及，但做好准备的最佳第一步是优先考虑数据质量。

优先考虑数据质量、治理和结构的企业将是那些最快加速其 AI 计划的企业。这些数据资源将让他们在同行之前捕获 AI 的全部潜力。我们的最新指南提供了战术性技巧、最佳实践和专家见解，以帮助您为 AI 驱动的分析和行动准备数据。今天就查看，为明天做好准备。