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零售中的数据准备就绪：赢得AI竞赛的第一步
零售商正在竞争采用AI，但是杂乱的，孤立的数据通常会阻止成功。我们探讨了为什么数据准备，清洁结构化的集成数据对于解锁AI的全部潜力以及如何构建可推动实际结果的路线图至关重要。阅读以了解更多信息。零售业的邮政数据准备：赢得AI竞赛的第一步是在Fusemachines上首次出现。
来源:Fusemachines洞察力AI已成为整个零售业转型对话的核心。从个性化的购物体验到预测库存管理，零售商正在竞争将AI融入其业务的每个角落。
预测库存管理，但是有一个捕获：AI只与构建的数据一样好。对于许多零售商而言，凌乱，孤立的和不一致的数据是沉默的障碍，使他们的AI野心停滞不前。
不一致的数据i此博客探讨了零售数据准备的重要性，以及为什么它是从AI中解锁价值的关键第一步。
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零售中的数据准备力是什么？
数据准备就绪是指公司数据跨系统的清洁，可访问，结构化和一致性。在零售业中，由于涉及POS系统，电子商务平台，CRMS，ERP，忠诚度计划等零散的生态系统，实现数据准备就绪尤其具有挑战性。
电子商务平台没有高水平的数据卫生和集成，即使是最复杂的AI工具也将难以有效地执行。
数据准备是：
- 准确的AI模型可自动化尺度的个性化决策
签名您的零售数据尚未准备就绪
大多数零售商至少面临以下数据问题：
- 产品目录不一致：不匹配的类别，重复的SKU和非结构化属性即可完成客户资料：电子商务，店内和忠诚度系统结构的库存数据之间的零散数据：跨商店位置或仓库台面系统的限制标准化系统：缺乏销量的整合：