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未来公司的AI策略：强大的数据基础如何为您准备可持续创新
在过去的几年中，创新的加速速度使业务领导者鞭打了，而且要跟上一系列新的能力进入市场一直是一项挑战。就在公司认为自己处于领先地位时，新的公告威胁到分散关注和脱轨。这导致了C-Suite […]您公司的AI策略的未来后期防护措施：强大的数据基础如何为您提供可持续创新，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI在过去的几年中，创新的加速速度使业务领导者鞭打了，而且要跟上一系列新的能力进入市场一直是一项挑战。就在公司认为自己处于领先地位时，新的公告威胁到分散关注和脱轨。这导致C-Suite通过其数字策略进行更长远的思考，并增强其可持续创新能力。
可持续创新的概念与可持续性本身不同（通常涉及气候影响），而是认识到新兴技术需要正确的生态系统才能蓬勃发展。换句话说，数字化转型不仅仅是现在获取可用的技术，还涉及建立强大的数据基础，以便获取接下来的任何技术。该基础是创新本身的根源，它允许公司在顶部（使用AI烘焙）建立分析模型，以提供驱动变化的见解。这种环境通常是“快速学习失败”原理的起源。因为它为团队提供了实验和测试新想法的空间。
随着AI和Genai周围的炒作从实验转变为执行，公司正在通过创建一个可访问，有组织和结构的可访问时间来承受时间考验的强大，良好的数据层来实现未来的投资。
解决数据差距
根据BCG要使您的数据基础，首先要问一些关键问题
请记住，提升和移动数据的能力（无论是现场还是通过云迁移）与使其准备就绪的能力不同。为了确保准备消耗数据（即能够分析AI-Insights），公司需要首先考虑一些重要问题：
我们的数据如何与特定业务成果保持一致？ 代理AI 我们的路有哪些障碍？ 麦肯锡 我们如何优化数据以提高效率？ sap