为什么要实现数据集成？一文了解如何连接商业应用程序提高AI能力
包袋鼠
发表于 2022-01-18 11:37
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人工智能(AI)和机器学习(ML)已经在我们的个人生活中无处不在。在商业世界中也是如此。数据集成可以帮助企业将其AI应用提升到一个新的水平。在许多方面，AI现在已经是一项成熟的商业技术。因此，它不再是先锋公司的专属领域。不仅由ML支持的高级分析变得流行。通过自然语言处理(NLP)人工智能响应客户请求的聊天机器人也在崛起。然而，许多人都没有充分挖掘AI的潜力。
AI最需要的是数据。ML算法会摄取大量数据集进行训练。当人工智能从无数的数据点中提取出人类无法想象的可操作信息时，人工智能就处于最佳状态。
企业收集的数据量越来越大。然而，大多数人都未能利用他们所拥有的所有数据来进行AI应用。
在2021年，大量的部分业务操作发生在应用程序中。这些现在通常是软件即服务（SaaS）公司的云服务。有像FreshBooks这样的会计平台。像Salesforce这样的客户关系管理（CRM）系统。像HubSpot这样的营销强国。
根据最近的统计，企业平均使用73个不同的应用程序。此外，员工80%以上的工作都在云端进行。在2020年，大流行另外放大了这些趋势。
大量的数据生活在每个平台上。通过集成，这些服务可以利用彼此的数据。这使得无数的业务流程可以在云端进行，从营销到财务报告。
然而，很少有企业利用所有可能的集成来统一他们的数据，并将其置于AI和ML的处置之下。
拥有一个数据集成策略很重要。以下是为什么，挑战是什么，以及您的企业如何受益。
为什么要努力实现数据集成？为了创造和利用协同效应
在商业中，AI有三个核心任务：流程自动化、生成深度分析以及吸引客户和团队成员。
对于这一切，来自互联业务平台的数据是非常宝贵的。
我们以一项核心办公技术为例：商务电话服务。由于采用了网络电话（VoIP）技术，现代商务电话是基于云计算的。对于企业来说，这有无数的优势，有些优势比其他优势更明显。VoIP实现了多种沟通渠道，从视频会议到即时聊天。
但VoIP商务电话还实现了AI应用。
例如，NLP人工智能可以实时抄录语音交互。这可以应用于公司代表和客户之间的每一次对话。然后，ML算法可以在抄本上运行高级分析，如情感分析。结果是什么？公司代表可以收到对其表现的即时评估。他们可以查看对话并学习。
但通过与其他平台整合，这种人工智能生成的数据变得更加有用。将你的云商务电话系统与CRM连接起来，你就可以将每份记录添加到客户档案中。这立即提升了个性化的可能性。反过来，这可以增加你的转换或保留的机会。
您还可以将数据整合到人事管理平台中。例如，对公司代表的对话进行情感分析，可能经常是负面的。你会在他们的绩效评估中看到这一点。然后，你就可以解决这个问题。例如，有针对性的培训可以展示其他笔录中的正面例子。
或者想象一下，你正在使用情感分析算法来筛选在线评论。就其本身而言，这将为您提供有关客户态度和期望的宝贵见解。但将其与数字营销平台的数据整合，你就可以走得更远。然后，人工智能可以将电子邮件活动或社交媒体策略与在线评论中的情绪趋势相关联。
实时获取关键信息
速度是整合数据提升AI性能的另一个核心优势。整合增加了你可以访问的信息量。更重要的是访问变得更容易和更快。
让我们回到商业电话的例子。客户电话的记录本在你的CRM中。想象一下，有人打电话来询问他们在使用你的一个产品时遇到的问题。几天后，同一个客户又打来了电话。现在，你的企业电话服务中的人工智能助手就会调出相关的CRM记录。在你的代表还没接电话之前，他们就能了解到这个客户的完整案例。他们是如何描述他们的问题的 从人口统计学到账单历史的个人信息。甚至是上次通话中哪些对话策略效果最好。
所有这些都使你的客户不必再对他们的问题进行长篇大论的总结。首先，这减少了他们的挫折感。另一方面，这也让您的代表能够以个性化的方式来解决他们的问题。总的来说，交流会更有效率，让双方都满意。您的企业节省了资源，同时也提高了客户满意度。这一切都要归功于人工智能的整合。
产生正反馈回路
商业应用数据整合对人工智能的最后一个重要优势是正反馈循环。
这意味着通过整合平台，你会产生新的数据。在此基础上，您可以完善您的策略并发展您的平台。导致更多的数据。
以聊天机器人为例。如今，无数的公司在他们的在线商店和网站上使用它们。它们由NLP人工智能驱动。它们的有用性取决于它们是否能向客户提供相关信息。
对于这一点，上下文是至关重要的。客户行为可以提供这种上下文。通过为聊天机器人AI提供行为分析，您可以增加它们的有用性。
为此，你可以从电子商务和网站分析平台上输入客户数据，并将其反馈给AI。让AI找到模式，并利用这些模式来训练你的聊天机器人。在此基础上，它将给客户提供建议，并向客户提出建议。然后，跟踪这些客户的进一步行为。它会给你更多的数据--来完善你的聊天机器人。
这种聊天机器人人工智能和电商分析之间的反馈训练有助于提高沟通效率。并认真提升客户体验，从而提高客户的留存率和销售额。
数据整合的挑战
正如上面的例子所表明的那样，数据整合为人工智能带来了无数的好处。但它在实施过程中也带来了一些挑战。
首先，希望整合数据的企业面临着孤岛技术的障碍。数据孤岛对于ML算法训练来说是无法进入的。训练后的模型也无法分析其内容进行决策。
其次，数据的可读性是一个核心问题。许多平台具有特异的数据结构，缺乏元数据或上下文。它们甚至可能以专有格式保存文件。
第三，数据的可信度经常受到质疑。哈佛商业评论》的一项研究就强调了这一点。在其中，近50%的公司承认存在数据完整性问题。虚假、不一致或陈旧的数据问题屡见不鲜。而更麻烦的是，由于孤岛现象，超过一半的企业数据完全不能提供价值。
企业可以通过几种途径来避免这些陷阱，克服这些挑战，有效地利用集成数据来实现人工智能。其中第一个是数据映射，以建立单一的真相来源。
数据映射和真理的单一来源
严格来说，数据映射是数据集成的一个子领域。它描述的是将一个系统中的数据片段与另一个系统中的相应项目连接起来的过程。比如说 将CRM记录中的 "姓名 "字段 映射到商业电话系统中的 "来电显示 "字段上
这样做的目的是为了统一数据，同时保持数据的完整性。
最关键的是，这还可以帮助企业建立单一的真实来源。这指的是单一的主记录，它可以拥有很高的准确性，并能看到频繁的更新。其他系统将从这里获取数据。
这并不意味着所有数据都需要存储在单一记录中。但对于每个项目，应该只存在一个最终来源。特别是高度敏感的数据--比如姓名、地址或社会安全号码--应该这样处理。这使得控制和审计如何处理这些信息变得更加容易，同时还能利用其价值。
好消息是，基于人工智能的现代编目工具可以维护这种主记录。它们可以解析来自您所有平台的信息，并推断出可信的元数据。它们还可以自动清理数据并突出显示不一致的地方。这是处理数据复杂性的关键的第一步。
处理数据的复杂性
如上所述，数据的可读性是一个需要克服的主要障碍。核心在于，这意味着要处理数据的复杂性。
越来越多的原始数据可以使用。这些原始数据有无数种不同的格式。这些格式从社交媒体帖子过电商统计数据到服务器日志。
此外，这些信息很多都缺乏上下文，尤其是自然语言数据。以一个社交媒体帖子的线程为例，其中可能包括缩写和错别字。如果没有附带的表情符号、GIF或视频，许多语句可能就没有意义。
另外，所有这些信息都分散在越来越多的平台上。而这些平台，又可能有几十个甚至上百个第三方集成。
利用AI克服数据整合挑战
好消息是，人工智能系统在处理这些挑战方面正变得越来越好。这意味着你可以使用AI为AI生成输入数据。
首先，人工智能可以自动进行数据映射，精准而快速。此外，映射机制可以剔除重复和缺失值等问题。这有助于保持数据的完整性，加快数据统一的速度。
此外，人工智能还可以自动地将孤岛在不同地方的数据定期导出到中央数据中心。它可以推断数据结构，解析不常见的格式。而最关键的是，它可以从一个单一的真理来源出发，在各个系统中传播和整合数据。
最近，人工智能和ML算法已经善于解析情景语境。如果传入数据的模式结构是未知的，或者只有部分已知，它们会根据模式进行判断，或者解析内容来解读模式。
AI辅助集成还是自助式API？
不过，数据整合的一个关键问题依然存在。企业到底该如何去做？
说人工智能能做这个做那个很容易，但没有具体说明它到底怎么做。
一般来说，企业可以通过三种方式来进行数据整合。
首先，企业规模的企业可能有资源聘请并责成数据分析师建立整合和分析的体系。他们拥有所需的编码和数据挖掘方面的知识，可以根据雇主的具体需求建立一个定制化的系统。只要能正确进入各种商业应用的管理空间，应该没有什么事情能阻碍成功。
其次，你可以选择自助式分析平台。越来越多的平台旨在让非专业人员轻松获得分析结果。其中许多是以云API的形式出现的。他们的目的是使AI分析民主化。遵循这一理念，一些平台甚至提供类似聊天机器人的功能。这些帮助您以对话方式创建一个集成程序。
最后，你可以--最起码--利用你已经掌握的集成。许多主要的商业应用程序已经提供了相互之间的本地集成。更有甚者，它们与Zapier等桥接器兼容。在许多情况下，花时间探索您现有应用生态系统中的集成选项，已经可以获得巨大的回报。优先考虑提供人工智能分析和自动化功能的平台，然后继续绘制可用集成的关系网。
数据整合是一个挑战。但这是一个值得应对的挑战，以获得回报。在2021年，利用企业所掌握的所有数据是至关重要的。它将帮助你更好地了解你的客户，满足他们的需求，并提高你的销售额。
最好的方法是通过数据整合，利用AI来改善AI。您可以手动探索现有的集成选项，找到一个易于操作的云API，或者在专业分析师的帮助下接近任务。将所需的系统和自动化流程落实到位将需要一些时间和精力。在一天结束时，这将是值得的。
您将能够提高算法的质量，建立积极的反馈循环，并以前所未有的水平获得洞察力。在基于洞察力的决策下，你将能够引导你的企业度过未来的时代。
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