作者：来自 Elastic Riya Juneja, Jennifer Klinger
保持竞争优势可能让人感觉像是一场持续的斗争，因为 IT 领导者们争相采用人工智能 (AI) 来解决 IT 挑战并推动创新。但通过合适的工具、流程和战略，你的组织可以充分利用专有数据，借助数据驱动的洞察和 AI 的力量，加速业务发展。
在大规模实时使用数据是推动业务价值的关键。超过 80% 的高管预计数据和 AI 将提升生产力和收入。但要实现这些成果，必须投资于强大的数据基础，以管理指数级增长的数据量，并挖掘客户、运营、产品和服务中的洞察。
AI 和生成式 AI (GenAI) 可用于优化系统和体验。但在进入这些下一代技术之前，你应该专注于在大规模获取相关的实时洞察，以指导决策。
但不要只听我们说。以下是来自 1005 位 IT 领导者的五个经验，讲述如何通过数据和 AI 解锁业务增长。
经验 1：优先考虑数据驱动的洞察以加速业务创新
你的业务依赖于海量数据。运营环境中的一切都会持续消耗和生成来自不同来源的数据：应用、系统、服务和基础设施。数据驱动的方法对解决关键业务挑战和推动创新至关重要 ------ 如果不了解客户的期望和需求，就无法创造卓越的客户体验。
要超越竞争对手并真正加速业务创新，你需要理解当前的运营状况和有潜力的增长机会。这不仅需要收集和分析相关数据，还要从中提取数据驱动的洞察。这些可操作的洞察可以帮助你提高韧性、提升生产力，并最终加快创新。
例如，你可能会发现一些客户在加入某个产品后放弃购物车。深入研究后发现，产品列表存在 bug，阻止了用户结账。
如果不加以分析，这些有用信息可能会在存储中被忽视，常常导致收入机会的丧失或高昂的运营成本。要在组织各个环节建立数据驱动、战略决策的文化，以发现并解决现有业务挑战，同时发掘创造价值的机会，从而开辟新的收入来源、提升竞争优势并促进业务增长。正如一位技术决策者所解释的那样："实时、大规模数据使用的问题会影响业务效率。"
在整个组织中采用以数据驱动洞察为核心的文化战略，为创新奠定基础。将数据转化为可操作洞察的起点是减少数据孤岛、提升数据可访问性，这可以带来更快的决策、更高的生产力，以及超越竞争对手的优势。
经验 2：确保你对数据洞察感到满意
现在，你可能已经从数据中获得了一些洞察，但你对这些洞察满意吗？五分之三的高管和决策者对可获得的数据洞察表示不满意。提供有意义且可操作的数据分析取决于明确目标和管理数据量。数据过多会产生噪音，而数据量不足且分散在多个孤岛中，则会使信息关联变得非常困难。
如果数据无法快速处理和分析，可能会导致决策延迟，影响客户服务、产品开发和营销策略等关键环节。
高管技术负责人
那么，如何确保你对数据洞察感到满意呢？首先识别组织中最能从准确、实时洞察中受益的领域。先专注于解决这些关键领域中的基础数据问题，然后再以准确性为核心优化这些洞察。洞察越准确，在业务环境中就越有帮助和价值。改进的数据洞察可以增强决策能力、降低风险并提高运营效率。
经验 3：花时间评估和提升数据成熟度
事实是，78% 的高管和 IT 决策者认为他们的组织在数据分析和智能化方面比同行更先进。实际上，组织的感知数据成熟度与实际数据成熟度之间存在显著差距。数据成熟度 ------ 即组织利用数据实现业务目标的能力 ------ 可以分为四个阶段：采集 、分析 、自动化 和转化。通过识别组织在数据成熟度框架中的位置，你可以发现最佳方法，利用数据和技术实现业务目标。
我们存在数据孤岛，组织的不同部门分别存储数据。这使得跨部门访问和使用数据变得困难。
公共部门技术决策者
如果你也面临类似挑战，很可能你的组织还没有达到数据成熟度旅程的更高级阶段。即使达到了，这个旅程也不会结束。这是一个持续探索的过程，利用数据的力量不断创新和实现运营化。要开始组织的数据成熟度评估，可以从数据挑战入手：你是否面临数据量过多或不足的问题？在组织内查找信息是否困难？你的数据分类体系是否有效？
通过评估并推进数据成熟度旅程，你正在构建与业务目标一致的稳健数据基础 。与业务目标对齐对于实现更明智、战略性的决策并发现使用 AI 的机会至关重要。
经验 4：理解 GenAI 需要在良好数据实践之后
GenAI 有潜力解锁新的自动化能力、提升搜索应用、改善客户体验，并让员工有更多时间专注于战略活动。它令人印象深刻，不容忽视 ------ 因此，你可能面临董事会或领导层的压力，尽快实施新的生成式 AI 应用。
但要从 GenAI 中获得价值，首先要有高质量的数据实践。你的 GenAI 输出取决于你输入的数据。输入质量高，输出才高。没有合适的数据和稳健的数据实践，GenAI 无法带来实质性进展，也无法体现其价值。反之亦然，有丰富的数据输入和精简的组织流程，你也会获得同样丰富的洞察。
获取高质量数据的起点是充分利用你的数据 ------ 跨环境使用，无论数据类型是结构化、非结构化还是半结构化。在稳固的数据实践基础上，寻找能够处理分布式架构中各种数据类型的解决方案。记住：数据越好，AI 输出越优。
经验 5：拥抱 GenAI 以获得竞争优势
"AI 是未来。没有它，我们就像恐龙。GenAI 可以让我们的公司在不牺牲任何东西的情况下做出更智能、更高效的决策。GenAI 聪明、不断学习和进化，它可以告诉我们遗漏了什么、该往哪里看、该做什么，"一位制造业技术决策者说。最近 GenAI 的发展带来了全新的、令人眼花缭乱的 GenAI 潜能，能够拥抱它的企业将获得众多优势。
全球的组织都感受到了这一点：93% 的高管计划投资或已投资于 GenAI，以提升生产力、运营韧性、客户体验等。
相对早期采用 GenAI 可以让你的业务在竞争中领先 ，通过创造新机会和推动创新。要保持领先，首先必须准备好高质量的数据。然后，确定一个可以从大语言模型 (large language model - LLM) 价值中受益的高影响力用例。
为了安全地获得最佳结果，需要使用检索增强生成 (retrieval augmented generation - RAG) 技术将专有数据输入生成式 AI 算法。这种技术可以为组织输出提供上下文，从而得到更准确、更相关的结果。
IT 领导者的关键收获
要在竞争、增长和创新中取得成功，组织需要稳固的数据基础，以加速 GenAI 技术的采用。你的数据和 GenAI 战略应使客户和员工能够自信地做出基于数据的明智决策。
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原文：Unlock business growth with data-driven insights: 5 lessons from IT leaders | Elastic Blog