从石油到燃料：如何将原始数据转化为人工智能的真正智能？
我们生活在一个万物皆产生数据的世界。每一次点击、购买、对话或注册都会转化为数字碎片，并以指数级速度增长。
据 Exploding Topics 的研究显示，每天产生的数据超过 3.28 亿 TB。这相当于每天有大约 3.28 亿个 1 TB 的硬盘被填满——如此庞大的数据量，已经超出了我们人类的理解能力。
但数据量本身并不意味着竞争优势。原始数据就像新开采的石油：它本身没有形态，也没有直接价值。只有经过转化过程，它才能成为真正的燃料。而这正是许多公司陷入困境的地方，他们不知道从何入手，也不知道究竟该从这片“原始海洋”中提取什么。
更安全、更快速、更清晰地使用人工智能 (AI) 。
无论贵公司规模大小，这段旅程都始于一个问题： “您的数据试图告诉您什么？”
让我们一起来探索！
如果说原始数据是“新石油”，那么数据转换就是使其可用的过程——这好比将原油提炼成优质燃料，从而高效安全地驱动智能系统。
在人工智能领域，这种转换正是区分被动应对和主动预测、学习与演进的关键所在。因为仅仅收集数据是不够的：数据需要经过处理、整理和赋予意义。只有这样，才能产生真正的智能。
在实践中，数据转换意味着收集分散在不同系统（例如电子表格、CRM、ERP、电商平台、公共数据库等）中的信息，并对这些信息进行处理，使其能够并排呈现，从而产生意义。这包括对进行标准化、清洗、连接和结构化，使其能够被可靠地使用，包括在人工智能应用中。
对于任何寻求决策敏捷性和行动可预测性的公司而言这都是。而最重要的是：这个过程不必复杂或难以理解。借助合适的技术，数据转换可以实现自动化和持续进行，不再是瓶颈，而是真正的竞争优势。
但为什么现在数据转换变得如此迫切？当前形势发生了哪些变化，使得数据转换成为各种规模企业的战略重点？接下来，我们将探讨这些问题。
人工智能并非适用于所有数据：它依赖于稳固、可靠且结构良好的基础。如果数据不完整、不连贯或重复，人工智能的效率就会降低，甚至更糟的是，它可能会生成扭曲的结果。这就像试图用相互矛盾的信息构建逻辑论证一样，结果几乎不可能连贯一致。
因此，数据转换不再仅仅是技术上的差异化因素，而是成为那些希望战略性地运用人工智能的人的基本要求。这不仅仅是一个技术问题，更关乎未来决策方式的选择：是基于清晰的数据还是模糊的假设？
因此，能够掌控自身数据的公司可以预测趋势、自动化流程、降低风险并响应市场变化。而且，与人们的想象相反，这种能力并非大型企业的专属。关键在于流程——而这正是我们将在下文中详细阐述的内容。
提炼过程：从收集到分析。
数据转换并非一蹴而就，而是一个持续的过程，它分为五个主要阶段：
- 收集：从不同来源（例如电子表格、系统、数据库、API、CRM、ERP 等）识别和收集数据；
- 标准化：统一格式、字段和命名规则。许多重复或不兼容的问题都在这里得到解决；
- 质量和整洁性：消除不一致、重复数据、不完整或过时的条目；
- 结构化和整合：将数据组织成模型，以便进行更智能的交叉引用、关系构建和分析；
- 分析与激活：基础准备就绪后，数据便能发挥作用，无论是用于人工智能系统、仪表盘，还是为人类决策提供更清晰的依据。
这些步骤都至关重要，它们确保进入系统的是真正有价值的资产，而不仅仅是缺乏内涵的“数量” 。
既然您已经了解了转型的原因和方法，那么下一个问题就不可避免：您的公司究竟能从中获得什么？让我们一起来探讨。
数据转型不仅仅是一个技术步骤，更是一个战略转折点。高效的数据转型能够让数据不再是静态的存储库，而是驱动决策、自动化流程并挖掘机遇的引擎。
这就像从一辆没有仪表盘的汽车升级到一辆能够实时显示所有数据的高性能车型：速度、路线、油量、温度等等。不同之处在于，在商业领域，这些指标能够反映财务绩效、客户行为、运营瓶颈等等。
掌握了这一转型之道的企业能够：
- 采取可预测的行动：利用历史数据和背景数据来预测需求并降低风险；
- 做决定时要更有信心：基于证据，而不是猜测；
- 节省时间，提高效率：利用智能自动化消除重复性任务；
- 提高竞争力：通过对市场和运营的清晰了解；
- 个性化优惠和体验：将行为数据与历史记录和偏好进行交叉比对；
- 释放人工智能的潜力：用可靠且结构化的数据训练算法。
这一切都将造就一种更敏捷、更具分析性的企业文化，这种文化更能抵御不确定性的影响，而这正是那些只会被动应对的公司与那些引领潮流的公司之间的关键区别。
既然收益如此显而易见，那么如何才能将这一切付诸实践呢？在下一节中，我们将向您展示您的公司需要哪些条件才能有效地实施这一流程。请继续阅读！
正如我们之前提到的，高效地转换数据并非只有拥有强大技术团队的大型企业才能完成的任务。如今，这一过程变得越来越容易实现，尤其是在目标明确、需要解答的问题清晰的情况下。
第一步并非选择工具，而是了解自身的路径。正如赛车手在比赛前熟悉赛道的每一个弯道一样，您的公司也需要确定最相关的数据、数据的位置以及基于这些数据需要提供的答案。基于此，下一步是构建一个能够实现以下目标的流程：
- 从正确的来源收集
- 整合这些信息，同时避免产生干扰；
- 进行转换和整理，以便持续使用；
- 分发给将要使用它的人员和系统。
这个工作流程不必是手动、缓慢或复杂的。合适的工具就能解决这个问题；不妨了解一下。.
该过程所需的基本工具和技术
高效的数据转换依赖于能够自动化数据全程（从数据源头到价值创造）的技术。其中最重要的资源包括：
- 集成平台（iPaaS） ：快速灵活地连接来自不同来源（电子表格、CRM、ERP、数据库、API）的数据；
- 转换环境（ETL/ELT） ：负责组织、清理、标准化和准备数据以供实际使用；
- 现代存储结构（数据湖或数据湖屋） ：以不同的准备级别存储数据，从而实现更快、更可靠的分析；
- 灵活的操作语言，例如 SQL 和 JavaScript，可以对数据路径进行微调，从而提供灵活性和控制力。
- 仪表板和可视化工具：Power BI、Metabase 和仪表板将数据转换为清晰易懂的视觉信息。
这些技术能够以集成、安全且可扩展的方式实现数据转换，而无需企业配备大量专家来主导整个流程。
但是，与任何创新之旅一样，数据转换的实施也面临着挑战。下一节，我们将探讨需要关注的主要问题以及如何从战略层面应对这些问题。
将数据转化为战略资产并非一蹴而就。如同任何复杂的系统一样，它需要精细调整各个环节、测试极限，并关注可能危及整个流程的关键点。
以下，我们将重点介绍这一过程中最常见的挑战，以及从一开始就需要考虑的事项，以确保取得进展并获得持续成果！
隐私和数据安全
在企业处理日益增长的敏感信息量的背景下，安全是首要的管控要素。仅仅加速是不够的：必须确保“刹车”有效，数据受到多层安全防护和法律合规性的保护，正如巴西《通用数据保护法》（LGPD）所要求的那样。
这包括加密、访问控制、匿名化和安全存储等措施。换句话说，只有当数据受到强大且安全的保护环境时，人工智能才能可靠地运行。
如何管理大量信息。
数据来源广泛：ERP系统、CRM系统、电子表格、API、公共数据库等等。管理如此庞大的数据量需要一个高速稳定的架构。数据湖和数据湖仓库等解决方案应运而生，它们如同组织完善的供应中心，将原始数据与可供使用的数据分离，同时确保系统不崩溃。
即使数据量激增，也能保证系统流畅运行，避免瓶颈和处理过载
合格专业人员在数据分析中的重要性。
无论技术如何发展，任何系统都离不开优秀的引导者。合格的专业人员至关重要，他们能够解读上下文、验证信息质量，并引导数据做出更明智的决策。
他们负责将数字转化为战略叙事，并确保提炼后的数据真正对业务产生影响。
思维模式和组织文化的转变
建立数据驱动文化就像改变你的驾驶方式：它需要培训、坚持不懈和清晰的目标。这不仅仅关乎工具，更关乎人们是否信任数据，并基于证据而非假设来做出决策、学习和调整方向。
当这种文化扎根于此，数据不再仅仅是月底的报告，而是成为指导公司日常运营的宝贵资产。
克服这些挑战才能确保公司的稳定性和规模化发展。如今，有了合适的架构，是时候展望未来了：数据在人工智能领域将扮演怎样的角色？一起来看看吧。
未来几年，人工智能的发展将不再仅仅以其快速响应能力来衡量，而是以其实时学习能力来衡量——而这与日常运营中数据的转换方式直接相关。
如今，一些较为成熟的公司已经开始在其数据管道无需依赖编码或人工调整。人工智能甚至在分析之前就开始行动：它能够组织数据、发出警报并进行预测。
据麦肯锡公司称， 72% 的公司已经在使用某种程度的人工智能，这表明人工智能的普及率有所提高，但基础层面的准备仍然不足。这种情况为一项决定性的举措创造了空间：采用使用内部数据训练并在受控环境中保护的
私有生成模型公司不再使用基于外部内容训练的通用人工智能，而是开发能够根据合同、技术手册、服务记录或任何其他战略业务来源做出响应的智能代理。
这不仅仅关乎效率，更关乎构建尊重行动背景和保密性的情报体系。其结果如何？减少对公共数据的依赖，获得更精准的答案，并更好地掌控真正创造价值的模型。
这样的未来已然开启。而那些现在就开始以战略眼光构建数据的企业，将在情报领域抢占先机。
在下一部分中，我们将展示 Skyone 如何在实践中实现这一场景！
在 Skyone，我们不相信通用解决方案。我们深知每家公司都有不同的起点，正因如此，我们的平台旨在适应各种不同的场景，既不会僵化，也不会复杂化，更无需内部变革。
多年来，我们意识到真正的挑战不仅在于系统集成，更在于如何使数据从源头到实际应用的整个流程流畅顺畅。因此，我们构建了一个能够消除干扰、自动化步骤并提供实时可见性的架构，让您全面了解所有转换过程。
在实践中，这意味着我们可以：
- 直接从电子表格、旧系统、SQL 数据库和外部来源读取数据，无需为每个新条目手动编码；
- 灵活运用 JavaScript 和 JSONata 中的转换逻辑，就像每条数据在到达 AI 之前都要经过量身定制的微调过程一样；
- 在云端和本地环境中运行，尊重每位客户在合规性、隐私性和性能方面的需求；
- 并将所有这些信息集中在一个地方，实现治理、可追溯性和完全控制。.
我们的职责是确保贵公司的数据流顺畅、清晰，并随时生成真正的洞察。我们的平台在后台承担繁重的计算工作，让您和您的团队能够专注于将数据作为战略资产加以利用。
想将这一理念付诸实践，并了解它如何应用于您的运营吗？请联系 Skyone 专家。我们随时准备帮助您以更高的自主性、速度和规模将数据转化为决策！
数据转型不仅仅是一项技术举措，更是一次战略上的成熟。在本文中，我们已经看到，原始数据本身并没有价值。它需要被提取、整理、提炼和激活，才能在人工智能应用中更快地生成决策、提供更准确的答案，并产生真正的智能。
很明显，挑战不仅在于可用信息的数量，还在于如何方式构建这些信息。而这一过程并不依赖于庞大的项目或复杂的架构，它依赖于远见卓识、清晰的目标以及能够使转型过程流畅进行的工具。
随着人工智能的进步，我们对待数据的方式变得愈发重要。任何想要在保持稳定性和可控性，都需要确保数据“引擎”干净、校准良好，并能够高效响应。正是基于这种理念，我们组织了本文的内容：帮助您将数据视为一种鲜活的资产，而非静态的文件。
想要继续探索数据和人工智能如何转化为真正的商业优势吗？另请阅读我们的文章“人工智能在商业中的应用：人工智能如何改变您的公司”！
无论您是刚刚开始探索人工智能 (AI) 的世界，还是已经了解数据的重要性，最初总会遇到一些相同的问题：“我的公司准备好了吗？”、“我需要一个强大的架构吗？”、“这适合小型企业吗？” 。
在这里，我们汇总了最常见的问题，并以客观、清晰和实际应用的方式一一解答。
1）小型企业能否从数据转型中受益？
是的。各种规模的企业都能从数据转型中获益，尤其是小型企业，它们无需构建繁琐的基础设施即可获得敏捷性和智能化能力。借助易于使用的工具和简单的自动化流程，企业可以整合来自电子表格、CRM 或 ERP 系统的信息，并开始做出更自信、更基于事实的决策。关键在于首先要明确哪些数据最相关，以及数据转型的目标是什么。.
2) 如何知道我的公司是否已准备好进行数据转型？
你不需要一开始就把所有东西都整理好，但你必须知道你想通过数据发现什么。如果你的公司已经实现了流程数字化（例如在客户关系管理系统、电子表格、销售平台等中），并且面临着诸如“为什么结果会有差异？”、“我们错失了哪些机会？”、“我们可以更好地预测什么？”之类的问题，那么你已经有了一个起点。数据转换的目的正是为了将目前分散的信息梳理清楚。最重要的是要有一个清晰的问题或目标。其余的都可以（也应该）在过程中逐步构建起来。.
瑟隆·莫拉托
数据专家兼兼职厨师特伦·莫拉托（Theron Morato）以其独特的视角解读数据世界，巧妙地将科技与美食融合，创造出引人入胜的比喻。他为Skyone的LinkedIn页面撰写“数据速递”（Data Bites）专栏，将复杂的概念转化为生动有趣的洞见，帮助企业充分利用数据价值。.
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