对于期望能够掌握人工智能的公司来说，人工智能(AI)有望节省成本、获得竞争优势，并在未来的商业战场上站稳脚跟。但是，尽管人工智能的采用速度继续上升，但投资水平往往与回报不成正比。要想在人工智能领域取得成功，有许多关键环节，其中包括正确的数据架构。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
目前，只有26%的人工智能计划被组织广泛投入生产。不幸的是，这意味着许多公司在AI部署上花费了大量时间，却没有得到实际的ROI。
所有公司都必须像科技公司一样运作
与此同时，在这个世界上，每个公司都必须表现得像科技公司一样才能保持领先，技术团队、工程和IT领导者利用数据实现商业增长的压力越来越大。特别是随着云存储支出的增加，企业希望提高效率，并最大化存储成本较高的数据的ROI。但不幸的是，他们没有足够的时间。
为了满足快速出结果的需求，映射数据架构不能再在没有明确目标的情况下继续。科技领导者必须以人工智能为首要目标来构建数据架构。
如果不这样做，他们会发现自己以后会返工重新修复它。在今天的业务中，数据架构应该朝着一个明确的结果前进——这个结果应该包括对终端用户有明显好处的AI应用程序。这是让你的企业在未来取得成功的关键。
成功的数据架构的三个基本要素
几个核心原则将帮助您设计一个能够支持交付ROI的AI应用程序的数据架构。当你在构建、格式化和组织数据时，可以把以下几点当作检查自己的行动指南：
朝着一个目标努力
在构建和开发数据架构时，始终关注业务结果是最基本的规则。特别建议查看公司的近期目标，并相应地调整数据策略。
例如，如果你的商业战略是在年底前实现3000万营收，那么要弄清楚如何利用数据来推动这一目标。把更重要的目标分解成更小的目标，然后朝着这些目标努力。
快速创造价值的设计
虽然设定明确的目标是关键，但最终解决方案必须始终足够敏捷，以适应不断变化的业务需求。例如，小规模的项目可能会发展成多渠道的项目，你需要在构建时考虑到这一点。固定的建模和固定的规则只会产生更多的工作。
设计的任何架构都应该能够容纳更多可用的数据，并利用这些数据实现公司的最新目标。尽可能地实现自动化。这将快速、反复地利用数据策略产生有价值的业务影响。
例如，如果你知道你需要提交月度报告，从一开始就把这个过程自动化。这样，只会在第一个月花一些时间在这个流程上面。由此产生的作用影响将持续有效和积极。
知道如何测试成功
为了保持在正确的轨道上，必须知道数据架构是否有效地执行。当数据架构能够既支持AI运作，又可以向业务中的每个员工交付可用的、相关的数据时，它就能发挥作用。密切关注这些将有助于确保数据策略适合目标和未来。
随着技术的不断发展，企业必须跟上速度，否则就会被甩在后面。这意味着科技领导者要与他们的团队保持联系，并允许他们把新的创新带到会议室讨论。
