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五位數(shù)據(jù)領(lǐng)袖分享:用AI終結(jié)數(shù)據(jù)集成難題

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在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中,高達(dá)63%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將自身組織定義為"數(shù)據(jù)驅(qū)動型"。然而,只有約一半的高管對于能否及時交付業(yè)務(wù)洞察抱有信心。

要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,企業(yè)必須找到讓信息真正可用、可訪問的方法。越來越多的證據(jù)表明,新興技術(shù)正是打開這扇大門的關(guān)鍵所在。

無論是整合平臺、推進(jìn)并購,還是跨地區(qū)運(yùn)營,數(shù)據(jù)專業(yè)人員都需要應(yīng)對復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)來源。以下是幾位行業(yè)專家關(guān)于如何借助AI與自動化化解這些難題的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

Thomson Reuters的AI驅(qū)動實(shí)踐

全球內(nèi)容與技術(shù)服務(wù)商湯森路透(Thomson Reuters,簡稱TR)的首席技術(shù)官Joel Hron表示,該公司正在利用AI解決軟件工程中的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成挑戰(zhàn)。

"我們在各類現(xiàn)代化改造和系統(tǒng)遷移活動中獲益良多,"他說,"我們大量使用AI工具,以確保符合無障礙標(biāo)準(zhǔn)等各項合規(guī)要求。"

這項探索性工作仍在持續(xù)推進(jìn)。Hron透露,TR的企業(yè)發(fā)展團(tuán)隊目前正在構(gòu)建一套內(nèi)部AI系統(tǒng),專門用于盡職調(diào)查,旨在提升交易評估、風(fēng)險評估及潛在風(fēng)險應(yīng)對的一致性。

"這真的是一個非常強(qiáng)大的想法,"他說,"團(tuán)隊在過去一兩個月里一直在構(gòu)建這個系統(tǒng),并與我們在市場上銷售的法律運(yùn)營產(chǎn)品HighQ進(jìn)行了很好的融合。"

作為一家頻繁并購的企業(yè),TR在系統(tǒng)集成上投入了大量精力。Hron坦言,這套內(nèi)部AI工具未來是否會對外商業(yè)化,目前仍是未知數(shù)。

"如果我們能為自己創(chuàng)造出真正有用的東西,為什么不推向市場呢?但目前,我們的重心是如何讓這項技術(shù)服務(wù)于所有并購活動,不僅提升速度與效率,更要確保交易決策的一致性。"

Create Music Group:管理600余條數(shù)據(jù)管道

總部位于洛杉磯的音樂科技公司Create Music Group的首席數(shù)據(jù)工程師Miko Chen,利用數(shù)據(jù)與AI持續(xù)優(yōu)化公司的運(yùn)營流程,并鼓勵其他從業(yè)者積極探索前沿工具。

該公司借助Astronomer的Airflow服務(wù)Astro所提供的AI編排能力,管理超過600條數(shù)據(jù)管道。通過Astro,Create整合了BigQuery、Google Cloud Storage等技術(shù),以及Spotify、YouTube、Apple Music、Amazon Music等平臺的API接口,構(gòu)建起一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管道管理層,支撐分析、財務(wù)預(yù)測等面向廠牌和藝人的運(yùn)營活動。

"我們希望提供更好的數(shù)據(jù),幫助客戶做出有依據(jù)的決策,而不是憑感覺行事,"她說,"比如,如果藝人想要舉辦演唱會,他們可以通過我們的洞察來判斷應(yīng)該選擇哪個城市,以及下一次適合去哪里。有了我們的數(shù)據(jù),藝人和客戶就能做出更有前瞻性的決策。"

與TR類似,Create也是一家并購驅(qū)動型企業(yè)。Chen表示,她的團(tuán)隊同樣借助Astro來整合數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)跨組織、跨國家的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。

Booking.com:將數(shù)據(jù)平臺潛力發(fā)揮到極致

Booking.com數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺總監(jiān)Huy Dao認(rèn)為,專業(yè)人員必須深入了解自身現(xiàn)有數(shù)據(jù)棧中隱藏的技術(shù)能力。

Dao于2023年8月加入Booking.com時,公司已是Snowflake的客戶。在他看來,這一平臺遠(yuǎn)不止于數(shù)倉工具,其AI能力同樣值得深度挖掘。

"我們現(xiàn)在使用它的范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了數(shù)倉層面,"他說,"所有敏感數(shù)據(jù)的訪問都通過Snowflake進(jìn)行,我們也在使用Cortex AI和Cortex Analyst等最新功能,同時還在探索Snowflake Semantic View,并對可與其他數(shù)據(jù)目錄互聯(lián)的Horizon Catalog頗感興趣。"

Dao強(qiáng)調(diào),Snowflake不僅是信息的匯聚點(diǎn),更通過AI能力賦能業(yè)務(wù)用戶,讓他們有能力直接推動改變。

"這個平臺降低了使用門檻。原來只有200個用戶能訪問和使用我們的數(shù)據(jù),現(xiàn)在可以擴(kuò)展到2000個,因?yàn)镾nowflake把這件事變得簡單了,"他說,"借助某些AI能力,你甚至不需要編寫SQL語句就能查詢數(shù)據(jù),這讓那些傳統(tǒng)上不具備數(shù)據(jù)技能的人也能輕松上手。"

Segro:跨歐洲可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)的AI整合

英國房地產(chǎn)企業(yè)Segro的首席信息官Richard Corbridge向ZDNET介紹了AI與自動化在整合分散數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面的關(guān)鍵作用,并以跨歐洲可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)的處理為例進(jìn)行說明。

"依法我們需要監(jiān)測碳排放和可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)。在波蘭,他們以PDF格式發(fā)送電表讀數(shù);在德國,數(shù)據(jù)則是數(shù)字化的自動讀??;在英國,可能發(fā)來的是公用電表的照片,"他說,"我們必須想辦法將這些五花八門的能源使用報告格式匯聚到同一個地方,并最終生成Segro的碳足跡與能源使用報告。"

過去,這項繁瑣的工作由專職人員手動在Excel表格中完成。如今,借助AI與流程自動化,Corbridge的團(tuán)隊已將人力從這類重復(fù)性工作中解放出來,實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)價值的提升。

"我們正在構(gòu)建AI能力,用于自動采集數(shù)據(jù)、寫入數(shù)據(jù)庫、發(fā)現(xiàn)異常,并標(biāo)記不合邏輯的情況,比如本月電表讀數(shù)與上月完全相同,那一定有問題,"他說,"這是一個小而有影響力的領(lǐng)域里令人興奮的成果。"

Nash Squared:AI將數(shù)據(jù)映射效率提升30%至40%

全球科技與人才解決方案提供商N(yùn)ash Squared的首席信息官Ankur Anand認(rèn)為,AI對數(shù)據(jù)管理最深遠(yuǎn)的影響在于數(shù)據(jù)映射與標(biāo)準(zhǔn)化。

"AI能將集成工作量減少約30%至40%,相較于傳統(tǒng)的Excel處理方式,其結(jié)果也更加準(zhǔn)確,"他說。

Anand的團(tuán)隊采用了科技公司Nextgenlytics旗下的AI數(shù)據(jù)管理平臺BlueGecko,將耗時費(fèi)力的數(shù)據(jù)映射流程自動化,尤其在并購后的數(shù)據(jù)整合階段發(fā)揮了重要作用。

他向ZDNET介紹了該系統(tǒng)在ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中的表現(xiàn):"BlueGecko能夠理解數(shù)據(jù)、映射數(shù)據(jù),解釋兩個系統(tǒng)之間的交互邏輯及其內(nèi)部數(shù)值,通過這種方式,大幅加速了ETL開發(fā)工作。"

在他看來,數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成的成功不僅是技術(shù)部署問題,更是文化變革的課題。

"要考慮那些長期使用其他工具的人,"他說,"你能引入哪些變革管理流程?成功不只是部署,落地推廣同樣至關(guān)重要。"

Q&A

Q1:Thomson Reuters是如何將AI應(yīng)用于并購數(shù)據(jù)集成的?

A:Thomson Reuters的企業(yè)發(fā)展團(tuán)隊正在構(gòu)建一套內(nèi)部AI系統(tǒng),專門用于并購盡職調(diào)查,目標(biāo)是提升交易評估、風(fēng)險評估和風(fēng)險應(yīng)對的一致性。該系統(tǒng)與公司現(xiàn)有法律運(yùn)營產(chǎn)品HighQ相結(jié)合,有望進(jìn)一步提高并購活動的速度與效率。未來是否會將該系統(tǒng)商業(yè)化對外開放,公司目前仍在評估中。

Q2:Booking.com是如何利用Snowflake平臺擴(kuò)大數(shù)據(jù)使用范圍的?

A:Booking.com不再將Snowflake僅用于數(shù)據(jù)倉儲,而是充分利用其AI能力,包括Cortex AI、Cortex Analyst以及Snowflake Semantic View等功能,實(shí)現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理。平臺大幅降低了使用門檻,使數(shù)據(jù)可訪問用戶從200人擴(kuò)展至2000人,且無需具備SQL編程能力,普通業(yè)務(wù)用戶也能直接查詢數(shù)據(jù)。

Q3:BlueGecko平臺如何幫助Nash Squared提升數(shù)據(jù)集成效率?

A:Nash Squared使用Nextgenlytics開發(fā)的AI數(shù)據(jù)管理平臺BlueGecko,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)映射與標(biāo)準(zhǔn)化流程的自動化。該平臺能夠理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、自動完成數(shù)據(jù)映射,并清晰解釋不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互邏輯,尤其在并購后的ETL流程中表現(xiàn)突出,可將集成工作量減少30%至40%,并顯著提升數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度。

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