这个博客提供了准备人工智能应用程序中有效利用的数据的指南和最佳实践。

网上购物者、银行客户和粉丝有什么共同点？

他们都得益于清晰、一致的数据，这些数据被输入人工智能(AI)以获得可靠的推荐。

一些公司利用人工智能创建了数字助理，以帮助客户快速寻找问题的答案。其他公司则用它来防止欺诈，保护客户信息的安全。

甚至有一家公司使用人工智能来拯救蜜蜂！(研究小组建立了一种自动识别有害螨虫的方法，从而能够更有效地识别害虫，从而更快地治疗蜂巢。)

在当前的数字环境中，每天都有数百种创新的人工智能和机器学习(ML)工具出现。每一个提供无与伦比的能力，以提高效率，推动生产力，并推动您的业务向新的领域。

然而，释放人工智能和机器学习全部潜力的关键取决于一个单一的关键因素: 数据的准备就绪。

如果没有清晰、一致和人工智能可用的数据，您的组织将面临无法利用这些尖端工具的风险。这不仅抑制了增长，还为更多数据准备就绪的竞争对手抢占市场份额铺平了道路。在人工智能驱动的未来，风险很高; 这不仅仅是领导市场，而是成为市场的一部分。

在这篇博文中，我们将探讨人工智能应用程序的数据准备过程中所面临的挑战，并讨论细分客户数据平台(CDP)如何帮助组织克服这些障碍。

人工智能数据的障碍

为什么你的数据可能不适合人工智能，这里有一些常见的原因。让我们来探索一下:

结构错误

如果你的数据包含结构性错误，它不能被人工智能正确摄取。结构性错误包括数据输入错误、拼写错误和格式不一致。例如，假设您有一个数据集，其中一列为“ age”，但是由于数据输入错误，“ age”列中的一些条目被记录为天，而另一些条目被记录为年。数据中的这种结构性错误可能会在进行预测或分析与年龄有关的趋势时误导人工智能模型。

如果没有适当的工具，那么解决方案就是让您的一名工程师自愿花时间组织所有列的数据类型。

数据重复

如果您的数据被收集了不止一次，那么您就面临着拥有重复数据的风险。这些信息可以在一个通道中收集，也可以跨多个通道收集。

当同时使用类似的工具时，会出现一种常见的情况，导致双重记录事件。您将在两个系统中看到相同的事件，从而产生混乱。

公司需要考虑数据的格式、如何使用数据以及数据的质量水平。

数据仓库

如果数据存储在多个位置，则存在数据竖井的风险。考虑组织中谁在使用数据，以及如何使用数据。市场营销可能依赖于客户关系管理(CRM)系统。分析师依赖于数据仓库，客户成功将客户记录放入票据中。

脱节的数据集会引发关于哪些数据集代表“真相”的争议，使得数据管理成为一项艰巨的任务。

当您的数据分散时，保持连接、统一和组织变得非常具有挑战性。因此很难将其拉入并输入到人工智能应用程序中。

过时的数据

囤积过时的数据可能会扭曲你的人工智能模型的准确性。随着时间的推移，客户信息会发生变化，如果你的人工智能系统没有更新，可能会导致不相关的预测。

想想给孕妇做广告。在怀孕期间向她推荐产前维生素是有道理的，但是一旦她的孩子5岁了，这些广告就无关紧要了。如果你给你的人工智能系统输入几年前过期的信息，它将导致过期的预测。

不受控制的数据

当公司缺乏适当的数据治理策略和验证过程时，它们最终可能会得到不兼容的数据。

住房和行为不符合数据(PHI，PII，新产品导入指数等)可以让公司进入热水。您必须知道要向模型提供什么，而不是仅仅告诉它使用整个存储数组。如果这些敏感的客户数据被输入到人工智能模型中，可能会导致严重的隐私泄露，并可能导致诉讼。

所有这些似乎都令人生畏，但不要害怕。虽然低质量的数据无处不在，但是你可以采取一些步骤让你的数据人工智能化。这需要适当的计划、沟通和协作，我们将在下一节中对此进行概述。

数据准备的最佳实践

使用客户数据平台(CDP) ，你的数据可以被清理并准备好被你的 AI 工具摄取。Twilio 部分 CDP 专门收集、清理和激活您的数据，以便企业可以帮助 AI 应用程序提供更准确和更有影响力的结果。

你可透过以下提示获取人工智能数据:

确保高质量的数据

首先，您的数据必须是高质量的-没有结构性错误或重复。我们已经就此写了一篇博客，它从审核你的数据和建立一致的命名约定开始，以有效地提高 AI 的性能和结果。

如果您有一个客户数据平台，您可以阻止不良数据进入您的下游工具。具体来说，Twilio Segment 的 CDP 具有一个称为跟踪计划的特性。跟踪计划在决策工具中使用时，节省了识别和移除不良数据的所有时间。

这使得 AI 算法能够更有效地分析和提取见解。

数据增强

当您拥有独立的数据时，您只能从一个地方查看它。但是，如果您有来自多个来源的数据，那么您将希望使用正在收集的其他细节来丰富这些数据。

数据增强对人工智能具有重要意义，因为它提高了用于训练人工智能模型的数据的质量、深度和上下文。这将导致更准确的预测、洞察力和个性化的体验。

LinkFllow CDP 可以利用外部资源丰富客户数据。它提供与各种第三方数据提供商的集成，允许公司通过集成来自外部来源(如 CRM 系统、营销平台或数据增强服务)的附加信息来增强其客户数据。

这有助于通过有价值的见解和数据点来丰富和补充客户档案，从而更全面地了解客户。

实时数据

输入人工智能的数据必须是实时的。这可以提供最新的见解，使人工智能模型可以作出决定和预测的基础上最新的事件。

由于段 CDP 使用一个与网站和应用程序的独特代码，它能够实时收集和处理数据。然后，这些数据可以发送到不同的目的地，并被企业用于了解其用户并做出数据驱动的决策。

阅读一个关于柚子如何使用实时数据增加15% 的总收入的案例研究，根据客户的行为提供实时推荐。

保持顺从

你需要确保你输入到人工智能工具中的数据符合政府和浏览器的规定，这样才能保护用户隐私权，防止个人数据被滥用。

LinkFlow CDP 允许公司以结构化的方式收集和存储客户数据，允许他们轻松地识别和删除任何不必要的或冗余的数据。

通过最小化存储的数据，组织可以减少与不遵从相关的风险，以获得更好的 AI 体验。

如果您希望获得一个详细的概述，深入了解 LinkFlow CDP 对贵公司全域客户运营的价值，您可以通过两种方式获得咨询：

1、点此完成CDP需求自评，不需要专家介入，可以能在3分钟左右快速确定是否需要CDP： http://ln8w.cn/51Kuqa

2、或直接申请1v1咨询通道，与咨询专家完成20分钟左右的需求评估，非常适合目前无法准确描述自身需求、无法确定是否需要一套什么样工具的用户： http://ln8w.cn/4108n5

以上咨询均免费。

结论

准备好人工智能数据是开发人工智能真正潜力的关键一步。

通过遵循数据准备方面的最佳做法，并利用 CDP 等高级工具，各组织可以简化流程，确保其数据为人工智能应用做好充分准备。

部分 CDP 简化了数据收集、整合、清理和实时处理，解决了常见的数据准备挑战。使用分段 CDP，组织可以加快 AI 计划，并从他们的数据中获得有价值的见解。