生成式人工智能的興起產生了與互聯網誕生時類似的效果。新技術如何在我們的工作、教育以及個人生活中協同發揮作用，通常存在不確定性。

這種不確定性往往會導致對未知的恐懼，因為人類不確定如何與這項新技術互動，也不知道其全部功能。

總體而言，人工智能等技術是革命性的，特別是對于數據分析等行業而言。生成式人工智能需要數據才能發揮作用;它訓練系統學習數據中的模式、關系和結構。這最終將作為模型生成新的、有意義的結論的基礎。因此，生成式人工智能需要數據才能發揮作用。

對于企業來說，組織好他們的“數據倉庫”是一切的開始，企業評估其數據架構的重要性，以便擴大人工智能的使用，提供更大的數據洞察力。

在將生成式人工智能與分析相結合時，應該控制四個數據領域，以確保成功的方法，其中包括以下內容：

數據多樣性

將各種來源的數據匯集在一起對于使用人工智能至關重要。如今，數據由大量組織和來源生成，例如大型機、SAP、文件和SaaS應用，并以各種格式呈現。

整合來自多個來源的數據使人工智能能夠組織數據并創建信息豐富的見解，同時識別模式以做出明智的預測和分析。

結合多種形式的數據可以增強人工智能算法，因為它有助于減少僅依賴一組數據而產生的偏差和限制。投資于數據集成，支持全面的數據收集，提供實時洞察，為企業提供準確的數據。

數據治理

要高效地使用數據，數據必須經過組織和信任。目前，在使用生成式人工智能時，人們對數據的安全和隱私存在一些擔憂，目前還不知道破解這些信息并將其用于預期目的有多容易。由于這些擔憂，通常可以使用不準確或不完整的信息得出結論，因為人類不確定他們是否可以信任生成式人工智能及其所有信息。

低質量或不受控制的數據可能導致企業做出不明智的決策，最終限制其效率或創新。實施數據治理將有助于消除數據混亂，從而形成可共享和自動化的數據系統。

可消費的見解

為了讓人工智能產品能夠被理解，它們必須以一種可消費和可消化的方式呈現給人類。數據通常以各種方式呈現，例如圖表、圖形和電子表格。雖然人工智能有能力創建和生成數據，但這些見解必須以一種易于理解的方式呈現，并且行動清晰易懂。

生成式人工智能使組織更容易創建用戶并與用戶互動，從而幫助他們解決復雜的數據問題，從而幫助消除數據素養鴻溝。利用各種來源并使數據更易于消化和理解，凸顯了生成式人工智能對于數據分析的價值。

投資正確的分析解決方案，可以利用人工智能和機器學習功能來創建更強大的可視化和儀表板，以生成易于實施的見解。

互聯系統

數據洞察力的好壞取決于從中采取的行動。將生成式人工智能與操作系統連接起來，可以為團隊帶來自動觸發操作，而企業最終可以從這種變革性技術中受益。集成人工智能支持的分析來實時檢查數據，可針對預定義的觸發或閾值提供即時見解和建議。然后可以在滿足條件時將這些觸發器設置為特定的操作或警報。

這實際上是一個無代碼自動化解決方案，可以創建高級工作流程。通過將其連接到所有業務應用，企業有可能從其系統觸發操作。

數據的未來就是現在

過去，數據和分析平臺是為人類使用而構建的。展望未來，人工智能將重塑這些平臺的運作方式。生成人工智能的數據將發生明顯的組織、整合和管理的轉變;反過來，這將為人類消費創造數據洞察，使大量已經以更高效和有效的方式分類的數據成為可能。

將人工智能功能融入數據分析中，是實時獲得更深入洞察的方法。將人工智能集成到我們已經使用的系統中，通過將人工智能與熟悉的工具相結合，展示了人類對人工智能的擁抱，使我們能夠克服對未知的恐懼。