生成式人工智能的兴起产生了与互联网诞生时类似的效果。新技术如何在我们的工作、教育以及个人生活中协同发挥作用，通常存在不确定性。

这种不确定性往往会导致对未知的恐惧，因为人类不确定如何与这项新技术互动，也不知道其全部功能。

总体而言，人工智能等技术是革命性的，特别是对于数据分析等行业而言。生成式人工智能需要数据才能发挥作用;它训练系统学习数据中的模式、关系和结构。这最终将作为模型生成新的、有意义的结论的基础。因此，生成式人工智能需要数据才能发挥作用。

对于企业来说，组织好他们的“数据仓库”是一切的开始，企业评估其数据架构的重要性，以便扩大人工智能的使用，提供更大的数据洞察力。

在将生成式人工智能与分析相结合时，应该控制四个数据领域，以确保成功的方法，其中包括以下内容：

数据多样性

将各种来源的数据汇集在一起对于使用人工智能至关重要。如今，数据由大量组织和来源生成，例如大型机、SAP、文件和SaaS应用，并以各种格式呈现。

整合来自多个来源的数据使人工智能能够组织数据并创建信息丰富的见解，同时识别模式以做出明智的预测和分析。

结合多种形式的数据可以增强人工智能算法，因为它有助于减少仅依赖一组数据而产生的偏差和限制。投资于数据集成，支持全面的数据收集，提供实时洞察，为企业提供准确的数据。

数据治理

要高效地使用数据，数据必须经过组织和信任。目前，在使用生成式人工智能时，人们对数据的安全和隐私存在一些担忧，目前还不知道破解这些信息并将其用于预期目的有多容易。由于这些担忧，通常可以使用不准确或不完整的信息得出结论，因为人类不确定他们是否可以信任生成式人工智能及其所有信息。

低质量或不受控制的数据可能导致企业做出不明智的决策，最终限制其效率或创新。实施数据治理将有助于消除数据混乱，从而形成可共享和自动化的数据系统。

可消费的见解

为了让人工智能产品能够被理解，它们必须以一种可消费和可消化的方式呈现给人类。数据通常以各种方式呈现，例如图表、图形和电子表格。虽然人工智能有能力创建和生成数据，但这些见解必须以一种易于理解的方式呈现，并且行动清晰易懂。

生成式人工智能使组织更容易创建用户并与用户互动，从而帮助他们解决复杂的数据问题，从而帮助消除数据素养鸿沟。利用各种来源并使数据更易于消化和理解，凸显了生成式人工智能对于数据分析的价值。

投资正确的分析解决方案，可以利用人工智能和机器学习功能来创建更强大的可视化和仪表板，以生成易于实施的见解。

互联系统

数据洞察力的好坏取决于从中采取的行动。将生成式人工智能与操作系统连接起来，可以为团队带来自动触发操作，而企业最终可以从这种变革性技术中受益。集成人工智能支持的分析来实时检查数据，可针对预定义的触发或阈值提供即时见解和建议。然后可以在满足条件时将这些触发器设置为特定的操作或警报。

这实际上是一个无代码自动化解决方案，可以创建高级工作流程。通过将其连接到所有业务应用，企业有可能从其系统触发操作。

数据的未来就是现在

过去，数据和分析平台是为人类使用而构建的。展望未来，人工智能将重塑这些平台的运作方式。生成人工智能的数据将发生明显的组织、整合和管理的转变;反过来，这将为人类消费创造数据洞察，使大量已经以更高效和有效的方式分类的数据成为可能。

将人工智能功能融入数据分析中，是实时获得更深入洞察的方法。将人工智能集成到我们已经使用的系统中，通过将人工智能与熟悉的工具相结合，展示了人类对人工智能的拥抱，使我们能够克服对未知的恐惧。