L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 diventata un obiettivo importante per molte aziende. I leader aziendali vogliono report pi\u00f9 intelligenti, insight pi\u00f9 rapidi, una migliore automazione e strumenti in grado di aiutare i team a prendere decisioni pi\u00f9 solide. Alcune aziende vogliono usare l\u2019AI per migliorare il servizio clienti. Altre desiderano applicarla alle previsioni di vendita, alla personalizzazione del marketing, all\u2019analisi finanziaria o alla pianificazione operativa.<\/p>\n\n\n\n
Tuttavia, molti progetti di AI non falliscono perch\u00e9 l\u2019idea \u00e8 debole. Falliscono perch\u00e9 i dati alla base dell\u2019idea non sono pronti.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019AI dipende da dati puliti, completi e ben organizzati. Se i dati sono sparsi tra sistemi diversi, pieni di duplicati, privi di campi importanti o formattati in modi differenti, gli strumenti di AI avranno difficolt\u00e0 a produrre risultati utili. Anche il modello pi\u00f9 avanzato non pu\u00f2 generare insight validi partendo da informazioni di bassa qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Per questo motivo, una strategia dati pronta per l\u2019AI deve iniziare molto prima del lancio di un progetto di intelligenza artificiale. Comincia dal modo in cui l\u2019azienda raccoglie, pulisce, prepara, collega e gestisce i propri dati ogni giorno.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL svolgono un ruolo importante in questo processo. ETL significa estrazione, trasformazione e caricamento. Queste pipeline spostano i dati dai sistemi di origine, li puliscono e li preparano, poi li inviano alla destinazione corretta per reporting, analytics, automazione o utilizzi legati all\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 supportare questo percorso aiutando i team a preparare i dati aziendali senza scrivere codice complesso. Grazie a connettori dati, funzioni di pulizia, pianificazione e monitoraggio, pu\u00f2 aiutare le aziende a trasformare le informazioni quotidiane in dataset pi\u00f9 puliti, pronti per analisi pi\u00f9 approfondite e futuri progetti di AI.<\/p>\n\n\n\n
Molte aziende credono che il successo dell\u2019AI inizi dall\u2019avere pi\u00f9 dati. Anche se il volume pu\u00f2 essere utile, non basta. Grandi quantit\u00e0 di dati disordinati possono creare pi\u00f9 confusione invece di fornire risposte migliori.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, un\u2019azienda pu\u00f2 avere migliaia di record cliente nel proprio CRM. Pu\u00f2 anche disporre di dati sulle campagne marketing, note di vendita, ticket di assistenza, dati sull\u2019utilizzo del prodotto e informazioni finanziarie. Tutto questo sembra utile, ma i dati potrebbero non essere pronti per l\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
I nomi dei clienti possono essere scritti in modi diversi. Alcuni indirizzi email possono mancare. I record degli account possono essere duplicati. Le fasi di vendita potrebbero non seguire le stesse regole. I ticket di assistenza potrebbero usare categorie incoerenti. I nomi delle fonti marketing potrebbero essere poco chiari.<\/p>\n\n\n\n
Se questi dati vengono usati senza preparazione, gli strumenti di AI possono produrre raccomandazioni deboli, previsioni inaccurate o insight confusi. Il problema non \u00e8 che l\u2019azienda non abbia dati. Il problema \u00e8 che i dati non sono stati puliti, organizzati e collegati correttamente.<\/p>\n\n\n\n
Gli strumenti di AI apprendono dai modelli presenti nei dati. Se l\u2019input \u00e8 accurato e coerente, l\u2019output ha maggiori probabilit\u00e0 di essere utile. Se l\u2019input \u00e8 incompleto o incoerente, il risultato diventa meno affidabile.<\/p>\n\n\n\n
Uno strumento di previsione vendite ha bisogno di valori delle trattative, date di chiusura, fasi di vendita e dettagli degli account accurati. Un sistema di raccomandazione marketing ha bisogno di segmenti cliente puliti, una cronologia campagne chiara e dati di engagement corretti. Uno strumento di automazione dell\u2019assistenza ha bisogno di ticket ben etichettati, una cronologia cliente completa e categorie di problemi chiare.<\/p>\n\n\n\n
Dati puliti migliorano la qualit\u00e0 di questi sistemi. Aiutano gli strumenti di AI a comprendere relazioni, individuare tendenze e supportare le decisioni. Senza dati puliti, l\u2019AI potrebbe soltanto rendere pi\u00f9 difficili da vedere i problemi gi\u00e0 esistenti.<\/p>\n\n\n\n
La maggior parte delle aziende conserva i dati in molti luoghi diversi. I team di vendita possono usare un CRM. I team di marketing possono usare strumenti per le campagne. I team di assistenza possono usare software help desk. I team finanziari possono usare piattaforme contabili. I team operativi possono usare fogli di calcolo o sistemi interni.<\/p>\n\n\n\n
Ogni sistema pu\u00f2 contenere solo una parte della storia aziendale. Quando questi sistemi non sono collegati, gli strumenti di AI possono lavorare con una visione incompleta.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, un cliente pu\u00f2 apparire come una forte opportunit\u00e0 di vendita nel CRM, ma i record dell\u2019assistenza possono mostrare reclami ripetuti. I dati di marketing possono indicare un forte coinvolgimento, mentre i dati finanziari possono mostrare pagamenti in ritardo. Se questi dettagli non vengono uniti, l\u2019AI pu\u00f2 perdere un contesto importante.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL aiutano a risolvere questo problema portando i dati da sistemi diversi in un flusso di lavoro pi\u00f9 unificato. Consentono ai team di collegare CRM, marketing, assistenza, finanza e dati operativi prima che raggiungano dashboard o sistemi di AI.<\/p>\n\n\n\n
I duplicati possono creare seri problemi per l\u2019AI. Se un cliente appare come tre record separati, il sistema potrebbe non comprendere l\u2019intera relazione. Potrebbe contare troppi lead, interpretare male il valore del cliente o inviare la raccomandazione sbagliata.<\/p>\n\n\n\n
Anche i formati incoerenti indeboliscono i risultati. Un sistema pu\u00f2 scrivere il nome di un Paese come \u201cUnited States\u201d, un altro come \u201cUSA\u201d e un altro ancora come \u201cUS\u201d. Una fase di vendita pu\u00f2 essere indicata come \u201cClosed Won\u201d in un sistema e \u201cWon\u201d in un altro. Queste piccole differenze possono influenzare l\u2019analisi su larga scala.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019AI funziona meglio quando i dati seguono schemi chiari. Le pipeline ETL possono aiutare a creare questi schemi rimuovendo duplicati, standardizzando valori, correggendo formati e applicando le stesse regole ogni volta che i dati vengono preparati.<\/p>\n\n\n\n
Anche i dati mancanti possono ridurre il valore dell\u2019AI. Un record cliente senza settore, regione o dimensione dell\u2019account pu\u00f2 essere pi\u00f9 difficile da segmentare. Un\u2019opportunit\u00e0 di vendita senza data di chiusura pu\u00f2 indebolire le previsioni. Un ticket di assistenza senza categoria potrebbe non aiutare uno strumento di automazione a riconoscere i tipi di problemi pi\u00f9 comuni.<\/p>\n\n\n\n
Alcuni valori mancanti possono essere corretti. Altri potrebbero dover essere segnalati per una revisione. In entrambi i casi, le pipeline ETL aiutano i team a identificare le lacune prima che i dati vengano usati per reporting o AI.<\/p>\n\n\n\n
Questo \u00e8 importante perch\u00e9 la preparazione all\u2019AI non riguarda solo la raccolta di informazioni. Riguarda anche la capacit\u00e0 di capire se tali informazioni sono abbastanza complete da supportare azioni significative.<\/p>\n\n\n\n
Il primo passaggio di un processo ETL \u00e8 l\u2019estrazione. Questo significa recuperare i dati dai sistemi in cui si trovano attualmente.<\/p>\n\n\n\n
Per una strategia pronta all\u2019AI, le aziende dovrebbero identificare i sistemi pi\u00f9 importanti. Questi possono includere piattaforme CRM, strumenti di marketing, sistemi finanziari, piattaforme di assistenza, database di prodotto, fogli di calcolo e archivi cloud.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019obiettivo non \u00e8 estrarre subito ogni singolo dato. Un approccio migliore \u00e8 iniziare dalle fonti ad alto valore che supportano obiettivi aziendali chiari. Se l\u2019azienda vuole migliorare le previsioni di vendita, i dati CRM e le attivit\u00e0 commerciali possono venire prima. Se l\u2019obiettivo \u00e8 la fidelizzazione dei clienti, la cronologia dell\u2019assistenza, l\u2019utilizzo del prodotto e i record cliente possono essere pi\u00f9 importanti.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 aiutare collegandosi a diverse fonti dati e portando le informazioni in un flusso di preparazione. Questo riduce la gestione manuale dei file e offre ai team un modo pi\u00f9 pulito per iniziare a creare dataset pronti per l\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
La trasformazione \u00e8 il passaggio che converte i dati grezzi in informazioni utilizzabili. \u00c8 qui che avvengono pulizia, standardizzazione, validazione, arricchimento e formattazione.<\/p>\n\n\n\n
Per la preparazione all\u2019AI, la trasformazione \u00e8 fondamentale. Aiuta a garantire che i dati non vengano solo spostati, ma anche migliorati. In questa fase, i team possono rimuovere record duplicati, correggere valori incoerenti, rinominare campi, sistemare formati data, controllare campi obbligatori e combinare dati provenienti da pi\u00f9 fonti.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, un\u2019azienda pu\u00f2 combinare dati CRM con record di engagement marketing. La pipeline pu\u00f2 pulire i nomi dei clienti, standardizzare le fonti dei lead, abbinare i record tramite indirizzo email e creare un dataset che mostri sia l\u2019attivit\u00e0 commerciale sia la cronologia marketing.<\/p>\n\n\n\n
Questo tipo di preparazione offre agli strumenti di AI input migliori. Aiuta anche i team aziendali a fidarsi delle analisi che precedono l\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019ultimo passaggio ETL \u00e8 il caricamento. Questo significa inviare i dati preparati nel luogo in cui verranno usati.<\/p>\n\n\n\n
La destinazione pu\u00f2 essere una dashboard, una piattaforma di analytics, un data warehouse, un\u2019applicazione aziendale o un flusso di lavoro AI. La scelta corretta dipende dagli obiettivi dell\u2019azienda.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, i dati di vendita preparati possono essere caricati in una dashboard di reporting. I dati cliente puliti possono essere inviati a una piattaforma marketing. I dati combinati di assistenza e account possono essere preparati per l\u2019analisi del rischio di abbandono. Dataset ben organizzati possono in seguito supportare modelli di AI o strumenti di automazione.<\/p>\n\n\n\n
Caricare dati puliti nella destinazione giusta aiuta i team a usare le informazioni pi\u00f9 rapidamente e con maggiore fiducia.<\/p>\n\n\n\n
Molte aziende fanno ancora affidamento sulla preparazione manuale dei dati. I dipendenti esportano file, puliscono fogli di calcolo, correggono formati, rimuovono duplicati e combinano dati manualmente. Questo processo richiede tempo e spesso produce risultati incoerenti.<\/p>\n\n\n\n
La preparazione manuale rende anche pi\u00f9 difficile scalare analytics e AI. Se ogni report richiede ore di pulizia, i team non possono muoversi rapidamente. Se persone diverse puliscono i dati in modi diversi, l\u2019azienda pu\u00f2 ritrovarsi con risultati contrastanti.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019automazione aiuta a risolvere questo problema. Le pipeline ETL possono applicare gli stessi passaggi di preparazione ogni volta che vengono eseguite. Questo riduce il lavoro ripetitivo e aiuta i team a ricevere dati pi\u00f9 puliti con maggiore frequenza.<\/p>\n\n\n\n
I dati pronti per l\u2019AI non dovrebbero dipendere da una pulizia una tantum. Dovrebbero provenire da un processo ripetibile che mantiene i dati aggiornati e utilizzabili.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline pianificate possono aggiornare i dati ogni giorno, ogni settimana o secondo un altro intervallo necessario. Questo consente a dashboard, strumenti di analytics e futuri sistemi di AI di lavorare con informazioni pi\u00f9 aggiornate.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, una dashboard vendite pu\u00f2 aggiornarsi ogni mattina. Un dataset sulla salute del cliente pu\u00f2 aggiornarsi ogni giorno in base ai ticket di assistenza e alle attivit\u00e0 degli account. Un dataset sulle performance marketing pu\u00f2 aggiornarsi dopo ogni ciclo di campagna.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 aiutare i team a pianificare questi flussi di lavoro, cos\u00ec la preparazione dei dati diventa parte delle normali operazioni aziendali. Questo crea una base pi\u00f9 solida sia per il reporting attuale sia per i futuri utilizzi dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019automazione \u00e8 utile, ma ha bisogno anche di supervisione. I sistemi di origine possono cambiare. I campi possono essere rinominati. I formati dei dati possono modificarsi. Le autorizzazioni di accesso possono essere aggiornate. Se questi cambiamenti non vengono notati, le pipeline possono consegnare risultati incompleti o errati.<\/p>\n\n\n\n
Il monitoraggio aiuta i team a individuare i problemi in anticipo. Una pipeline pu\u00f2 fallire, produrre meno record del previsto o mostrare valori insoliti. Quando i team possono revisionare rapidamente questi problemi, riescono a proteggere la qualit\u00e0 dei dati.<\/p>\n\n\n\n
Per la preparazione all\u2019AI, il monitoraggio \u00e8 particolarmente importante. Gli strumenti di AI hanno bisogno di input coerenti. Se i dati cambiano improvvisamente senza revisione, i risultati possono diventare meno accurati.<\/p>\n\n\n\n
Uno dei casi d\u2019uso AI pi\u00f9 preziosi \u00e8 costruire una migliore comprensione dei clienti. Per farlo, le aziende devono collegare informazioni provenienti da sistemi diversi.<\/p>\n\n\n\n
I dati CRM possono mostrare dettagli degli account e attivit\u00e0 di vendita. I dati di marketing possono mostrare engagement e cronologia delle campagne. I dati di assistenza possono mostrare reclami, domande e qualit\u00e0 del servizio. I dati finanziari possono mostrare cronologia dei pagamenti o valore dell\u2019account. I dati di prodotto possono mostrare modelli di utilizzo.<\/p>\n\n\n\n
Quando queste fonti vengono preparate e collegate, l\u2019azienda pu\u00f2 creare una visione pi\u00f9 completa del cliente. Questo pu\u00f2 supportare segmentazione dei clienti, previsione dell\u2019abbandono, marketing personalizzato e migliore gestione degli account.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL rendono possibile tutto questo riunendo i dati e applicando regole di preparazione coerenti.<\/p>\n\n\n\n
Prima di usare ampiamente l\u2019AI, le aziende spesso hanno bisogno di analytics migliori. Le dashboard aiutano i team a vedere cosa sta accadendo nel business, ma dipendono dalla qualit\u00e0 dei dati alla base.<\/p>\n\n\n\n
Una dashboard costruita su dati incompleti o incoerenti pu\u00f2 fuorviare i decisori. Pipeline ETL pulite aiutano a garantire che le metriche siano basate su informazioni preparate e affidabili.<\/p>\n\n\n\n
Per esempio, una dashboard dei ricavi pu\u00f2 usare fasi di vendita standardizzate e dati account puliti. Una dashboard marketing pu\u00f2 usare nomi campagna coerenti e fonti lead chiare. Una dashboard di assistenza pu\u00f2 usare dati dei ticket correttamente categorizzati.<\/p>\n\n\n\n
Queste dashboard preparano i team all\u2019AI costruendo fiducia nelle decisioni basate sui dati.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019automazione pu\u00f2 far risparmiare tempo, ma deve essere alimentata da informazioni accurate. Un flusso di lavoro che invia avvisi ai clienti, assegna lead, suggerisce prossimi passi o aggiorna record dipende da dati puliti.<\/p>\n\n\n\n
Se i record cliente sono duplicati, l\u2019automazione pu\u00f2 agire due volte. Se mancano campi, il flusso pu\u00f2 fermarsi. Se le categorie sono incoerenti, l\u2019automazione pu\u00f2 inviare il messaggio sbagliato.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL riducono questi rischi pulendo e organizzando i dati prima che vengano usati. Questo aiuta le aziende a passare da un\u2019automazione di base a flussi di lavoro pi\u00f9 intelligenti supportati dall\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n
Quando le aziende si preparano all\u2019AI, devono anche pensare alla governance. La governance significa gestire chi pu\u00f2 accedere ai dati, chi ne \u00e8 responsabile, come dovrebbero essere usati e quali regole dovrebbero guidare qualit\u00e0 e sicurezza.<\/p>\n\n\n\n
I progetti di AI spesso usano dati provenienti da reparti diversi. Senza una governance chiara, le informazioni sensibili possono essere usate in modo scorretto, le definizioni possono diventare poco chiare o i team possono lavorare con versioni diverse della stessa metrica.<\/p>\n\n\n\n
Un processo ETL solido pu\u00f2 supportare la governance applicando regole approvate prima che i dati raggiungano la destinazione. Pu\u00f2 aiutare a garantire che i dati vengano puliti, organizzati e condivisi in modo controllato.<\/p>\n\n\n\n
Ogni dataset importante dovrebbe avere un responsabile. Le vendite possono essere responsabili delle definizioni delle fasi di vendita. Il marketing pu\u00f2 gestire le regole sulle fonti delle campagne. La finanza pu\u00f2 possedere la logica dei ricavi. L\u2019assistenza pu\u00f2 gestire le categorie dei ticket. I team IT o dati possono gestire accesso, sicurezza e struttura tecnica.<\/p>\n\n\n\n
Una responsabilit\u00e0 chiara rende la preparazione all\u2019AI pi\u00f9 realistica. Quando sorgono domande, i team sanno chi deve prendere decisioni. Quando cambiano le regole dei dati, le persone giuste possono approvare gli aggiornamenti. Quando compaiono errori, i responsabili possono aiutare a correggerli rapidamente.<\/p>\n\n\n\n
Senza responsabilit\u00e0 definite, i progetti di AI possono diventare confusi perch\u00e9 nessuno sa quali regole dati siano corrette.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 fungere da ponte tra i dati aziendali quotidiani e le future iniziative di AI. Molte aziende hanno gi\u00e0 le materie prime per l\u2019AI, ma queste sono distribuite tra sistemi diversi e devono essere preparate.<\/p>\n\n\n\n
Aiutando i team a collegare, pulire, trasformare, arricchire, pianificare e monitorare i flussi di dati, Zoho DataPrep supporta il lavoro iniziale richiesto dall\u2019AI. Aiuta a trasformare record aziendali sparsi in dataset pi\u00f9 organizzati, in grado di supportare analytics, automazione e futura intelligenza.<\/p>\n\n\n\n
Questo \u00e8 utile perch\u00e9 la preparazione all\u2019AI non avviene da un giorno all\u2019altro. Cresce attraverso migliori abitudini quotidiane nella gestione dei dati.<\/p>\n\n\n\n
Non tutti i team aziendali sanno scrivere codice complesso. Tuttavia, spesso sono proprio gli utenti di business a comprendere meglio i dati. Sanno com\u2019\u00e8 fatto un buon record cliente. Conoscono le fasi di vendita importanti. Capiscono le regole di denominazione delle campagne e le categorie dell\u2019assistenza.<\/p>\n\n\n\n
Una piattaforma di preparazione no-code consente a questi utenti di partecipare al processo. Possono aiutare a revisionare i dati, applicare regole di pulizia e validare i risultati senza dipendere completamente dai team tecnici per ogni modifica.<\/p>\n\n\n\n
Questo non elimina la necessit\u00e0 di esperti dati o supporto IT. Al contrario, aiuta i team aziendali e tecnici a collaborare in modo pi\u00f9 efficace.<\/p>\n\n\n\n
Le strategie AI pi\u00f9 forti si basano su processi ripetibili. Un singolo progetto di pulizia \u00e8 utile, ma non basta. Le aziende hanno bisogno di pipeline che continuino a preparare i dati nel tempo.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 aiutare i team a creare flussi di lavoro che vengono eseguiti pi\u00f9 volte con le stesse regole. Questo supporta dati pi\u00f9 puliti per i report di oggi e casi d\u2019uso AI pi\u00f9 solidi per domani.<\/p>\n\n\n\n
Nel tempo, queste pipeline diventano parte della base dati aziendale. Riducono il lavoro manuale, aumentano la fiducia e rendono pi\u00f9 semplice lanciare futuri progetti di analytics.<\/p>\n\n\n\n
Una strategia dati solida spesso si sviluppa per fasi. Prima, un\u2019azienda sceglie lo strumento ETL giusto. Poi costruisce la sua prima pipeline funzionante. Successivamente, migliora la qualit\u00e0 dei dati in tutta l\u2019organizzazione. Infine, prepara i dati per analytics avanzati, automazione e AI.<\/p>\n\n\n\n
Questo percorso \u00e8 importante perch\u00e9 ogni fase supporta quella successiva. La scelta dello strumento offre all\u2019azienda la piattaforma corretta. L\u2019implementazione trasforma la pianificazione in azione. Il lavoro sulla qualit\u00e0 dei dati rende l\u2019output affidabile. La preparazione all\u2019AI costruisce su queste fondamenta.<\/p>\n\n\n\n
Saltare passaggi pu\u00f2 creare problemi. Un\u2019azienda che si affretta verso l\u2019AI senza dati puliti e strutturati pu\u00f2 faticare a vedere risultati. Un\u2019azienda che prima costruisce solide abitudini ETL ha maggiori probabilit\u00e0 di successo.<\/p>\n\n\n\n
La preparazione all\u2019AI non \u00e8 solo un progetto IT. Coinvolge vendite, marketing, finanza, assistenza, operations e leadership. Ogni team crea e usa dati. Ogni team ha anche un ruolo nel mantenere quei dati accurati e significativi.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL aiutano a collegare questi sforzi. Creano un processo per trasformare i dati aziendali quotidiani in informazioni capaci di supportare strumenti pi\u00f9 intelligenti e decisioni migliori.<\/p>\n\n\n\n
Quando i team comprendono il proprio ruolo nella qualit\u00e0 dei dati, la preparazione all\u2019AI diventa pi\u00f9 concreta. Diventa meno una corsa alle tendenze tecnologiche e pi\u00f9 una costruzione delle fondamenta corrette.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019AI pu\u00f2 aiutare le aziende a lavorare pi\u00f9 velocemente, comprendere meglio i clienti e prendere decisioni pi\u00f9 intelligenti. Tuttavia, l\u2019AI \u00e8 forte solo quanto i dati su cui si basa. Se i dati sono frammentati, duplicati, incompleti o mal formattati, i risultati ne risentiranno.<\/p>\n\n\n\n
Le pipeline ETL aiutano le aziende a risolvere questi problemi prima che i dati raggiungano dashboard, strumenti di automazione o sistemi di AI. Estraggono dati da fonti importanti, li trasformano in un formato pi\u00f9 pulito e utile, e li caricano nella destinazione corretta.<\/p>\n\n\n\n
Zoho DataPrep pu\u00f2 supportare questo processo offrendo ai team un modo pratico per collegare dati, pulire record, standardizzare valori, pianificare flussi di preparazione e monitorare i risultati. Per le aziende che vogliono prepararsi alla prossima fase degli analytics, questo tipo di base dati \u00e8 essenziale.<\/p>\n\n\n\n
Il futuro dell\u2019AI non inizia solo con l\u2019AI. Inizia con dati affidabili. Le aziende che investono in record pi\u00f9 puliti, pipeline coerenti, accesso governato e flussi di preparazione ripetibili saranno meglio preparate per analytics avanzati e automazione.<\/p>\n\n\n\n
Il momento migliore per prepararsi all\u2019AI \u00e8 prima che il progetto di AI inizi. Usando oggi le pipeline ETL, le aziende possono costruire la base dati affidabile di cui avranno bisogno domani.<\/p>\n\n\n\n
\u00a9 Crediti d’immagine a Steve A Johnson<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"