首頁企業在資料限制下面對人工智慧的實施障礙
幾年前，商業技術領域被流行詞「大資料」所主導 - 指組織所累積的大量資訊，這些資訊可發掘新穎的營運方式，並提出最佳的策略方向。
如今越來越明顯的是，企業在有效運用大數據方面所遇到的挑戰依然存在，而正是人工智能這項新技術的出現，讓這些問題再次成為焦點。如果不解決困擾大數據的基本問題，人工智能的實作注定會落空。
那麼，究竟是什麼在妨礙人工智能發揮其潛力呢？
大多數障礙都源自於資料資源本身。要瞭解這個問題，請考慮典型工作天中所使用的各種資訊來源。
在中小型企業 (SME) 中：
- 儲存於使用者筆記型電腦、Google Sheets 或 Office 365 雲端儲存中的試算表。
- 客戶關係管理 (CRM) 平台。
- 同事、客戶和供應商之間的電子郵件通信。
- Word 文件、PDF 檔案和線上表格。
- 即時通訊應用程式。
在大型企業中：
- 上述所有來源，再加上
- 企業資源規劃 (ERP) 系統。
- 即時資料流。
- 資料湖。
- 支援各種獨立應用程式的獨立資料庫。
必須注意的是，這份簡短的清單並非詳盡無遺，也無此意圖。其目的是要說明，即使只有五點，資訊也可能分散在大約十幾個位置。大數據所需要的 (現在也經常需要) 以及人工智慧計畫所依賴的，是統一這些不同元素的方法，以便電腦演算法能夠有效地解釋這些元素。
在 Gartner 的 2024 年人工智慧趨勢週期 (2024 Hype Cycle for Artificial Intelligence)中，AI-Ready Data 被定位在上升斜坡上，估計需要兩到五年的時間才能達到「生產力高點」。鑒於 AI 系統依賴於挖掘和提取資料，大多數組織（不包括規模最大的組織）都缺乏必要的基礎架構。因此，他們可能在未來一到四年內都無法從 AI 驅動的支援中獲益。
人工智能部署所面臨的核心挑戰，與大數據計劃在炒作週期中所遇到的障礙如出一轍 - 從創新觸發、期望膨脹的高峰、幻灭的低谷、啟發的斜坡，到生產力的高原。數據以多種格式存在；它可能不一致；它可能遵循不同的標準；它可能不準確或有偏見；它可能包含高度敏感的資訊，或者是過時和不相關的資訊。
今天，轉換資料使其為 AI 準備就緒的過程仍然非常重要，甚至比以往任何時候都更加重要。希望盡早取得優勢的公司可以試用許多可用的資料處理平台。根據一般建議，他們可能會從有限、分散的專案開始，作為評估新興技術有效性的試驗床。
現代資料準備與組裝系統的主要優點在於，它們經過特別設計，可組織組織的資訊資源，供人工智能價值創造平台使用。舉例來說，它們可以結合精心編碼的護欄，以協助確保資料合規性，並防止使用者存取有偏見或商業敏感的資訊。
儘管如此，建立連貫、安全且結構良好的資料資源仍是一項持續的挑戰。隨著組織透過日常作業累積更多資料，維護最新且可存取的資料資源是一項持續性的工作。雖然大數據通常會被視為靜態資產，但用於人工智能的資料必須盡可能以接近即時的方式準備和處理。
因此，組織必須在機會、風險和成本之間取得微妙的三方平衡。對於現代企業而言，選擇正確的廠商或平台從未如此重要。
(資料來源："Inside the business school" by Darien and Neil 採用 CC BY-NC 2.0 授權)。
有興趣向業界頂尖專家瞭解更多關於 AI 和大資料的資訊嗎？參加在阿姆斯特丹、加州和倫敦舉行的 AI & Big Data Expo。這項綜合活動是 TechEx 的一部分，並與其他首屈一指的技術聚會同地舉行。點選此處瞭解更多詳細資訊。
AI News 由 TechForge Media 提供。在此瞭解更多即將舉行的企業技術活動和網路研討會。
相關文章
美國股市觸及歷史裡程碑，人工智慧與航空航天巨頭準備開啟萬億美元時代
埃隆·馬斯克、山姆·阿爾特曼和達里奧·阿莫迪，這三位科技領域的巨頭，正推動其各自的企業邁向首次公開募股（IPO）。隨著 SpaceX、OpenAI 和 Anthropic——這三家估值接近萬億美元的行業巨頭——即將上市，2026 年被預測將成為美國曆史上新股發行規模最大的一年。這一歷史性的資本激增已引起全球金融界的關注，成為檢驗公共市場吸收如此大規模資金能力的關鍵壓力測試。這些主要融資活動的同步啟動預計將打破 2021 年創下的 1560 億美元紀錄。超級獨角獸的資本博弈每家公司上市的路徑
瑞典人工智慧初創公司Lovable Eyes在完成主要融資輪後估值達132億美元
隨著人工智慧驅動的編碼工具日益普及，瑞典初創公司 Lovable 已獲一輪重大融資。該公司計劃籌集 30 億美元，其估值有望升至 132 億美元——這是去年 12 月記錄的 66 億美元的兩倍。預計 Menlo Ventures 將主導此次投資。Lovable 的吸引力源於其核心的“氛圍編碼”（vibe coding）技術，該技術透過消除對複雜編碼技能的需求來簡化軟體開發。使用者只需以自然語言描述其需求，系統即可自動生成應用程式。這種直觀的方法吸引了個人開發者、設計師和小企業，並擴充套件至 Work
Google 測試 Remy AI 代理，以 Gemini 為重點轉向使用者控制
根據《商業內幕》的報道，谷歌正在測試 Remy，這是 Gemini 的一款全新 AI 個人代理工具。該工具旨在代表使用者執行任務，從而簡化專業工作流程和日常事務。目前，Remy 正在 Gemini 應用的內部員工專屬版本中進行測試。該報告引用了一份內部檔案以及對兩位熟悉該專案的個人的採訪。內部資料將 Remy 描述為“全天候個人代理”，將 Gemini 定位為能夠代表使用者行事的主動助手。接近該專案的訊息人士證實，谷歌員工正在積極測試 Remy。谷歌發言人拒絕提供進一步評論。該報告未提及公開發布
相關專題推薦
數據分析
適用於 SaaS 和電商團隊的 KPI 監控最佳 AI 異常檢測工具
2026 年最新最佳頂級評分 AI 異常檢測工具，助力 SaaS 和電商團隊的 KPI 監控！XIX.AI 基於嚴格的真實世界測試和每週更新的排名，精心策劃了一套強大且顛覆性的工具合集。您將找到詳細的免費與付費對比洞察，幫助您識別必須嘗試的解決方案，從而提升生產力並釋放您的 AI 優勢。立即探索！
10 個工具
xix.ai
寫作
最適合撰寫長篇 SEO 文章的 AI 大綱生成工具
2026 年最新最佳、評價最高的 AI 大綱生成器，專為長篇 SEO 文章打造，由 XIX.AI 精心精選。這些強大的工具能為快速創作高品質內容提供革命性的協助，大幅提升寫作效率。 透過免費版與付費版的比較、實際測試結果及詳細排名，協助您找出最符合需求且不容錯過的選項。立即探索，釋放您的 AI 優勢。
8 個工具
xix.ai
教育與學習
適用於作業與考試準備的人工智慧學習工具
2026 年最新最佳 AI 學習工具，助您完成作業與備考！XIX.AI 精心整理了一份備受好評的清單，收錄了這些強大且具革命性、經實測驗證的工具，能幫助學生提升效率、簡化作業流程，並在考試中取得優異成績。 獲取免費版與付費版的比較、詳細排名，以及必試選項，以釋放您的 AI 優勢。立即探索！
10 個工具
xix.ai
音樂創作
面向詞曲創作者、旋律片段、主旋律及多語言草稿創作的AI人聲演示工具
2026 年最新最佳 AI 人聲演示工具，專為詞曲創作者、旋律創作者和多語言內容團隊打造！XIX.AI 精心整理了一份經過嚴格真實世界測試的高評分、變革性工具列表。您將找到詳細的免費與付費對比資料、全面排名以及必試選項，幫助您提升創作效率並釋放創意潛力。立即探索，發現滿足您所有內容需求的完美工具！
9 個工具
xix.ai
商業
最適合小型企業的頂尖 AI 競爭情勢分析工具
2026 年最新、最佳且評價最高的中小企業 AI 競爭研究工具！XIX.AI 精心精選了一系列極具威力且能改變遊戲規則的工具，並透過嚴謹的實測與詳細排名，每週更新內容。您可在此找到詳盡的免費版與付費版比較，協助您找出必試的工具，以提升工作效率並獲得競爭優勢。 立即探索，找出最適合您的工具！
9 個工具
xix.ai
圖像編輯
用於電商服裝、皮膚清潔和色彩一致性的 Photoshop AI 修圖工具
2026 年最新最佳 Photoshop AI 修圖工具，適用於電商服裝、皮膚清潔和色彩一致性！這份頂級精選列表包含強大的變革性解決方案，可幫助您提升寫作效率、簡化內容創作並輕鬆實現完美的視覺效果。每個工具都經過實際測試，並透過每週更新的排名進行驗證，同時提供免費與付費版本的詳細對比。由 XIX.AI 支援，這是任何希望發揮 AI 優勢的人必試指南。立即探索！
10 個工具
xix.ai
評論 (3)
0/500
![JohnAllen]()
Honestly, the shift from 'Big Data' hype to 'AI Implementation' struggles feels like we're just hitting the same wall with a fancier name. Companies hoarded data without a real plan, and now they're stuck trying to make sense of it all for AI. It's less of a tech problem and more of a strategy one. 🤷♂️
![HarryLewis]()
이 기사 읽고 한국에서도 똑같은 문제를 겪는 회사들이 많다는 게 공감돼요. 데이터 부족에 머신러닝 성능이 제한되는 현실, 우리 회사에서 AI 프로젝트 할 때도 비슷했어요. 재무팀 쪽에서는 정형화된 데이터가 많은데 영업팀 데이터는 너무 흩어져 있고… 결국 데이터 정제하는 데 시간 다 쓰고 진짜 AI 구현은 뒷전이었던 기억이 나네요. 혹시 이 글에서 언급한 '데이터 부족'을 해결할 구체적인 솔루션 예시가 더 있었으면 좋겠어요! 🤔
![WillieJackson]()
Parece que los datos vuelven para vengarse 🔍. Recuerdo cuando todo era 'Big Data' como solución mágica, y ahora las empresas se topan con pared por falta de datos de calidad para entrenar sus IA. Me pregunto si este ciclo de hype→problema→nuevo hype es inevitable en tecnología. ¿Acabaremos viendo 'Big Data 2.0' como la próxima promesa? 😅 Algo me dice que el verdadero desafío no es la cantidad, sino cómo organizamos y usamos lo que ya tenemos.
幾年前，商業技術領域被流行詞「大資料」所主導 - 指組織所累積的大量資訊，這些資訊可發掘新穎的營運方式，並提出最佳的策略方向。
如今越來越明顯的是，企業在有效運用大數據方面所遇到的挑戰依然存在，而正是人工智能這項新技術的出現，讓這些問題再次成為焦點。如果不解決困擾大數據的基本問題，人工智能的實作注定會落空。
那麼，究竟是什麼在妨礙人工智能發揮其潛力呢？
大多數障礙都源自於資料資源本身。要瞭解這個問題，請考慮典型工作天中所使用的各種資訊來源。
在中小型企業 (SME) 中：
- 儲存於使用者筆記型電腦、Google Sheets 或 Office 365 雲端儲存中的試算表。
- 客戶關係管理 (CRM) 平台。
- 同事、客戶和供應商之間的電子郵件通信。
- Word 文件、PDF 檔案和線上表格。
- 即時通訊應用程式。
在大型企業中：
- 上述所有來源，再加上
- 企業資源規劃 (ERP) 系統。
- 即時資料流。
- 資料湖。
- 支援各種獨立應用程式的獨立資料庫。
必須注意的是，這份簡短的清單並非詳盡無遺，也無此意圖。其目的是要說明，即使只有五點，資訊也可能分散在大約十幾個位置。大數據所需要的 (現在也經常需要) 以及人工智慧計畫所依賴的，是統一這些不同元素的方法，以便電腦演算法能夠有效地解釋這些元素。
在 Gartner 的 2024 年人工智慧趨勢週期 (2024 Hype Cycle for Artificial Intelligence)中，AI-Ready Data 被定位在上升斜坡上，估計需要兩到五年的時間才能達到「生產力高點」。鑒於 AI 系統依賴於挖掘和提取資料，大多數組織（不包括規模最大的組織）都缺乏必要的基礎架構。因此，他們可能在未來一到四年內都無法從 AI 驅動的支援中獲益。
人工智能部署所面臨的核心挑戰，與大數據計劃在炒作週期中所遇到的障礙如出一轍 - 從創新觸發、期望膨脹的高峰、幻灭的低谷、啟發的斜坡，到生產力的高原。數據以多種格式存在；它可能不一致；它可能遵循不同的標準；它可能不準確或有偏見；它可能包含高度敏感的資訊，或者是過時和不相關的資訊。
今天，轉換資料使其為 AI 準備就緒的過程仍然非常重要，甚至比以往任何時候都更加重要。希望盡早取得優勢的公司可以試用許多可用的資料處理平台。根據一般建議，他們可能會從有限、分散的專案開始，作為評估新興技術有效性的試驗床。
現代資料準備與組裝系統的主要優點在於，它們經過特別設計，可組織組織的資訊資源，供人工智能價值創造平台使用。舉例來說，它們可以結合精心編碼的護欄，以協助確保資料合規性，並防止使用者存取有偏見或商業敏感的資訊。
儘管如此，建立連貫、安全且結構良好的資料資源仍是一項持續的挑戰。隨著組織透過日常作業累積更多資料，維護最新且可存取的資料資源是一項持續性的工作。雖然大數據通常會被視為靜態資產，但用於人工智能的資料必須盡可能以接近即時的方式準備和處理。
因此，組織必須在機會、風險和成本之間取得微妙的三方平衡。對於現代企業而言，選擇正確的廠商或平台從未如此重要。
(資料來源："Inside the business school" by Darien and Neil 採用 CC BY-NC 2.0 授權)。
有興趣向業界頂尖專家瞭解更多關於 AI 和大資料的資訊嗎？參加在阿姆斯特丹、加州和倫敦舉行的 AI & Big Data Expo。這項綜合活動是 TechEx 的一部分，並與其他首屈一指的技術聚會同地舉行。點選此處瞭解更多詳細資訊。
AI News 由 TechForge Media 提供。在此瞭解更多即將舉行的企業技術活動和網路研討會。
美國股市觸及歷史裡程碑，人工智慧與航空航天巨頭準備開啟萬億美元時代
埃隆·馬斯克、山姆·阿爾特曼和達里奧·阿莫迪，這三位科技領域的巨頭，正推動其各自的企業邁向首次公開募股（IPO）。隨著 SpaceX、OpenAI 和 Anthropic——這三家估值接近萬億美元的行業巨頭——即將上市，2026 年被預測將成為美國曆史上新股發行規模最大的一年。這一歷史性的資本激增已引起全球金融界的關注，成為檢驗公共市場吸收如此大規模資金能力的關鍵壓力測試。這些主要融資活動的同步啟動預計將打破 2021 年創下的 1560 億美元紀錄。超級獨角獸的資本博弈每家公司上市的路徑
瑞典人工智慧初創公司Lovable Eyes在完成主要融資輪後估值達132億美元
隨著人工智慧驅動的編碼工具日益普及，瑞典初創公司 Lovable 已獲一輪重大融資。該公司計劃籌集 30 億美元，其估值有望升至 132 億美元——這是去年 12 月記錄的 66 億美元的兩倍。預計 Menlo Ventures 將主導此次投資。Lovable 的吸引力源於其核心的“氛圍編碼”（vibe coding）技術，該技術透過消除對複雜編碼技能的需求來簡化軟體開發。使用者只需以自然語言描述其需求，系統即可自動生成應用程式。這種直觀的方法吸引了個人開發者、設計師和小企業，並擴充套件至 Work
Google 測試 Remy AI 代理，以 Gemini 為重點轉向使用者控制
根據《商業內幕》的報道，谷歌正在測試 Remy，這是 Gemini 的一款全新 AI 個人代理工具。該工具旨在代表使用者執行任務，從而簡化專業工作流程和日常事務。目前，Remy 正在 Gemini 應用的內部員工專屬版本中進行測試。該報告引用了一份內部檔案以及對兩位熟悉該專案的個人的採訪。內部資料將 Remy 描述為“全天候個人代理”，將 Gemini 定位為能夠代表使用者行事的主動助手。接近該專案的訊息人士證實，谷歌員工正在積極測試 Remy。谷歌發言人拒絕提供進一步評論。該報告未提及公開發布
2026 年最新最佳頂級評分 AI 異常檢測工具，助力 SaaS 和電商團隊的 KPI 監控！XIX.AI 基於嚴格的真實世界測試和每週更新的排名，精心策劃了一套強大且顛覆性的工具合集。您將找到詳細的免費與付費對比洞察，幫助您識別必須嘗試的解決方案，從而提升生產力並釋放您的 AI 優勢。立即探索！
10 個工具
xix.ai
2026 年最新最佳、評價最高的 AI 大綱生成器，專為長篇 SEO 文章打造，由 XIX.AI 精心精選。這些強大的工具能為快速創作高品質內容提供革命性的協助，大幅提升寫作效率。 透過免費版與付費版的比較、實際測試結果及詳細排名，協助您找出最符合需求且不容錯過的選項。立即探索，釋放您的 AI 優勢。
8 個工具
xix.ai
2026 年最新最佳 AI 學習工具，助您完成作業與備考！XIX.AI 精心整理了一份備受好評的清單，收錄了這些強大且具革命性、經實測驗證的工具，能幫助學生提升效率、簡化作業流程，並在考試中取得優異成績。 獲取免費版與付費版的比較、詳細排名，以及必試選項，以釋放您的 AI 優勢。立即探索！
10 個工具
xix.ai
2026 年最新最佳 AI 人聲演示工具，專為詞曲創作者、旋律創作者和多語言內容團隊打造！XIX.AI 精心整理了一份經過嚴格真實世界測試的高評分、變革性工具列表。您將找到詳細的免費與付費對比資料、全面排名以及必試選項，幫助您提升創作效率並釋放創意潛力。立即探索，發現滿足您所有內容需求的完美工具！
9 個工具
xix.ai
2026 年最新、最佳且評價最高的中小企業 AI 競爭研究工具！XIX.AI 精心精選了一系列極具威力且能改變遊戲規則的工具，並透過嚴謹的實測與詳細排名，每週更新內容。您可在此找到詳盡的免費版與付費版比較，協助您找出必試的工具，以提升工作效率並獲得競爭優勢。 立即探索，找出最適合您的工具！
9 個工具
xix.ai
2026 年最新最佳 Photoshop AI 修圖工具，適用於電商服裝、皮膚清潔和色彩一致性！這份頂級精選列表包含強大的變革性解決方案，可幫助您提升寫作效率、簡化內容創作並輕鬆實現完美的視覺效果。每個工具都經過實際測試，並透過每週更新的排名進行驗證，同時提供免費與付費版本的詳細對比。由 XIX.AI 支援，這是任何希望發揮 AI 優勢的人必試指南。立即探索！
10 個工具
xix.ai
Honestly, the shift from 'Big Data' hype to 'AI Implementation' struggles feels like we're just hitting the same wall with a fancier name. Companies hoarded data without a real plan, and now they're stuck trying to make sense of it all for AI. It's less of a tech problem and more of a strategy one. 🤷♂️
이 기사 읽고 한국에서도 똑같은 문제를 겪는 회사들이 많다는 게 공감돼요. 데이터 부족에 머신러닝 성능이 제한되는 현실, 우리 회사에서 AI 프로젝트 할 때도 비슷했어요. 재무팀 쪽에서는 정형화된 데이터가 많은데 영업팀 데이터는 너무 흩어져 있고… 결국 데이터 정제하는 데 시간 다 쓰고 진짜 AI 구현은 뒷전이었던 기억이 나네요. 혹시 이 글에서 언급한 '데이터 부족'을 해결할 구체적인 솔루션 예시가 더 있었으면 좋겠어요! 🤔
Parece que los datos vuelven para vengarse 🔍. Recuerdo cuando todo era 'Big Data' como solución mágica, y ahora las empresas se topan con pared por falta de datos de calidad para entrenar sus IA. Me pregunto si este ciclo de hype→problema→nuevo hype es inevitable en tecnología. ¿Acabaremos viendo 'Big Data 2.0' como la próxima promesa? 😅 Algo me dice que el verdadero desafío no es la cantidad, sino cómo organizamos y usamos lo que ya tenemos.
