数据可观测性如何增强人工智能驱动的销售和预测

[Monira66]

人工智能驱动的销售预测的准确性完全取决于为其提供支持的数据。如果没有强大的数据可观测性，模型可能会依赖不完整、不一致或过时的信息，从而导致错失创收机会、需求预测不准确以及销售策略无效。

通过数据可观察性，组织可以：

通过在数据不一致对预测造成偏差之前检测并解决数据不一致问题来提高预测准确性。
通过为机器学习模型维护干净、可靠的数据集来增强人工智能的可信度。
确保人工智能驱动的建议基于实时、高质量的数据，从而 优化销售业绩。
通过集成可观察性工具，销售团队对人工智能驱动的洞察力充满信心，从而实现更智能的勘探、更好的配额规划和更高的转化率。

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人工智能驱动的销售成功始于数据可靠性和强大的可 线数据 观察性实践。花 3 分钟完成这个测验，评估人工智能供应商的透明度、合规性和道德性。

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简化数据操作并减少救火工作
说实话，没人喜欢整天忙于解决数据问题。当数据出现问题时，团队会浪费数小时（甚至数天）来追踪根本原因、修复错误并处理沮丧的利益相关者。这让人压力大、效率低下，并且会分散对高价值工作的注意力。

有了自动化数据可观测性，深夜故障排除会议就成为过去。团队无需手动筛选日志，而是在出现问题时收到实时警报，这样他们就可以在问题越积越多之前解决问题。

通过自动化数据可观察性：

工程师和分析师花在救火上的时间减少了，而花在战略计划上的时间增加了。
实时检测数据管道问题，防止错误在下游加剧。
企业领导者能够及时、准确地洞察，避免运营瓶颈
通过实施自动异常检测、数据沿袭跟踪和警报系统，组织可以减少效率低下现象，并使团队能够专注于增长，而不是修复损坏的数据管道。