90%的企业都忽略了，AI能让“废数据”变金矿

你大概也遇到过这种情况：公司里攒了一堆数据，Excel表、邮件、PDF、聊天记录……但真正用起来的，可能连一半都不到。

有数据显示，一般企业有60%-70%的数据，其实都在“睡大觉”——没被充分利用，原因嘛，五花八门。有的说数据太乱，有的说不知道怎么处理，还有的干脆说“太难了”。

说白了，这背后有个核心难题：传统互联网技术，根本搞不定。

业务数字化和低代码之间，藏着一个“空白区”

现在很多公司都上了业务数字化系统，也用了低代码数据分析工具，这两头都挺成熟。但在这两样东西中间，其实有个“空白区域”。

这个区域，传统技术很难解决，可生成式AI却特别擅长。

它就是——对非结构化数据的理解、整合和集成。

什么叫非结构化数据？就是那些没法直接放进表格里的东西，比如邮件正文、客户对话记录、产品说明书、图片描述……这些数据量大、格式乱，传统方法处理起来特别费劲。

而生成式AI，恰恰能读懂这些“乱七八糟”的内容，把它们变成结构化的、能让机器理解的信息。

一家叫OmniAI的公司，正在做这件事

有一家创业公司，专门盯着这个空白区域发力。它叫OmniAI。

OmniAI是一款工具，能把非结构化数据转换成数据分析应用程序和人工智能可以理解的数据格式。

听起来有点绕？简单说：它就像个翻译官，把那些“人话”数据，翻译成AI能听懂的语言。

而且，它还能跟公司现有的数据存储服务和数据库对接，比如Snowflake、MongoDB这些。同步数据之后，公司可以在自己的数据基础上，运行自己选择的模型，比如大型语言模型。

这意味什么？

意味着你不用把数据挪来挪去，也不用换掉你现有的系统。直接在原有数据上，用AI模型去挖掘价值。

数据“翻新”之后，能做什么？

一旦非结构化数据被整理好，应用场景就多了。

比如，销售团队可以把一堆客户邮件、聊天记录丢进去，让AI自动总结出客户需求、痛点，甚至生成跟进建议。

再比如，客服部门可以把历史工单、对话记录整合，让AI自动识别常见问题，给出标准答案，或者直接生成回复。

还有，产品团队可以分析用户反馈、文档，快速找到产品改进方向。

说白了，这些数据原来就在那儿，但没人用——因为太乱、太难。现在有了生成式AI，等于给数据装上了“大脑”，让它自己开口说话。

写在最后

数据不值钱，值钱的是怎么用它。

那些被浪费的60%-70%的数据，可能正是你公司下一步增长的关键。而像OmniAI这样的工具，正在帮企业把“废数据”变成“金矿”。

你手头的数据，是不是也该翻翻身了？