你看过机器人吸尘器工作吗？它一开始很有趣，慢慢地，当你看着它错过你想要它清洁的一块污垢时，它变得越来越恼人。人工智能的前景大同小异——它可以自动完成日常任务，并带来显著的有形价值；但如果你不小心，大数据在线，你可能会花大部分时间反复撞到同一堵墙上，淘客程序，或者第20次被卡在乱七八糟的电缆里。不幸的是，企业交流软件，有一些证据表明，公司花在纠结上的时间比从人工智能中获取价值的时间要多：

84%的客户担心用于输入算法的数据86%的企业声称他们没有充分利用数据74%的人说他们的数据环境非常复杂，限制了灵活性

就像机器人吸尘器一样，取得好结果的关键是先做一点整理。人工智能利用复杂的数学和先进的计算能力来提供结果，但驱动所有花哨的数学和昂贵的硬件的是数据。数据是人工智能的命脉，如果对数据的管理没有很好的把握，人工智能将无法产生积极的结果。

随着公司从传统的内部部署世界（数据存储在SAP ERP等业务应用程序下面的受管理数据库中）转变为应用程序位于云端和内部部署的世界，数据来自较不结构化的来源（社交媒体、网络日志、，物联网公司，传感器），数据的前景变得越来越复杂。这种复杂性伴随着一系列新的工具而来，这些工具试图管理所有新的数据类型、格式和位置。当公司试图跟上这股新数据的洪流时，将数据湖作为所有数据的单一存储区以备日后使用的想法变得流行起来，产生了更多的工具和技术，很快，企业IT系统的高度受管理的数据与全面但往往不受管理的大规模数据世界之间出现了断裂来自网络日志、系统日志、传感器、物联网设备等的湖泊和数据流。但人工智能需要连接到所有这些数据以及图像、视频、音频和文本数据源。简单地尝试管理所有这些连接需要多个断开和碎片化的工具；到目前为止。

刚刚在SAPPHIRE宣布的SAP Data Intelligence是一个全面的云解决方案，可以在整个企业范围内扩展人工智能。它通过管理三件关键的事情来实现这一点：

人工智能是一种团队工作，需要了解组织和客户需求的业务用户、了解数据位置和结构的数据工程师、数据科学团队之间的协调与合作他们了解如何从数据中提取价值，以及支持他们的IT和DevOps团队。有了SAP Data Intelligence，您的AI团队中的每个成员都可以一起工作，以获得最高的生产率和速度。通过内置的治理、元数据管理和机器学习透明工具，您可以确保他们的努力成果能够得到解释、理解和信任。

正如第二次工业革命是由实体制造流水线推动的一样，第四次工业革命将由人工智能装配线推动：人工智能的创建将被分解为由业务流程汇集在一起的专门部分，并实现规模自动化。SAP Data Intelligence支持以可信和可重复的方式为组织创建此人工智能装配线，开始云，以便他们能够从他们的数据资产中获取最大价值，并为他们的消费者和客户提供最佳体验。