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对于人工智能驱动的销售和营销而言，数据是让一切顺利进行的燃料。数据隐私和遵守可以影响公司的数据健康状况。但是，如果数据不准确、过时或不完整，会发生什么情况？

根据New Relic 2021 年的一项调查，90% 的 IT 专业人士认为可观察性对其业务至关重要且具有战略意义。然而，只有 26% 的人表示他们拥有成熟的可观察性实践。

数据不准确会导致预测不准确，从而导致销售预测不可靠和错失机会。这就是数据可观测性的作用所在——它是一种保障，确保您的数据始终干净、准确且值得信赖。

凭借强大的数据可观测性，企业可以：

避免 AI 故障：AI 模型依赖于高质量数据。可观察性可 线数据 确保您的模型不会根据错误信息做出决策。
改善销售预测：清晰的实时数据可以带来更准确的收入预测和更好的决策。
防止代价高昂的错误：尽早发现和修复数据不一致有助于避免计费错误、销售目标不一致和糟糕的客户体验。
增强自动化和潜在客户评分：可靠的数据加强了人工智能驱动的销售自动化，使得勘探和潜在客户资格更加精确。
数据可观测性的五大核心支柱
图标展示了数据可观察性的五个核心支柱，分别代表新鲜度、数量、模式、谱系以及数据质量和分布。
为了全面理解数据可观测性，重要的是将其分解为五个核心支柱。每个支柱在确保数据完整性和可靠性方面都发挥着至关重要的作用。

1. 新鲜度——确保数据是最新的
新鲜度是指数据更新的时间。在 AI 驱动的销售工具中，实时数据采集是准确评分、个性化和预测的关键。例如，如果销售团队依靠 AI 推荐潜在客户，但数据是一周前的，那么 AI 可能会推荐已经购买或离开的联系人，从而导致错失机会和错误的销售预测。

2. 容量——监控数据流和一致性
流量跟踪可确保预期的数据量流经系统，不会出现突然的激增或下降。对于销售团队来说，数据缺失或重复可能会导致报告错误，从而影响有关收入预测和客户互动策略的关键决策。