作者：来自 ElasticLeanne Link

电信行业一直站在创新与互联的前沿，常常为客户的数字体验设定高标准和期望。如今，随着 AI 逐渐超越流行词的阶段，电信行业的领导者们正稳步将 AI 融入业务，以进一步提升响应客户需求的能力，并提供高质量的服务。

在这些数字体验，尤其是 AI 的核心，是能够战略性地利用数据来实现业务目标。

数据在电信行业的重要性

电信公司每天都会生成和处理海量数据，包括通话记录、网络性能指标tgcode、客户互动数据等。高效管理和分析这些数据对于以下方面至关重要：

• 优化网络性能：通过分析网络数据，电信公司可以快速识别和解决问题，确保运营顺畅，并为客户提供无缝体验。
• 提升客户体验：通过数据分析了解客户行为和偏好，帮助企业提供更个性化的服务，从而提高客户满意度。
• 欺诈检测与防范：分析通话模式和使用数据，有助于检测欺诈活动并防止潜在损失。

尽管许多行业领导者希望打造数据驱动型企业，但现实是，在电信、tgcode科技、媒体和娱乐行业中，70% 的领导者仍然难以持续、实时、大规模地利用数据。许多企业正借助 AI 和生成式 AI 来弥补这一差距。然而，要真正发挥 AI 的最大价值，企业首先需要建立强大的数据基础。回归数据管理的基本原则，可以确保企业在应对复杂业务挑战的同时，能够高效管理、访问和利用指数级增长的数据量。

Elastic 与 Socratic Technologies 共同调查了 1,005 名 C 级高管、业务和技术领导者，以了解当前企业的运营状况。此次研究的受访者中，有 326 名来自电信、科技、媒体和娱乐行业的领导者。研究结果揭示了电信行业领导者如何应对业务挑战、背后的数据问题以及未来的投资重点（包括 AI、生成式 AI 和自动化）。

接下来，我们将深入探讨报告中的一些关键洞察。

解决数据挑战，即解决业务挑战

底层数据挑战会阻碍电信公司获取关键信息，从而影响其实时决策能力。如果无法在关键时刻访问相关数据和洞察，企业可能会因市场变化、客户需求和运营问题作出错误或延迟的响应，进而导致收入损失、生产力下降、风险加剧、客户满意度下降以及运营成本上升。

一位电信行业的 C 级高管在调查中指出：

“海量且高速涌入的数据让传统处理基础设施不堪重负，导致延迟问题，阻碍了及时的决策过程。”

调查结果也反映出，行业领导者普遍在从数据中获取可操作洞察方面遇到困难：

• 59% 的 C 级高管对当前的数据洞察不满意
• 仅 34% 的决策者每天利用数据洞察做业务决策

为了解决这一问题，企业正在优先投资数据分析和数据科学工具，这一点得到了61% 的受访者认可。随着企业向真正的数据驱动型发展，他们需要评估 IT 环境中的工具和系统是否能够提供统一、全面、互联的全局视图。否则，企业容易陷入数据蔓延（Data Sprawl）和工具蔓延（Tool Sprawl）的困境，缺乏一个能够为多个团队提供可靠支持的“单一视图”（Single Pane of Glass），从而影响数据驱动的业务决策。

GenAI 影响深远，发展迅猛

对于电信行业的领导者而言，生成式 AI 远不止是一个流行词汇。88% 的 C 级高管表示已投资或计划投资生成式 AI，并将其应用于客户服务聊天机器人、网络优化、库存分配、客户情绪分析等多个场景。

然而，正如前文所述，生成式 AI 的实际影响力取决于其数据基础。能否利用统一工具高效组织、访问和分析结构化与非结构化数据，对其成功至关重要，尤其是在采用检索增强生成tgcode（RAG） 模型的情况下。RAG 需要先从企业自有数据中获取关键信息，再将其传递给大语言模型（LLM） 进行处理。

如果企业无法快速整理并理解所有类型的数据，生成式 AI 可能会基于不完整、过时或错误的信息生成输出。这也是为什么企业需要优化数据策略，确保所有团队使用的工具和数据保持一致，从而提升 AI 的价值。

进一步了解电信行业的数据与 AI

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原文：AI in the telecommunications industry: Overcoming foundational data challenges | Elastic Blog