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随着 2025 年的临近，AI 就绪数据的重要性日益凸显。全球各地的组织都认识到，AI 计划的成功不仅取决于采用最新技术，还取决于拥有经过适当准备和结构化以供 AI 使用的数据。本文探讨了 AI 就绪数据的关键方面以及企业如何为 AI 驱动的未来做好准备。
什么让数据为人工智能做好准备？
人工智能数据具有几个关键特征：
- 高质量和高精度
- 结构化格式，易于处理
- 全面覆盖相关方面
- 及时性和与当前情况的相关性
- 强大的数据完整性和安全性
最近的研究表明，高达 80% 的 AI 项目因数据质量差和对 AI 数据要求的理解不足而失败。这凸显了企业在踏上 AI 之旅时优先考虑数据准备的迫切需要。
人工智能准备的三大支柱
Boost.space 是 AI 就绪数据 解决方案，为旨在有效利用人工智能的组织确定了三个关键支柱：
- Cloud 数据管理：将来自多个来源的数据集中到单一事实来源 (SSOT) 可确保 AI 驱动流程的一致性和可靠性。
- 无缝集成：将企业应用程序与 GPT、Claude 等先进的 AI 模型连接起来 Gemini 允许实时数据利用。
- 内置 AI 功能：将 AI 直接与集中式业务数据相结合，可以获得更准确的洞察和决策。
实现数据准备就绪的步骤
为了准备用于人工智能集成的数据，组织应该关注以下步骤：
- 进行数据审计：评估数据的当前状态，确定差距和需要改进的领域。
- 投资数据管理工具：利用促进数据质量、集成和治理的平台。
- 培养数据驱动的文化：鼓励组织所有成员重视数据并优先考虑数据管理实践。
- 培训和授权团队：提供培训和资源，确保团队拥有有效管理数据的技能和知识。
- 实施持续监控：定期监控数据质量和治理实践，以确保持续准备就绪。
- 转换原始数据：将非结构化或半结构化数据转换为适合 AI 算法有效处理的格式。
- 处理缺失值和重复值：处理不完整的信息并删除重复的条目以维护数据完整性。
- 缩放和规范化数据：标准化特征尺度以减少模型内的偏差。
构建人工智能的数据基础设施
现代人工智能数据基础设施应提高人工智能模型的性能，并帮助实现组织目标：
- 支持多种数据类型和来源的数据架构
- 低延迟存储
- 具有实时数据提取的数据管道
- 用于训练的干净、高质量的数据
- 数据交换 API
- 可扩展以满足不断变化的 AI 需求
- 强大的数据治理、隐私和安全措施
2025 年数据准备的重要性
展望 2025 年，数据准备仍将是实施 AI 解决方案的组织的首要任务。原因如下：
- 增强的人工智能性能：高质量、精心准备的数据可带来更准确的预测和更好的结果。
- 竞争优势：拥有人工智能数据的组织可以快速响应不断变化的市场条件和客户需求。
- 成本效益：通过简化数据管理流程和防止错误，投资数据准备可以节省大量成本。
- 改善客户体验：精心准备的数据可以实现更加个性化和有效的客户互动。
- 合规与治理：随着有关人工智能使用的监管日益严格，拥有良好治理和合乎道德的数据将至关重要。
- 创新催化剂：优质数据是一种竞争优势，能够创造独特的生成式人工智能体验并推动创新。
结语
随着 2025 年的临近，很明显，AI 准备程度（尤其是在数据准备方面）将成为商业领域的一个关键差异因素。成功为 AI 准备数据和基础设施的组织将获得显著优势，包括增强的自动化能力、从数据分析中获得更智能的见解以及各部门的生产力大幅提升。
信息很明确：不要等到 AI 迫使您的业务发生改变。现在就开始准备您的数据和基础设施，以保持领先地位并将数据转化为您最大的竞争优势。通过关注数据准备，组织可以确保他们处于有利位置，在 2025 年及以后充分利用 AI 的潜力。
