具备AI能力的数据管理的关键要点

本文探讨了如何利用AI提升组织表现，强调数据质量的重要性，并分析了活跃数据、被动数据和黑暗数据的分类及其对AI的影响。提供了构建AI-ready数据战略的四个要素，以应对黑暗数据带来的风险。

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主题概览

这篇文章探讨了如何利用AI提升组织的表现，但首先需要考虑的是数据的质量。

过去十年间，全球生成的数据量呈指数级增长，这一趋势得益于数字设备的普及、互联网连接、社交媒体、云计算以及其他技术革新。根据Statista的一份报告，从2010年的约2ZB（泽bibyte）到今年预计达到149.3ZB。

研究表明，数据量将在未来四年内平均翻一番。这引出一个问题：您的组织能否信任其存储的数据以获取所需的AI结果？

了解数据的位置

没有适当的数据管理，AI就无法充分发挥潜力。要实现对数据的有效管理，首先需要理解这些数据。

一种方法是根据数据的可访问性和使用频率对其进行分类。通过这种方法，我们可以将数据分为三种类型：活跃数据、被动数据和黑暗数据。

活跃数据

活跃数据与组织当前的需求密切相关。它们经常被用于分析、决策、报告或沟通。通常存储在数据库、数据仓库或云平台上，以便可以轻松获取和操作。相比之下，被动数据通常储存在不便于访问的存储设备中。虽然可能具有潜在价值，但它们很少被使用，通常是为未来参考或合规性保留而存在的。

黑暗数据

黑暗数据可能来自传感器、日志、邮件、文件、图像和视频等来源。它们未知、未使用或被遗忘。黑暗数据可能包含隐藏的见解——或风险——但由于没有系统存储、分类或分析，这些信息无法被发现或访问。

根据Statista的数据，在2010年至2020年期间，活跃数据仅略有增长（从8%增加到9%），被动数据显著下降（从71%减少到36%），而黑暗数据大幅增加（从21%增至55%）。这些趋势表明，数据生成量的增长速度超过了数据存储和分析的增长速度，导致许多数据未被组织或利用。

黑暗数据：对AI最大的风险

数据可以提供有价值的信息，促使您以更聪明的方式行动，从而创造更大的商业价值。然而，数据并非没有风险。

在使用数据进行AI时，您需要了解各种风险，包括隐私泄露、道德困境和合规问题等。

上述提到的数据类型中，黑暗数据对AI的风险最大，原因如下：

1. 黑暗数据可能包含有价值的信息，能够提高AI模型的性能或准确性——但由于您不知道它们的存在或无法轻松访问，因此没有使用这些信息。这意味着AI可能会错过重要的特征或模式，从而影响其学习和预测能力。

2. 缺乏可见性和治理可能导致AI无意中暴露或泄露敏感或个人数据。如果AI使用包含敏感或私人信息的黑暗数据，并未受到保护或监管，您可能需要面对隐私或安全方面的法律或道德问题。

3. 您听说过“输入垃圾，输出垃圾”（Garbage in, Garbage out）的说法，这不仅适用于数据，也适用于AI。黑暗数据可能包含错误或过时的信息，从而影响AI模型的质量和可靠性。没有对数据进行管理和维护，信息将无法验证或更新——而AI可能会采用或传播不准确或过时的数据，导致结果有误或误导。

应对这些风险

鉴于上述风险，确保您的数据得到妥善存储、分类、分析和用于AI工作是至关重要的。

构建AI- ready 数据战略的四个要素

AI- ready 从数据准备好讲起：您有效收集、存储、管理、分析和使用数据的能力。数据准备涉及多个维度，例如数据质量、数据访问性、数据整合、数据安全、数据道德和数据文化。

要最大化组织内所有数据的价值并最小化风险，需要构建涵盖以下四个要素的数据战略：

1. 数据发现：识别并定位组织中所有数据来源，包括那些目前被隐藏、忽视或遗忘的。使用数据目录、数据质量评估和数据生命周期分析等工具来帮助发现和记录您的数据资产。

2. 数据治理：制定并执行如何收集、存储、访问、共享和使用的数据政策和标准。探索最佳实践以确保数据安全、隐私、道德和合规。

3. 数据分析：使用数据可视化、数据挖掘和数据分析工具，将数据转化为具有指导意义的见解，从而支持您的业务决策、目标和行动。

4. 数据利用：AI不仅整合并应用数据的洞察力到模型和系统中，还需要监控和评估这些模型和系统的性能和影响。数据管道、平台和反馈循环将帮助您优化和改进您的数据资产。

通过实施涵盖以上四个方面的数据战略，您可以确保组织准备好应对AI，并管理黑暗数据的风险。

结论

毫无疑问，AI正在改变商业世界，创造新的机会无处不在。然而，要成功利用AI，需要构建一个稳健的数据战略，以确保数据的质量、安全和治理。