本文探讨了人工智能在数据准备方面的重要性，强调首席数据官（CDO）在推动组织数据成熟度和AI采用中的关键角色，并提供了一个数据准备的评估框架和升级步骤。
人工智能的优势包括：
通过机器学习（ML）技术快速获得见解、自动化手动流程以及提高准确性。众所周知，人工智能在干净的数据支持下才能蓬勃发展；因此，首席数据官（CDO）必须找到一种方法来获取和使数据易于访问，以便推动人工智能的采用。
CDO 可以遵循一个数据准备 rubric 来“升级”其组织，使其达到数据成熟度和人工智能采用的标准。
以下是一个数据准备 rubric 的示例：
- 第 1 级：人工智能就绪——组织可以立即通过数据提供答案。
-第 2 级：成熟度成熟——组织必须努力通过数据回答基本问题。
-第 3 级：数据准备不足——组织无法通过数据回答基本问题。
组织可以通过以下三个步骤来帮助其“升级”至人工智能就绪：
1. 第一步：构建关键利益相关者网络： 组织及其 CDO 必须找到一种方法，将他们正在部署的数据产品连接到关键利益相关者。
2. 第二步：制定数据转换策略：为了采用人工智能，组织及其 CDO 需要制定数据转换策略，并确定其数据是否互操作性良好。
3. 第三步：确保数据安全、隐私和信任： 在准备人工智能时，必须考虑数据安全、隐私和信任的问题。CDO 可以通过限制用户访问并实施机器学习算法来增强这些方面，从而促进组织数据的可重用性。
众所周知，AI 的解决方案只有在它们基于高质量的数据时才能发挥有效作用。CDO 处于独特的位置，能够提供这种数据——帮助组织进行对当前数据成熟度和 AI 采用的诚实评估，并预测未来 AI 和数据的可能性。随着技术的进步、新法规的出台以及数据使用模式的变化，CDO 的角色在未来将继续演变。
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