本文探讨了组织在实施人工智能时数据准备的重要性，提出了三个关键指标：数据集中化、数据上下文和数据的相关性与时效性，以帮助评估数据是否适合AI项目。
Is Your Data AI-Ready?
人工智能驱动的创新之路始于数据准备好。以下三个指标提供快速的数据准备评估。
人工智能（AI）对业务运营的变革吸引了各行业的组织热情，但尽管广泛采用AI——74%的组织在某些方面利用它——其95%在实施过程中遇到了障碍。
此外，尽管80%的组织认为其数据适合AI，一半以上组织在处理内部数据质量和分类问题。这种认识与现实之间的差距表明，在深入进行AI项目之前，需要更严格的数据准备好评估。
如何确定您的组织的数据是否真正适合AI？以下是三个关键指标，用于快速评估数据准备好。
数据准备好：开启人工智能创新之路的关键
Is Your Data Centralized?
成功实施AI的先决条件之一是拥有高质量、集中的数据。然而，许多组织的现实却呈现一种更分散的画面。根据G2调查，70%的组织采用混合云存储实践。其中近一半倾向于通过多个云解决方案来满足需求。
分散的数据存储在多个存储库中，对AI系统来说是一个重大挑战。由于AI模型只能访问它们可以直接访问的数据，因此当数据分布在多个存储库中时，AI模型的见解能力会受到限制。
例如，在实施微软Copilot时，最佳做法是将数据集中到Microsoft 365中作为集中、云端存储的库。这增强了Copilot对数据的访问性和对数据管理和安全的控制。通过打破数据孤岛并统一信息，Copilot能够利用组织知识的全貌，从而释放该技术的真实潜力。
然而，在某些AI驱动的项目中，可能无法实现数据集中化。在这种情况下，确保数据准备好意味着能够从多个来源收集、清洗、转换、分拆和格式化数据，以便为AI算法提供高质量的数据以进行训练。
Do You Have Context for Your Data?
如果没有对数据的适当上下文进行分类，则AI系统可能会做出错误的假设或得出错误的结论，从而削弱其生成见解的可靠性和价值。为了避免这种情况，应将与数据相关的必要元数据（如时间戳、位置信息、文档分类和其他相关上下文细节）进行分类和标记。
此外，整合互补的数据可以显著提升信息的价值、深度和实用性。例如，将客户人口统计资料（如年龄、性别、地理位置和收入水平）附加到销售记录中，可以为AI系统解锁新的维度，从而探索更深入的模式和趋势。
Is Your Data Relevant and Timely?
数据准备好的第三个关键指标是数据的相关性和时效性。根据前述报告，50%的组织的数据已过期五年以上，这意味着许多组织的数据生态系统中存在大量冗余、过时或无用（ROT）内容。
此外，只有23%的组织拥有系统，能够帮助它们获取实时ERP数据以做出明智决策。
尽管过期的数据可能对合规或历史目的必要，但它们可能不适用于您的AI项目。过时的信息会占用存储系统资源，并使AI生成的见解无效。想象一下，一个分析十年前市场报告的AI系统为公司关键决策提供建议——其见解将是过时且误导性的。
这就是为什么在信息生命周期管理中实施稳健的保留和归档政策至关重要。事实上，成熟的信息管理策略的组织比不成熟的策略的组织更有可能实现人工智能的好处1.5倍。
通过清除ROT内容并保留仅当前和有意义的信息，您可以精简数据生态系统，并使AI能够提供最准确和有影响力的关键见解。
A Final Word
最终，通往人工智能驱动创新的道路始于数据准备好。通过采取积极且全面的信息管理策略，组织可以确保其数据准备好AI并未来化以适应不断变化的数据环境。
About the Author
John Peluso是AvePoint的首席技术官。在这一角色中，他协调公司的技术和产品路线，以扩大AvePoint的市场份额，并加速创新软件产品的迭代，这些软件旨在满足客户的需求。在加入AvePoint之前，John曾在该公司的多个领导职位上任职13年，包括首席产品官、战略发展VP、教育总监和公共部门CTO。
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