三个步骤使数据AI熟悉

人工智能是商业世界中备受青睐的技术，这一点毫无疑问。IDC研究表明，投资于人工智能的企业在每美元投入中平均能获得3.50美元的回报。仅凭生成式人工智能就可以在全球63种应用场景中每年为全球经济带来相当于2.6至4.4万亿美元的增长。麦肯锡咨询公司对生成式人工智能进行了分析。

兴奋是合理的，但许多企业往往缺乏高质量的数据，这使得启动成功的人工智能项目变得困难。因此，在采用人工智能之前，企业需要先建立一个坚实的数据基础。以下是确定您的AI项目是否准备好就绪的三个主要因素:

• 数据位置:理解您的数据在公司整体架构中的位置。这包括绘制数据源和数据流图，以确保数据的可访问性和整合能力。

• 数据文档与规范化:制定最佳实践来规范和标准化数据文档。这包括创建元数据、数据字典和标准化 schemas，以确保数据集的一致性和清晰度

• 数据质量:优先考虑 数据的完整性。评估数据的准确度、完整性和相关性，以确保它符合公司要求和合规需求。

  基于低质量数据的AI项目无法产生高质量的结果。不相关的或不准确的数据会导致输出不相关或不准确。由于AI项目的复杂性和成本高昂，从一开始就犯错的可能性更大，因为数据是不好的。

数据是基础

数据是人工智能的基础；它是如何被训练的，然后由开发人员的意图指导模型根据数据进行处理。如果您使用人工智能来帮助解决业务问题（包括使用基于大型语言模型（LLM）的生成式AI工具），那么您需要为模型提供适当的业务背景——好的数据——以便它给出针对该业务背景的答案。换句话说，您不能将手头上的任何数据直接投入模型。

如果您正在创建新模型，请确定您的数据集中哪些数据适合用于训练和验证它。您必须将这些数据隔离出来，以便根据一组数据进行模型训练，然后用另一组数据进行验证，以确保模型按预期工作。

建立坚实的数据基础的障碍

对于许多企业来说，确定它们存储了哪些数据以及数据可用性如何是一项重大挑战。您知道您的业务中存在哪些类型的数据吗？您知道这些数据在哪里以及它们受到什么规则约束吗？这是开始的地方。坦白说，许多组织并不知道这一点，但这是至关重要的。

拥有数据并不总是意味着能够获得其准备就绪的访问。数据可能存在于多个系统和 silos 中。企业尤其以复杂的 数据景观 而闻名。它们往往缺乏一个专门的数据库，该库将所有模型所需的数据集中在一个地方，以行和列的形式呈现，并等待被检索。

除了数据散布在多个系统中外，它还以多种格式存在：数据湖、图数据库、SQL数据库、NoSQL数据库。在某些情况下，您只能通过专用的应用程序 API 来访问数据。一些数据是结构化的，另一些是非结构化的。一些数据来自物联网（IoT）传感器，而另一些则存储在文件中等。获取所有这些数据是一项挑战，因为大多数公司没有系统或工具来做到这一点。

假设您找到了所有数据并将其转换为一种通用格式，您的业务可以理解。这就是所谓的 标准化模型。下一步是考虑该数据的质量。从远处看它似乎很好，但近距离检查发现来源众多的数据中不可避免的复制和错误。这种形式的数据不符合要求。

建立坚实的数据基础的三个步骤

了解您的数据是您进行 AI 项目的核心要素。您必须能够描述您的业务捕获了什么数据，它们在哪里存储，它们被分配了多少条规则等。

第二步是数据分析。您需要回答以下问题：对于您的业务需求，什么是高质量的数据？您需要确定在您的组织中构成高质量数据的标准。您需要制定如何验证和清洁数据以及如何维护其质量在整个数据生命周期中的计划。

如果成功将分散在多个系统中的数据整合到一个标准化模型中并提高其质量，那么下一步是确保其可扩展性。这是建立数据基础的第三步。大多数 AI 模型需要大量的训练数据。然后您还需要大量数据来支持生成式 AI 模型的数据增强——通过从外部来源获取数据来增强生成式 AI 模型。所有这些数据都在不断变化。

这意味着您必须为适当的可扩展 数据管道 设计一个计划，以管理可能流过的数据量。一开始，仅仅确定需要获得哪些数据、如何清洁和处理它们就显得如此复杂，以至于 scalability 不再成为您的考虑因素。但您必须思考将哪个平台用于启动这个计划——一个能够与数据量的增长同步扩展的平台。

高质量的数据，高质量的结果

如果您想通过人工智能在竞争中保持优势，那么从数据开始是至关重要的。收集数据并将其转化为实现业务目标的过程非常复杂和困难。但是您的竞争对手不会等待您弄清楚如何正确使用数据，因此没有时间犯错误。您必须从建立一个能够持续提供高质量数据的平台和过程开始。遵循上述最佳实践将使您可以利用 AI 模型来实现您的业务目标。