本文探讨了人工智能对各行业的影响，强调了“AI-Ready”数据的重要性，并提供了实现这一目标的方法，包括数据作为产品的理念和智能数据平台的构建。
人工智能正在迅速改变各个行业， promises unprecedented efficiency, innovation, and growth. However, the true potential of AI remains untapped for many organizations. The key to unlocking this potential lies in a fundamental principle: AI is only as good as the data it’s built upon.
盖勤研究揭示了这一观点，显示出拥有“AI-ready”数据的组织在收入、成本、风险和生产力等方面能实现显著的20%改善。
但“AI-ready”数据到底包含什么？企业如何才能实现这一点？
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### 定义AI-Ready数据
从本质上讲，AI-Ready数据是指拥有正确数据、以正确格式呈现、在正确时间出现的数据。这意味着确保您的数据：
全面 ：捕捉所有相关模式、错误和异常值，提供对整个业务格局的全景视角。
干净且一致 ：通过严格的数据清洗和标准化过程保持数据质量。
可访问且及时 ：使数据能够随时为AI模型提供，以实现即时或近实时见解。
训练AI模型所需的数据必须准确反映现实场景。如果没有这样的数据，AI系统可能会产生偏见或不准确的结果，导致 costly错误和 missed opportunities.
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数据作为产品的方法论
要实现AI-Ready数据，数据与分析团队必须采取一种积极且迭代的态度。这就是“数据作为产品”的理念发挥作用的地方。通过将数据视为一种有价值的资产，定义其所有权并明确使用条款，企业可以培养一种以数据驱动的文化。
采用这种方法的好处包括：
增强协作 ：清晰地映射数据生产者和消费者之间的关系。
快速迭代 ：使D&A团队能够迅速精炼和改善数据，基于反馈和不断变化的需求。
多样化数据消费 ：解锁从AI模型训练到驱动数字应用以及支持AI代理等广泛的应用场景。
提高数据价值 ：通过将数据视为一种产品，组织可以提高数据质量和因此的值。
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构建智能数据平台
构建一个智能数据平台对于 streamlined data preparation流程至关重要。该平台能够无缝集成AI能力与数据存储和工程过程，并根据组织的需求和复杂性进行调整。
智能数据平台的关键功能包括：
自动化数据准备 ：利用AI来自动化数据清洗、转换和增强任务。
可扩展的基础设施 ：提供灵活性，以应对增长的数据量和复杂的AI工作负载。
无缝集成 ：连接分散的数据来源和系统，创建一个统一的数据生态系统。
可适应的架构 ：基础数据架构可以中央化或分布式，具体取决于需求。这种灵活性允许企业根据其独特需求定制其数据基础设施。
AI驱动的元数据管理 ：实现自动化数据发现和分类。
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结论
人工智能的潜力是不言而喻的，但 **只有借助坚实的基础AI-Ready数据才能真正实现这一潜力**。通过采用“数据作为产品”的方法论并投资于智能数据平台，企业可以释放AI的变革力量，并在数字时代获得竞争优势。
我们深刻理解AI-Ready数据的重要性。凭借我们在数据战略、云数据平台和数据激活方面的专业知识，我们可以帮助组织构建智能数据平台并实施“数据作为产品”的方法论。我们与客户紧密合作：
评估当前的数据成熟度，并识别改进的领域。
开发符合业务目标的数据策略。
构建和部署支持AI项目的可扩展数据平台。
利用我们的地理区划图，帮助组织部署所需的数据工具。
借助专业知识，利用生成式AI，创建AI驱动的解决方案。
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