你的数据是否AI-适配？

译文

数据驱动决策，人工智能（AI）是一项具有革命性作用的技术，能够彻底改变多个行业。然而，许多组织误以为传统的数据管理实践足以支持AI。这种错误的认识可能会严重阻碍AI项目的成功。对数据和数据分析（D&A）领域的领导者而言，理解并实施AI-Ready数据的原则至关重要。本文深入探讨了AI-Ready数据的概念、其定义特征以及实现和维护这一 readiness的步骤。

理解AI-Ready数据

AI-Ready数据被定义为适合特定AI使用场景的数据。与传统的数据管理不同，后者通常优先考虑干净且无错误的数据，而AI-Ready数据必须涵盖现实世界中可能出现的所有情况，包括异常值、离群值和非典型数值。这些多样性对于训练AI模型以应对复杂和不可预测的现实情景至关重要。AI-Ready数据的定义特征意味着其适用性只能在具体的技术和应用背景下进行评估。

AI-Ready数据的误区

几个误解会阻碍对AI-Ready数据的准备。首先，人们往往认为经过传统数据质量（DQ）标准判断为高质量的数据自动符合AI需求。然而，AI模型需要包含异常值和多样化场景的数据才能有效学习。其次，负责任的数据治理原则至关重要，但这些原则可能因AI的不同应用而有所不同。AI模型可以利用不符合传统治理标准但仍然有效的数据。最后，认为数据可以在通用意义上准备好以适应所有AI技术是错误的。AI数据准备的成功与否取决于具体的技术和使用场景；一种适用于一个应用的数据可能不适用于另一个应用。

实现AI-Ready数据的步骤

要使数据成为AI-Ready，必须通过与特定AI使用场景需求相一致的过程来实现和维护数据的一致性、资格和治理。

1. 数据与使用场景需求对齐

每个AI使用场景都有独特的数据需求，这些需求可能随时间演变。对数据进行对齐意味着确保其满足这些特定的需求。首先，不同的AI技术（如生成式AI或仿真模型）对数据的要求各不相同。理解这些差异对于数据对齐至关重要。例如，用于生成AI模型的训练数据与用于预测性维护算法的数据完全不同。每种技术决定了数据应有的特性，必须识别并满足这些特性。

此外，量化数据是至关重要的。确保有足够的数据量，尤其是针对具有季节性模式的应用场景，是必要的。合成数据可以补充真实数据以满足需求，从而为AI模型提供更全面的训练数据集。此外，对数据进行语义丰富化、注释和标签化可以提高模型的准确性。例如，对图像或视频进行标注，并结合明确的分类 taxonomies 和 ontologies 可以显著提升AI模型在复杂视觉数据应用中的性能。

数据质量是另一个关键因素。数据必须满足特定AI使用场景的质量标准，考虑其稀疏性和完整性等因素。AI数据准备好并不只是指干净的数据，而是指能够代表AI模型可能遇到的所有情景的数据。数据来源的可靠性和贡献管道的可信度也是至关重要的。确保数据源的完整性和可靠性有助于维护对AI模型输出的信心。

此外，数据多样性可以防止偏差并增强公平性。确保数据涵盖广泛的场景和背景有助于构建公平且无偏见的模型。最后，数据 lineage 提供了对数据来源和转换过程的透明性，有助于追踪和问责数据的来源和应用。

2. 数据满足AI信任要求

数据的资格化涉及通过各种参数不断满足AI使用场景的信任要求。验证和验证是确保数据在开发和运营阶段始终符合信任要求的关键过程。定期检查和平衡可以维护数据的完整性和适用性。此外，性能、成本和非功能性要求也必须得到满足。例如，AI应用的成本可能很高，因此需要考虑其运营服务级别协议（SLA），包括响应时间和可用性。

版本控制对于保持一致性并允许回滚至关重要。跟踪和管理数据版本可以确保任何数据更改都可以追溯，并在必要时恢复之前的版本。这对于AI来说尤为重要，因为模型和数据管道经常会发生演变。持续回归测试可以帮助检测问题并确保AI模型在其生命周期内保持可靠。通过开发各种测试用例，团队可以识别潜在的数据漂移和其他异常情况，这些情况可能会影响模型性能。

数据可观察性指标和监控对于维护AI系统的健康至关重要。这些指标跟踪数据准确性、交付及时性和运营成本等各个方面。通过持续监控这些因素，团队可以主动解决出现的问题，确保AI模型始终有效且可靠。

3. 在AI背景下对数据进行治理

持续治理确保AI-Ready数据符合相关政策和标准，支持其在AI应用中的合规性和道德性。数据 stewardship 涉及在数据生命周期中执行政策，包括可观察性指标和模型访问控制。适当的 stewardship 确保数据管理实践与组织目标和监管要求保持一致。

遵守数据和AI相关的标准和法规是不可违背的。随着AI标准的发展，如欧盟的人工智能法案（AI EU Act）和现有法规如GDPR，对数据管理实践提出了新的要求。遵守这些标准确保AI应用在法律上合规且道德。

AI伦理要求构成了治理的重要组成部分。需要考虑使用真实客户数据进行模型训练的接受性，并采取措施防止滥用和公平对待个人。受控推理和推断也是重要的。对AI模型输出的跟踪和控制，尤其是在复合式AI系统中，有助于保持透明性和问责性。

数据偏差和公平是AI中的具体挑战。训练数据中的偏差可能导致不公平或歧视性结果。通过在AI应用中预见到并抑制偏差，可以确保AI模型生成公平且无偏见的结果。最后，数据共享支持不同使用场景的AI-Ready数据准备。促进数据和元数据的共享有助于提高数据利用率，并加速AI-Ready实践的发展。

结论

准备数据以支持AI是一项动态且迭代的过程，超出了传统数据管理原则的范畴。对D&A领域的领导者而言，理解AI-Ready数据的要求是有效利用AI的关键。通过对使用场景需求进行对齐、资格化和治理，组织可以确保其数据真正符合AI-Ready标准。采用这些实践将为成功实施AI项目奠定基础，推动创新并实现实际业务价值。