4步实现数据AI-准备好

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引言

大家都知道人工智能技术的潜力。然而，即使你拥有大量数据，这些数据的质量和组织方式同样重要。只有将数据准备好，才能充分发挥其潜力。

什么是AI readiness？

AI readiness是指企业是否能够有效利用人工智能技术。它涉及公司文化的各个方面，包括基础设施、资源等。核心在于：您的公司是否准备好充分利用AI技术？

对于数据来说，AI readiness意味着确保数据是组织良好的，易于数据科学家访问和使用以进行AI建模。许多企业面临一个关键挑战——他们没有全职的数据科学家。因此，他们依赖外部招聘或专门团队来处理AI项目。

这会产生两个潜在问题：
1. 高昂的成本：数据科学家需要更长时间才能解读和整理数据，导致项目成本增加。
2. 竞争风险：数据清理和整理的延迟可能会让竞争对手超越您的AI努力。

简而言之，越早准备好数据以支持AI，您在AI竞赛中的优势就越大。AI readiness的核心在于最小化这些延误和成本，使企业能够充分利用AI的力量。

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步骤1：创建数据目录

想象一下，所有食材分布在不同的橱柜中——有些在储物柜里，有些在冰箱里。要烹饪菜肴，这会很麻烦。同样地，当数据分散在不同的系统中时，数据科学家很难高效工作。

为什么重要：

大多数公司拥有分布在各种存储库中的数据（如数据仓库、各部门等），使得查找和使用数据变得困难。

如何解决：
构建一个中央数据目录。工具如OvalEdge的数据目录可以自动扫描您的数据，并创建一个所有数据都可访问且组织良好的单一入口。

数据目录不仅帮助定位数据，还提供上下文。它就像给食材贴标签一样，确保数据科学家了解他们正在处理的内容.

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步骤2：分类和整理数据

一旦数据被目录化，下一步就是对数据进行分类和整理。分类和整理意味着将数据组织成易于查找和理解的形式。

为什么重要：
没有上下文，数据就像没有标签的食材——难以使用！分类和整理有助于确保数据为AI项目做好准备。

关键优势：
- 数据更容易被找到并优先处理。
- 数据团队和业务团队可以访问重要的背景信息（如谁拥有数据及其用途）。
- AI模型可以更快地构建，缩短到市场的时间。

手动分类可能需要大量时间，特别是面对大数据集。幸运的是，AI驱动的工具如OvalEdge可以加快这个过程，但请确保涉及业务团队——技术分类 alone 无法提供对AI至关重要的业务背景。

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步骤3：确保合规性

在当今世界中，忽略数据隐私法规可能会导致灾难性的后果。AI模型通常处理敏感信息（如客户个人数据），因此合规性变得至关重要。

为什么重要：
- 遵守法规可以避免高昂的罚款。
- AI模型在不同地区使用时必须遵守当地法规。例如，在欧洲使用的数据模型可能无法满足德国的隐私法规要求。

如何保持合规：
- 在数据整理过程中标记敏感数据（如个人可识别信息PII）。
- 保持记录，确保数据科学家了解哪些数据集可以使用以及在什么条件下可以使用。

真实的例子：
Clearview AI 因违反GDPR而被罚款 €20 million，原因是该公司未经同意收集面部图像。合规性问题可能导致这一漏洞的出现，避免了高昂的罚款。适当的合规性管理可以在模型构建时防止此类漏洞。*

相关白皮书：
如何确保数据隐私合规性——借助OvalEdge

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步骤4：提高数据质量

虽然整理和目录化数据是必要的，但长期目标是通过提高数据质量来实现AI的成功。

为什么重要：
AI模型在训练时需要高质量的数据。尽管数据科学家可以在早期阶段使用低质量数据，前提是数据已组织并易于访问。

快速提升：
- 首先构建和整理数据。
- 教练数据科学家识别可用的最佳数据。

长期来看，投资于数据质量的提高，通过更好的流程、政策和治理来实现。就像为烹饪菜肴选择新鲜食材一样，这需要时间，但结果值得期待。

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结论

AI有潜力彻底改变您的业务，但如果您的数据不准备好，就无法充分发挥其潜力。

商业大语言模型（LLMs），如OpenAI，是由通用数据驱动的。尽管最初训练的数据质量很高，但随着时间的推移，这些模型依赖于用户生成的互联网数据进行训练，导致数据质量下降。因此，必须通过专用数据来增强它们。

通过遵循这四个关键步骤——创建数据目录、分类和整理数据、确保合规性和提高数据质量——您可以充分发挥AI的力量。立即行动的企业将获得竞争优势，而延迟行动的风险则会使其落后于竞争对手。

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