本文介绍了AI准备好数据的重要性及其含义，并提供了五个步骤来有效地准备数据，以满足特定的AI应用场景需求。
AI准备好数据是利用人工智能努力的重要基础。了解其含义并遵循这五个步骤来准备。AI准备好数据意味着您的数据必须代表特定用途所需的应用场景，包括所有模式、错误、异常值和可能出现的所有情况。
这是基于元数据可用性进行的一系列过程和实践，以对齐、qualify 和治理数据。
我们如何为所有数据做 AI 准备？
没有一种方法可以在一般情况下或事先使数据变为 AI 准备好。准备数据以供 AI 使用取决于其将如何使用。例如，创建预测维护算法所需的数据集与应用于企业数据的通用人工智能（GenAI）所需的数据集非常不同。
没有一种方法可以在一般情况下或事先使数据变为 AI 准备好。准备数据以供 AI 使用取决于其将如何使用。例如，创建预测维护算法所需的数据集与应用于企业数据的通用人工智能（GenAI）所需的数据集非常不同。
如果我们的数据质量很高，是否是 AI 准备好？
“高质量”数据——根据传统数据质量标准——并不等同于 AI 准备好数据。在分析语境中，人们期望删除异常值或清理数据以满足人类的预期。然而，在训练算法时，需要具有代表性的数据。这也可以包括低质量数据。
“高质量”数据——根据传统数据质量标准——并不等同于 AI 准备好数据。在分析语境中，人们期望删除异常值或清理数据以满足人类的预期。然而，在训练算法时，需要具有代表性的数据。这也可以包括低质量数据。
AI 准备好数据有特定要求：制定路线图以保持进度。
数据和数据分析领导者必须证明其组织的数据可用于越来越多的 AI 项目，但 AI 准备好数据的要求与传统数据管理之间存在显著差异。为了弥合这一差距，Gartner 推荐了以下步骤：
数据和数据分析领导者必须证明其组织的数据可用于越来越多的 AI 项目，但 AI 准备好数据的要求与传统数据管理之间存在显著差异。为了弥合这一差距，Gartner 推荐了以下步骤：
1. 根据 AI 使用场景评估数据需求。
2. 将要求提交董事会并获得批准。
3. 更新数据管理和生态系统。
4. 扩展和管理。
2. 将要求提交董事会并获得批准。
3. 更新数据管理和生态系统。
4. 扩展和管理。
这个路线图将确保您的数据准备好用于您计划开展的特定 AI 项目，并保持相关方对数据真正具备 AI 准备好状态的理解。
提交反馈
资讯
