本文探讨了如何通过有效的数据治理和战略性步骤，使数据具备AI特性，以支持组织的AI实施。总结了五个关键收获和实用策略，强调数据的重要性和治理文化的转变。
AI无处不在，无缝渗透到各个行业和领域。从家庭餐桌上的谈话到高风险董事会会议，围绕AI采用的讨论日益紧迫。在AI采用的大 hype 之下，组织们迅速意识到数据是实现相关、责任和强大的AI的关键。因此，当前最紧迫的问题就是：
“我如何让我的数据 AI-准备好？”
这不是一个技术问题；它是一个战略性的要求，需要推动组织文化的转变。干净、可访问的、受控的和行动性数据是任何成功AI实施的基础。
最近，我在旧金山和芝加哥举办了Evanta CDAOTown Hall会议，围绕如何利用现代数据治理和AI unleashed价值。会议聚焦于为什么需要高级AI驱动工具来加速数据见解，如何实现云原生、集成式解决方案以获得更好的商业成果，以及如何提升AI治理框架。
以下是我从与数据和AI领域的顶尖人士的深入讨论中提炼出的五个关键收获：
1. 数据治理与AI密不可分
数据治理不仅仅是技术障碍；它是解锁AI更广泛应用的关键。有效的数据治理确保数据干净、合规且易于行动，为AI项目奠定了坚实的基础。如果没有这些，即使是最先进的AI模型也将无法产生有意义的结果。
2. 定义AI用例
定义AI用例是将技术能力与特定业务需求和挑战对齐的关键一步。许多组织已经设立了委员会和评审小组，以评估并优先选择跨越部门和功能的AI用例。选择在哪里和什么时候进行投资将节省时间和成本。
3. 从POC到生产
在AI生态系统中，一个显著的挑战是将项目从证明概念（POC）过渡到全规模生产。许多GenAI项目在POC阶段停滞不前，因为 scalability问题、缺乏利益相关者的支持或数据治理不足。关键是从小开始，快速证明价值然后进行扩展。
4. 数据治理的文化方面
数据治理往往被视为障碍，而不是推动者。重要的是要改变这种看法，通过与组织中不同角色的沟通（如IT、业务部门、用户和高管）来强调战略价值。这包括将治理举措直接与业务目标对齐。
5. 继续学习的重要性
大学越来越多地提供AI和数据治理课程，反映了这些领域日益重要的地位。然而，工作现场经验仍然不可或缺。组织应注重持续学习和专业发展，以跟上快速发展的AI生态系统。
让数据 AI-准备好实用的步骤
准备数据以应对AI是任何希望有效利用高级分析和机器学习的组织的基础。以下是实现数据AI-准备的战略：
评估和清洗数据: 从现有数据集进行全面评估，识别并纠正不一致、缺失值和错误。干净的数据是成功AI模型的基础。
建立 robust的数据治理框架: 制定全面的治理模式，确保数据合规性和安全性。这个框架将成为AI项目 roadmap的一部分，与业务目标对齐
投资可扩展的基础设施: 随着AI项目的进展，从POC到生产需要可扩展的基础设施。采用云解决方案和AI驱动的数据平台，支持全面的数据处理和存储需求。
促进数据素养文化: 在组织中培养数据素养文化，使其成为每个层级的价值观。提供持续培训并鼓励数据驱动思维，使员工能够更好地利用数据在各自岗位上。
Evanta CDAOTown Halls为数据领导者提供了连接并了解如何解锁AI驱动机会和推动可持续增长的机会。我希望这些关键收获和策略对您在AI-准备之旅中有所帮助。
要进一步了解AI，请下载我们的AI准备评估指南，并 完成超过50道的全面评估，以检查您的组织是否准备好迎接AI。
此外，请考虑阅读我们的 CDO见解报告，该报告由600名首席数据官提供了关于数据战略的见解。
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