数据与AI战略：平台聚焦
内容提要
优质数据是好的人工智能的关键。数据智能平台能帮助企业操作数据、定制AI模型、查询信息、可视化洞察，并确保数据的流动和访问受到精确控制。企业应选择一个数据智能平台来整合数据和AI系统，减少IT复杂性，并节省成本。数据治理和合规性也是重要考虑因素。企业需要追踪数据的流动和使用情况，并满足监管要求。构建可扩展的AI解决方案包括准备数据、优化模型和部署应用。整个模型开发周期应由数据发现到最终应用，并提供监控工具来不断改进模型。
延伸解读
整合数据与AI系统，降低复杂性
文章指出，81%的大型企业运营着10个或以上的数据与AI系统，这不仅成本高昂，还导致数据统一和治理困难。通过数据智能平台整合这些系统，可以减少IT复杂性，避免“最新供应链数据在哪里”等常见问题。同时，基于湖屋架构的现代数据平台能降低AI实验成本，并减少对高技能工程师的依赖，让数据使用更民主化。
数据治理与AI合规：不可忽视的监管要求
随着各国政府加强对消费者数据本地存储的要求，企业必须精确追踪数据流动。此外，AI合规也日益重要，企业需要解释模型训练过程、使用的数据以及结果如何产生。金融、保险等行业已面临此类监管压力。通过统一平台和血缘工具，企业可以更轻松地追踪数据来源、去向和使用者，从而满足监管要求并保护企业信息。
构建可扩展AI解决方案的关键步骤
文章提出启动AI解决方案的三个关键步骤：准备数据、微调模型和部署应用。首先，企业需定位相关且及时的数据，并分发给合适专家，这仍是一大挑战。其次，模型需要持续评估和调整以确保准确性和数据保护，如湖屋监控工具至关重要。最后，AI必须通过用户友好的应用隐藏复杂性，让开发者和其他终端用户能立即使用。统一平台能管理整个模型开发周期并提供监控工具。
Q&A
为什么优质数据对人工智能至关重要？
优质数据是良好人工智能的关键，因为它直接影响模型的准确性和有效性。
数据智能平台的主要功能是什么？
数据智能平台可以帮助企业操作数据、定制AI模型、查询信息和可视化洞察。
企业如何选择合适的数据智能平台？
企业应选择一个能够整合数据和AI系统的平台，以减少IT复杂性并节省成本。
数据治理在企业中有什么重要性？
数据治理对于保护企业信息、满足监管要求以及追踪数据流动至关重要。
构建可扩展的AI解决方案需要哪些关键步骤？
构建可扩展的AI解决方案包括准备数据、优化模型和部署应用。
现代数据平台如何降低AI实验成本？
转向现代数据平台可以通过简化数据管理和减少工具数量来降低AI实验成本。
