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企业级AI的准备始于为AI准备的数据
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
到2026年，超过80%的企业将部署AI API或生成式AI应用程序。数据质量和数量对于AI的成功至关重要。建立开放和可信赖的数据基础是实现AI的关键。企业需要现代化数据基础设施、正确选择数据库和采用开放的数据湖架构。数据质量和治理也是至关重要的。通过建立信任，企业可以最大限度地发挥数据的价值。最终，企业可以通过构建数据产品、AI助手、AI应用和商业智能解决方案来创造价值。
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关键要点
- 到2026年，超过80%的企业将部署AI API或生成式AI应用程序。
- 数据的质量和数量对AI的成功至关重要。
- 建立开放和可信赖的数据基础是实现AI的关键。
- 企业需要现代化数据基础设施，选择合适的数据库和采用开放的数据湖架构。
- 数据质量和治理对于最大化数据价值至关重要。
- 通过建立信任，企业可以创造数据产品、AI助手、AI应用和商业智能解决方案。
- 数据存储量预计到2025年将增长250%，带来复杂性。
- 企业需重新思考数据治理和管理，降低成本并确保自助访问。
- 实现数据作为AI差异化因素需要技术、人员和流程的平衡。
- 构建开放和可信赖的数据基础有助于消除数据孤岛，加速数据驱动的转型。
- 现代化数据基础设施需要支持混合云的灵活部署。
- 使用合适的数据库和开放数据湖策略来支持数据驱动的应用和分析。
- 数据质量和治理是企业AI的基础，需有效管理以避免风险。
- 数据架构策略应确保数据的准确性、可访问性和及时性。
- 开放数据湖架构可以优化数据仓库工作负载，提高性能和治理。
- 企业需打破数据孤岛，统一数据，准备和交付可信的数据以支持AI模型。
- 建立数据产品、AI助手和商业智能解决方案可以创造业务价值。
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