企业级AI的准备始于为AI准备的数据
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。
延伸解读
数据爆炸下的治理挑战
IDC预测到2025年存储数据将增长250%，跨本地和云平台。数据量和类型的激增使企业难以有效访问、治理和管理数据。文章指出，领导者必须重新思考限制性的本地方法和单体数据生态，同时降低成本并确保数据治理和自助访问。这提示企业，AI准备不仅是技术问题，更是治理和流程的挑战。
开放数据湖仓的实用价值
文章强调开放数据湖仓架构能整合多种数据源，支持开放格式如Apache Iceberg，并实现存储与计算分离。这允许企业使用单一数据副本进行AI和分析，避免重复ETL。对于拥有大型机数据的企业，开放湖仓还能同步数据，解锁欺诈识别和预测模型等场景。这为现代化数据基础设施提供了具体路径。
数据质量决定AI成败
Gartner预计到2025年，30%的生成式AI项目将因数据质量差、风险控制不足等原因被放弃。低质量数据会导致客户信任丧失、监管不合规和财务损失。文章建议通过数据编织（data fabric）实施数据质量规则、持续监控和可观测性。这表明，数据质量不仅是技术问题，更是业务 imperative，需要投资和关注。
从数据基础到业务价值
建立开放可信的数据基础后，企业可以构建数据产品、AI助手、AI应用和商业智能解决方案来创造价值。例如，数据产品是可复用的打包数据资产，如预测模型或数据API。AI助手和BI工具能提供洞察、推荐和预测。文章指出，通过正确的数据，企业可以成为数据驱动组织，推动业务价值和创新。
Q&A
企业在部署AI时需要关注哪些数据方面？
企业需要关注数据的质量和数量，建立开放和可信赖的数据基础，确保数据治理和管理。
如何构建一个开放和可信赖的数据基础？
构建开放和可信赖的数据基础需要现代化数据基础设施，采用混合云策略，并使用合适的数据库和开放数据湖架构。
数据质量对AI项目有什么影响？
数据质量直接影响AI项目的成功，差的数据质量可能导致项目被放弃，损害客户信任和企业声誉。
企业如何降低数据管理的复杂性？
企业可以通过采用开放数据湖架构和现代化数据基础设施来降低数据管理的复杂性，打破数据孤岛。
未来企业数据存储量的增长趋势如何？
预计到2025年，企业存储的数据量将增长250%，这将带来更大的复杂性。
企业如何利用数据创造商业价值？
企业可以通过构建数据产品、AI助手和商业智能解决方案来利用数据创造商业价值。
