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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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延伸问答
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。
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