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企业AI中数据摄入与集成的重要性
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内容提要
一些知名公司限制生成式人工智能（AI）的使用，因为对敏感内部数据的处理不当。这些公司内部禁止使用生成式AI工具，以便更好地了解该技术。数据摄入是生成式AI或传统AI开发周期的入口点，但模型的准确性取决于它。确保可靠的数据摄入的关键组成部分包括数据质量和治理、数据集成、数据清洗和预处理以及数据存储。IBM DataStage是一个用于数据集成的工具，可以在混合云环境中轻松地提取、组织、转换和存储用于AI训练模型所需的数据。
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关键要点
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一些知名公司限制生成式人工智能的使用，以防止敏感内部数据的处理不当。
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公司在探索大型语言模型时，仍然接受使用内部数据的风险，因为这些数据使模型能够从通用知识转变为特定领域知识。
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数据摄入是生成式AI或传统AI开发周期的入口点，模型的准确性依赖于数据的质量和处理。
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不当的数据摄入可能导致错误信息生成、增加方差、有限的数据范围和难以纠正的偏见数据等风险。
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确保可靠数据摄入的关键组成部分包括数据质量和治理、数据集成、数据清洗和预处理以及数据存储。
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IBM DataStage是一个用于数据集成的工具，可以在混合云环境中轻松提取、组织、转换和存储数据。
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DataStage as a Service Anywhere提供灵活性，可以在任何环境中运行数据转换，确保数据安全和质量。
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