随着组织越来越多地采用人工智能，数据准备变得至关重要。许多AI项目因缺乏干净、受控和丰富上下文的数据而停滞不前，而非模型限制。数据访问和治理是成功AI项目的基础，数据湖和数据联邦能提高实验速度和可扩展性，推动AI的有效应用。

人工智能的普及改变了数字架构，IT领导者需重新审视数据管理。成功的AI投资依赖于数据质量和团队协作，理解AI工具的用例至关重要。企业应利用数据联邦技术灵活管理数据，以支持AI决策。