人工智能就绪数据：障碍、最佳实践、优势、应用、工具和技术以及未来趋势.pdf
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⼈⼯智能就绪数据：障碍、最佳实践、优势、应⽤、⼯具和技术以及未来
趋势
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数据是⼈⼯智能系统的燃料，推动着它们提供洞察⼒、做出预测和改变决策过程的能⼒。然⽽，⼈⼯智能解决⽅案的有效性在很⼤程
度上取决于它处理的数据的质量和准备情况。根据《哈佛商业评论》最近的⼀篇⽂章，⾼达80% 的⼈⼯智能项⽬失败，数据质量差、
缺乏相关数据以及对⼈⼯智能要求的理解不⾜是导致这⼀⾼失败率的主要原因。
Scale AI 开展的⼀项调查(Hwang, 2022)强调了 AI 数据准备的挑战⼗分严峻。调查显⽰，许多参与者在机器学习 (ML)项⽬中⾯临
与数据准备相关的困难。值得注意的是，数据质量成为最⼤的障碍，⼀项对 1,300 多名 ML 从业者的调查显⽰，三分之⼀的受访者遇
到了与数据质量相关的问题。其他常⻅问题包括数据收集、分析、存储和版本控制⽅⾯的困难，Scale AI 的《时代精神：AI 准备报告》
对此进⾏了详述。
预计到 2030 年，⼈⼯智能技术将为全球经济贡献⾼达15.7 万亿美元，因此，准备数据以满⾜⼈⼯智能要求⽐以往任何时候都更加
重要。组织必须认识到，投资⼈⼯智能就绪数据不仅是技术上的需要，也是战略上的当务之急。有效利⽤数据的能⼒将决定⼈⼯智能
计划的成功，进⽽决定企业在⽇益数据驱动的世界中竞争优势。
确保数据准备就绪的有效⽅法是解决这些调查和报告中发现的差距。这包括制定强⼤的数据管理实践、投资数据质量改进计划以及
采⽤简化数据集成和处理的技术。通过主动解决这些问题，组织可以增强其数据准备就绪性，降低 AI 项⽬失败的⻛险，并更好地利
⽤ AI 技术推动增⻓和创新。
本⽂探讨了什么是 AI 就绪数据，以及它为何对于有效实施 AI ⾄关重要。我们将研究组织在实现数据就绪⽅⾯⾯临的主要障碍，并
讨论使数据真正实现 AI 就绪的因素。此外，我们将深⼊探讨数据准备的最佳实践、指导 AI 就绪数据的原则以及如何将数据与特定
⽤例要求保持⼀致。通过了解这些要素，企业可以确保其数据不仅为 AI 做好准备，⽽且经过优化以创造重⼤价值。
什么是 AI 就绪数据？
为什么 AI 就绪数据如此重要？
⼈⼯智能数据的关键驱动因素
⼈⼯智能数据与传统数据有何不同
⼈⼯智能数据的障碍：克服成功的障碍
评估⼈⼯智能的数据准备情况
⼈⼯智能数据基础设施和架构：为成功奠定基础
⼈⼯智能就绪数据的 6 项原则：成功的框架
如何确保⼈⼯智能的数据准备就绪：数据准备的实⽤⽅法
跨⾏业⼈⼯智能数据的应⽤
⼈⼯智能数据的优势
适⽤于 AI 的数据的⼯具和技术
优化 AI 数据准备度的最佳实践
LeewayHertz 如何帮助您获取 AI 就绪数据？
⼈⼯智能数据的未来趋势和创新
什么是 AI 就绪数据？
⼈⼯智能就绪数据是指经过精⼼准备和结构化的数据，以最⼤限度地提⾼其在⼈⼯智能应⽤中的效率。这⼀概念不仅仅是拥有⼤量
数据；它强调数据的质量、结构和相关性，确保⼈⼯智能算法能够有效地处理和分析数据，从⽽产⽣有意义的⻅解。这不仅仅是拥有
⼤量数据；它还意味着拥有正确的格式和正确的上下⽂，以使⼈⼯智能能够有效运作并提供有意义的⻅解。
⼈⼯智能就绪数据的主要特征包括：
1. ⾼质量： AI 就绪数据必须准确、可靠且⼀致。⾼质量数据没有错误、重复和不⼀致，否则可能会误导 AI 模型并降低其性能。
2. 结构化格式：虽然⼈⼯智能可以处理⾮结构化数据，但采⽤结构化格式（如表格和数据库）的数据可以显著提⾼处理效率。结构
化数据以预定义的⽅式组织，使其更易于查询和分析。
3. 全⾯覆盖： AI 模型需要多种数据才能做出准确的预测和决策。AI 就绪数据应涵盖问题领域的所有相关⽅⾯，捕捉⼴泛的场景和
变量。
4. 时效性和相关性：数据必须是最新的，并且与当前情况相关。及时的数据可确保 AI 模型反映最新趋势和变化，⽽相关数据则与
AI 应⽤的⽬标直接相关。
5. 数据完整性和安全性：确保数据保持完整并防⽌未经授权的访问⾄关重要。⼈⼯智能就绪数据必须受到保护，以免遭到泄露和
破坏，否则可能会损害基于该数据构建的⼈⼯智能模型的完整性。
为什么 AI 就绪数据如此重要？
⼈⼯智能数据是⼈⼯智能的命脉。没有它，即使是最复杂的⼈⼯智能算法也⽆能为⼒。想象⼀下，如果建造⼀栋房⼦没有砖块和灰
泥，那么它就会变得脆弱，⽆法使⽤。⼈⼯智能数据为构建强⼤⽽可靠的⼈⼯智能系统奠定了基础。
Fueling Accurate
AI Models
Enabling Powerful
AI Applications
Achieving Tangible
Business Outcomes
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这就是为什么 AI 就绪数据如此重要的原因：
1. 为精准的⼈⼯智能模型提供动⼒：
AI 模型从数据中学习。数据的质量和相关性直接影响模型的准确性和有效性。AI 就绪数据可确保模型接受以下⽅⾯的训练：
相关信息：与 AI 预期⽬的直接相关的数据。这可确保 AI 学习正确的模式，避免被不相关的信息误导。
完整的数据：涵盖问题领域所有相关⽅⾯的数据。这有助于 AI 模型形成整体理解并避免偏⻅。
准确且⼀致的数据：没有错误、重复和不⼀致的数据。这对于构建值得信赖且可靠的 AI 系统⾄关重要。
2. 实现强⼤的⼈⼯智能应⽤：
AI 就绪数据释放了跨⾏业 AI 应⽤的潜⼒。它使我们能够：
⾃动化任务：⾼质量的数据使⼈⼯智能能够有效地⾃动化⽇常流程，例如客⼾服务、数据输⼊和库存管理。通过提供准确且⼀致
的数据，⼈⼯智能系统可以精确地执⾏这些任务，从⽽释放⼈⼒资源以进⾏更具战略性的活动。
优化流程：⼈⼯智能算法可以分析数据以识别效率低下的问题并优化供应链管理、资源分配和营销活动等领域的⼯作流程。
个性化客⼾体验：⼈⼯智能可以使⽤数据来根据个⼈客⼾需求定制产品、服务和建议，从⽽提⾼满意度和忠诚度。
推动科学发现：⼈⼯智能可以分析医疗保健、研究和开发等领域的⼤型数据集，以加速药物发现、疾病诊断和科学探索⽅⾯的突
破。
3. 实现切实的业务成果：
适⽤于 AI 的数据是利⽤ AI 实现实际成果的关键。通过利⽤⾼质量数据，企业可以：
提⾼效率和⽣产⼒：⾃动执⾏任务、优化流程并做出更好的决策，从⽽显著提⾼性能。
提⾼客⼾满意度：提供个性化体验，增强客⼾服务，建⽴更牢固的关系。
获得竞争优势：开发创新产品和服务、个性化客⼾体验并创建新的商业模式。
降低成本和⻛险：优化运营，减轻潜在威胁，并做出更明智的决策。
从本质上讲，AI 就绪数据是构建智能系统的基础，能够提供真正的价值并推动有意义的变⾰。它是释放 AI 全部潜⼒、迎来更加智能、
⾼效的未来的关键。
⼈⼯智能数据的关键驱动因素
对于希望有效利⽤ AI 技术的组织来说，了解 AI 就绪数据需求背后的关键驱动因素⾄关重要。以下是影响针对 AI 应⽤优化的数据
需求的主要因素：
Key Drivers of AI-Ready Data
Vendor-Provided
Models
Disruption of Traditional
Data Management
Integration of Structured
& Unstructured Data
Data Availability
& Quality
Bias & Hallucination
Mitigation
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1. 供应商提供的模型：
由于许多 AI 模型（尤其是涉及⽣成式 AI 的模型）都来⾃外部供应商，因此企业必须专注于优化其数据，以最⼤限度地发挥这些预训
练模型的优势。这些模型旨在处理⾼质量、结构良好的数据。组织必须确保其数据符合这些模型的要求，以充分利⽤其功能并实现预
期结果。
2. 数据可⽤性和质量：
⾼质量数据是有效 AI 解决⽅案的基本要求。组织经常忽视 AI 特定的数据管理挑战，例如数据偏差和质量问题。解决这些挑战对于
成功实施 AI 系统⾄关重要。确保数据准确、具有代表性且⽆偏差对于开发可靠且值得信赖的 AI 模型⾄关重要。
3. 传统数据管理的颠覆：
⼈⼯智能技术的快速发展正在推动从传统数据管理实践向更具动态和创新性的⽅法转变。数据结构和增强数据管理等技术正变得
越来越重要。知识图谱等创新通过提供上下⽂信息并改进数据集成和检索过程来提⾼⼈⼯智能模型的有效性。
4.偏⻅和幻觉缓解：
正在开发新的数据管理解决⽅案来解决 AI 特有的问题，例如偏⻅和幻觉。有效的数据管理策略在构建和准备数据以缓解这些挑战
⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。通过实施强⼤的数据治理和质量控制措施，组织可以减少 AI 模型中偏⻅和不准确性的影响。
5.结构化和⾮结构化数据的整合：
⽣成式 AI 技术正在打破结构化数据和⾮结构化数据之间的传统界限。这种演变要求数据管理实践适应处理各种数据格式和⽤途。
组织需要制定能够管理和集成各种类型数据（包括⽂本、图像、⾳频和视频）的策略，以充分利⽤⽣成式 AI 的功能。
通过解决这些驱动因素，组织可以更好地为⼈⼯智能应⽤准备数据，确保其⾼质量、结构良好并能够⽀持现代⼈⼯智能技术的复杂
要求。
⼈⼯智能数据与传统数据有何不同
传统数据通常缺乏最佳 AI 利⽤所需的准备。AI 就绪数据与传统数据之间的主要区别包括：
⽅⾯ ⼈⼯智能数据 传统数据
准备和清洁 已预先清理和预处理，可供 AI ⽴即使⽤。 通常是未加⼯的，需要⼤量清洁。
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