AI 无法基于不准确、不可访问、不可信的数据实现扩展
可靠的 AI 依赖于经过清洗、互联且富含实时上下文信息的数据。
AI 的准确性取决于数据质量。在混合环境中治理、统一和扩展结构化与非结构化数据,使 AI 能够基于准确、具备上下文信息且可靠的数据进行训练。
当数据分散在不同系统与格式中时,AI 的运行速度会变慢。简化数据的连接与交付方式,构建可复用的数据管道,降低复杂度并加快访问可信、可直接用于 AI 的数据。
将帮助台工单的总解决时间 (TTR) 缩短 45%
数据处理与分析速度提升 60%
业务咨询响应时间缩短 98%
每日活跃用户数翻倍,数据参与度提升 35%。
若要将数据转化为助推 AI 成功的高质量数据,必须掌握结构化与非结构化数据的妥善管理与准备方法。
在本指南中,我们将讨论: