您是数据领导者。当您的组织采用和推行 AI 时，所有人的目光都会集中在您和您的团队身上。
您有责任确保 AI 模型中使用的数据（以及所有其他用例）是可靠、高质量、准确、完整、值得信赖、AI 就绪的，且符合不断变化的法规。
然而，您拥有的数据可能多到您无法管理，您甚至可能不知道组织中的所有数据都位于何处。
这就是数据智能的用武之地。
借助数据智能，组织可以通过编目、质量保证、治理、沿袭追踪和共享平台，来发现、整理、信任和访问数据。
为了回答这些问题，数据智能使用一组相互关联的流程和工具，以实现元数据管理的自动化和简化。
这个统一的智能流程使组织能够更深入地洞察其数据，并了解从中获取最大价值的方法。因此，数据智能可以助力实现自助服务分析，并支持当今企业开展商业智能和生成式 AI 等关键举措。
我们生活在一个数据对企业来说就是一切的世界，但是当数据无处不在时，很容易忘记哪些数据是重要和有用的。更重要的是，这些数据通常孤立存在且质量低下。
数据过多
在当今这个始终在线、始终互联的世界，坦率地说，组织所能获得的数据量之大，令人目不暇接，而且，这一数量还在不断增长。
鉴于企业可利用的数据量巨大，许多数据被闲置也就不足为奇了，而收集到但从未分析过的数据对一个组织毫无价值。
孤立的数据
各组织都在努力对这些泛滥的数据实施质量控制和管理政策。同时，由于数据孤岛，用户并非能够始终找到他们需要的正确数据（即使他们知道这些数据存在）。
由于数据源分散且缺乏质量控制和治理，因此数据基础设施通常比应有的情况要复杂得多，这也就不足为奇了。
低质量数据
Experian 的一项研究显示，95% 的高层管理人员认为数据质量问题会影响组织实现业务目标的能力。
即使组织可以访问和分析他们的数据，他们也可能无法完全信任这些数据，这是一个巨大的问题，可能造成时间、资金和精力的浪费。
幸运的是，数据智能可以应对所有这些问题，助力您从数据中充分获得价值。
数据隐私和安全
IBM 的一份报告显示，2024 年每次数据泄露事件的平均成本已达到 488 万美元，创历史新高。这就是为什么组织的数据隐私和安全至关重要，尤其是金融和医疗保健等受严格监管的行业。
幸运的是，数据智能可以应对所有这些问题，助力您从数据中充分获得价值。
数据智能发现孤立数据
通过集中、统一的数据目录和市场，数据智能有助于降低数据基础架构的复杂性。数据智能可以帮助组织发现、评估、编目、整理和治理数据资产，无论数据资产位于何处。
因此，整个组织的用户都可以找到适合其需求的正确数据，从而提升运营效率并促进协作。
数据智能解决方案打破了这些孤岛，培养了一种知情协作的文化，使您的组织能够迅速采取行动，并对市场有更深入的了解。
因此，数据智能解决方案的变革力量的一部分在于它能够提高业务敏捷性和创新能力。它可以通过向具有正确访问权限的正确人员共享和分发正确的数据资产来加快实现价值的时间，所有这些都通过自助服务模式来确保数据的准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性和及时性。
数据智能将原始数据转化为切实可行的情报
通过利用数据分析，数据智能可以从您的数据中提取切实可行的洞察分析，以便您做出更好的决策。此数据分析可以采取多种形式，例如预测性分析（使用数据对未来做出预测）和规范性分析（使用数据来确定下一步该做什么）。
数据智能帮助用户了解组织拥有什么类型的数据以及这些数据可作什么用途，从而使他们可以更轻松地连接到适合其目的的正确数据集。
数据智能使数据更加可靠
企业需要端到端的数据可靠性。数据智能包含数据质量工具和实践，这些工具和实践通过确保数据的准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性来帮助提高这种可靠性。
通过更轻松地访问更高质量的数据，组织可以最终信任这些数据，从而为企业带来多项重要且具有变革性的优势。
数据智能的优势包括：
通过 AI 和机器学习
将原始数据转化为切实可行的洞察分析
加速数据洞察分析
可通过统一数据治理、数据质量、数据沿袭和数据共享实现这一目标
赋权数据消费者
使用可信且可靠的数据，并通过生成式 AI 以自然语言实现情境化
此外，借助数据智能实现的数据质量改善，组织可以更轻松地大规模发现和评估数据质量，即，无论数据位于何处，都可以使用自动化的数据剖析、清理、监控等功能。
所有这一切都会带来更大的竞争优势，因为拥有数据智能的组织可以利用实时洞察分析，加快数据发现，并优先处理高质量数据。能够跟踪和映射数据从创建到消费的整个过程，有助于进一步确保数据的准确性、可信度和合规性。