访问企业 AI 所需的数据

AI 始于数据

对许多组织而言，从 AI 项目失败到通过规模化 AI 实现价值与投资回报，是一项不小的挑战。

这是因为他们的数据尚未满足 AI 应用要求，且分散在多个位置、格式各异，导致 AI 数据准备工作难度较大。

了解如何访问所有数据（含结构化与非结构化数据）并获取统一视图，让您的 AI 发挥更大价值。

真正实现数据访问民主化的愿景即将到来，每个人都将更加以数据为导向。

Fariya Syed-Ali

watsonx.data® 产品营销负责人，IBM

访问所有数据至关重要

90%

2022 年生成的数据中

据估计为非结构化数据的比例¹

<1%

企业数据中

被传统大语言模型覆盖的比例²

72%

的 CEO 表示，

专有数据是释放 AI 价值的关键³

让数据满足 AI 应用要求，核心是实现数据的易访问性

了解具备高级 Data Fabric 功能的开放式湖仓一体架构如何帮助您访问并统一所有数据。

客户案例

让数据为球迷服务

美国网球公开赛将 700 万个数据点转化为球迷喜爱的 AI 体验。

从数据混乱到 AI 清晰落地

2025 年 CEO 调研

利用 AI 就绪数据提高 AI 采用率

做出深思熟虑的数据驱动决策

深入了解 Data Matters 中心

准备和管理

IBM 的 Scott Brokaw 概述了如何通过数据整理与增强来提升数据质量。

保护和治理

IBM 的 Heather Gentile 解释了治理框架如何支持负责任的 AI 应用。

Data Matters 主页

我们的 Data Matters 中心汇聚专家洞察分析，指导您优化最核心的 AI 资产——您的专属数据。

采取后续步骤

IBM 的产品服务能帮助组织采集、治理并检索结构化与非结构化数据，从而实现智能体式 AI 的规模化应用。