获取企业级 AI 所需的高质量数据

对于 AI 来说，没有什么比企业数据质量更重要了。如何确保其适用目标场景、准备得当且精准匹配您的需求？

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Scott Brokaw 微笑的肖像

数据质量参差不齐

训练 AI 的基本事实在于：输入坏数据，就会输出坏数据。为了确保 AI 技术的成功部署，企业领导者必须寻找与其业务目标相关的高价值数据。



这意味着企业领导者应访问和扩充其非结构化数据（例如视频、演示文稿和电子邮件），并将此类数据转化为助推 AI 技术的优质燃料。

探索如何释放所有数据的强大力量。
我们合作的每家企业都以数据为驱动力。无论其是否将数据视作核心产品，数据能力始终是其独特优势所在。
Scott Brokaw IBM 产品和数据整合副总裁
获取高质量数据的阻碍 90% 的数据生成于 2022 年

的数据均为非结构化形式（据估计）1

 29% 的技术领袖强烈赞同

确保其企业数据符合支持生成式 AI 扩展的标准2

 61% 的 CEO 确定数据沿袭

是生成式 AI 的最大障碍之一3
抽象火箭涡轮的 3D 渲染特写
客户案例 AI 新时代即将到来

Lockheed Martin 将 46
个不同的数据系统和工具统一到单一集成平台，借此开启 AI 转型。

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结构化和非结构化数据，从而扩展精准
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脚注

1 《智能体式 AI 面临非结构化数据难题：IBM 正式推出解决方案》，Edward Calvesbert，IBM，2025 年。
2 《6 个技术领袖务必正视的盲点》，IBM 商业价值研究院，2024 年。
3 《AI 时代的 CEO 决策：智行合一》，IBM 商业价值研究院，2023 年。