数据至关重要

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

充分准备数据，方能成就更高质量

事实证明，关于数据治理、可观测性和沿袭的三步式框架已获得众多数据领导者的认可。

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。

深入了解成功案例

构建企业 AI 数据战略

数据管理是生成式 AI 的秘诀吗？

Jim “Bones” Mackay 数据和战略洞察分析

数据如何助您问鼎“梦幻足球”冠军

采取后续步骤

IBM 的最新产品可帮助组织采集、治理和检索
结构化和非结构化数据，从而扩展精准
高效的生成式 AI。