为 AI 奠定坚实的数据基础

数据是每个现代组织的命脉，各行各业都在以前所未有的速度创建、存储和分析数据。 到 2025 年，全球数据创建量估计将达到惊人的 180 ZB。¹ 数据的爆炸性增长为已经准备好利用其价值的企业带来了巨大机会 — 从创造新产品和收入流到避免监管违规风险。 无法对数据进行管理的组织将会发现数据大量涌入带来的挑战要比其带来的创新机会更严峻。

但是，仅仅收集和存储大量数据是不够的；企业需要无缝、安全地访问、管理和使用这些数据，以推动数字化转型和 成功采用AI 。

为了给 AI 发展创建坚实的数据基础，企业需要在 3 个关键领域解决数据管理的复杂问题：

应对数据基础中的常见挑战有助于为更准确的 AI 结果和成功的 AI 实施奠定基础。

DataOps 和data fabric的现代架构模式可以帮助企业解决整个 AI 生命周期中的数据访问、治理和隐私问题。 这些方法结合在一起，可以实现自助式数据消费以及复杂乏味的数据工程任务的自动化，从而帮助您释放数据资产的全部价值，并为 AI 的成功奠定坚实的数据基础。