最大化企業數據：以正確的方法釋放人工智能的生產力

Andrew 更新時間 2025年1月6日

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隨着人工智能成爲數據平臺的變革力量，數據在當今商業環境中至關重要。爲了釋放數據潛力，需要部署一個全面而有目的的方法，該方法基於基礎設施、數據集中化、存儲、數據質量、數據治理、安全和成本管理等要素。通過關注這些關鍵因素，組織可以最大化人工智能帶來的價值，增強客戶參與，做出數據驅動的決策，並最終增加收入和競爭優勢。

在當今的數字環境中，數據已成爲組織的命脈，就像工業時代的石油一樣。然而，真正的障礙是將數據轉化爲推動業務成功的有意義的見解。隨着人工智能和生成式人工智能徹底改變數據平臺，關鍵問題是：我們是否準備好利用數據的變革力量來推動增長和創新？

答案是好壞參半。雖然我們可以從數據中獲得一些好處，但要充分發揮其潛力，需要採取有目的的、多方面的方法，並基於以下幾個基本要素：

圖 1：人工智能實現企業數據價值最大化的關鍵要素

在接下來的章節中，我們將仔細研究每個基礎元素，探索如何利用它們來最大化我們數據資產的價值。

1.基礎設施

隨着人工智能模型不斷發展，對計算能力的要求越來越高，爲它們配備必要的硬件火力（包括高性能GPU [1]）以充分發揮其潛力勢在必行。無論是在本地還是在雲端部署，我們的基礎設施都必須滿足這些模型的密集處理要求。設想這樣一個場景：您正在運營一家智能工廠，依靠實時監控和預測性維護來避免代價高昂的停機。如果沒有強大的硬件，您的人工智能模型將難以跟上機器生成的大量數據，從而導致計劃外停機和昂貴的維修。投資可擴展的基礎設施可確保您的人工智能模型高效運行。

此外，高速網絡不僅重要，而且對於處理支持 AI 洞察力的大型數據集至關重要。它是實現無縫數據傳輸和處理的支柱，可確保您的 AI 模型能夠充分發揮其潛力。

實用建議

對您當前的基礎設施進行全面評估，以確定缺乏計算能力的領域，並探索融合本地和雲資源的混合解決方案，以在成本和性能之間實現完美平衡，例如利用本地服務器進行實時數據處理和利用雲資源實現可擴展的計算能力。

2.數據集中化

許多 IT 基礎設施需要解決數據碎片化問題，從而阻礙數據驅動決策的速度和準確性。爲了克服這個問題，建立一個集中式數據倉庫 [2] 至關重要，該倉庫將關鍵的公司數據統一到一個位置。通過這樣做，組織可以顯著加快洞察力和決策的上市時間。高效的數據集成方法對於將所有數據整合到一箇中央存儲庫、實現無縫分析和報告至關重要。

真實示例

實施數據湖，整合來自各種來源的結構化和非結構化數據，實現全面的分析和報告。例如，零售公司可以利用數據湖整合銷售數據、客戶反饋和庫存水平，通過數據驅動的洞察優化供應鏈管理並增強客戶體驗。

3. 存儲：人工智能成功的基礎

存儲基礎設施是人工智能和分析領域的無名英雄，在數據集中化中發揮着關鍵作用。它不僅要存儲組織的數據，還要支持人工智能和分析的需求。爲了有效地做到這一點，您需要提供可擴展性、成本效益和分析友好功能的存儲解決方案。換句話說，您的存儲基礎設施應該能夠隨着數據的增長而增長，提供經濟實惠的容量，並促進快速的數據訪問和分析。

投資高質量的硬件和存儲 [3] 對於制定成功的 AI 戰略至關重要。通過爲數據存儲奠定堅實的基礎，您可以確保您的 AI 計劃得到強大而可靠的基礎設施的支持。這種基礎設施不僅僅是一個存儲空間，更是一把釋放數據全部潛力、推動業務成功的鑰匙。

4. 利用高質量數據推動人工智能成功

高質量的數據是有效 AI 模型的命脈。我們需要採用正確的工具和技術來確保我們的數據準確、乾淨且可靠。良好的數據質量對於實現值得信賴的 AI 結果至關重要，因爲它直接影響我們的模型產生的見解和決策。

正如汽車發動機需要高質量的燃料才能平穩運行一樣，AI 模型也需要高質量的數據才能產生可靠的結果。如果我們的數據受到錯誤或不一致的影響，我們的 AI 模型將不可避免地產生有缺陷的見解。定期的數據審覈和清理對於確保我們的 AI 模型能夠使用最佳信息至關重要。

最佳實踐

實施自動化數據質量工具，定期審覈和清理數據，並建立數據管理角色，以長期保持數據完整性。例如，組織可以利用數據質量檢查來保證準確性。同樣，他們可以遵循數據質量支柱 [4]，如及時性、一致性、準確性等，以獲得更好的數據。通過優先考慮數據質量，組織可以充分發揮其 AI 計劃的潛力並推動業務成功。

5. 數據治理：人工智能實施的支柱

有效的數據治理 [5] 對於成功實施 AI 至關重要，因爲它可以確保數據得到適當的管理、保護和利用。組織必須建立強大的基於角色的訪問控制 (RBAC)機制，以確保只有授權人員才能訪問敏感數據，從而防止未經授權的泄露或泄露。

此外，實施全面的審計日誌系統對於跟蹤數據移動和變化至關重要。這使組織能夠維護所有數據交互的透明和防篡改記錄，確保責任制、數據完整性和符合監管要求。

主要考慮因素

建立明確的數據所有權和管理角色，以確保數據質量和完整性。數據管理涉及數據質量的責任和數據治理政策的實施。它確保數據在整個生命週期內都是準確、一致和安全的。實施 RBAC 和全面的審計日誌就像爲您的數據提供安全保障。它提供了一種安全感和信心，讓您放心，只有授權人員才能訪問敏感數據，從而降低了數據泄露和未經授權暴露的風險。詳細的審計日誌進一步增強了這種感覺，實現了透明的監控和合規性。通過優先考慮數據治理，組織可以確保他們的 AI 計劃建立在可信、安全和合規的數據之上。這不僅是一種最佳實踐，而且是推動業務成功和降低風險的關鍵一步，強調了數據治理在 AI 實施中的緊迫性和重要性。