随着人工智能成为数据平台的厘革实力，数据在当今商业情形中至关主要。为了释放数据潜力，需要安排一个周全而有目的的要领，该要领基于基础设施、数据集中化、存储、数据质量、数据治理、清静和本钱治理等要素。通过关注这些要害因素，组织可以最大化人工智能带来的价值，增强客户加入，做出数据驱动的决议，并最终增添收入和竞争优势。

在当今的数字情形中，数据已成为组织的命脉，就像工业时代的石油一样。然而，真正的障碍是将数据转化为推动营业乐成的有意义的看法。随着人工智能和天生式人工智能彻底改变数据平台，要害问题是：我们是否准备好使用数据的厘革实力来推动增添和立异？

谜底是优劣各半。虽然我们可以从数据中获得一些利益，但要充分验展其潜力，需要接纳有目的的、多方面的要领，并基于以下几个基本要素：

图 1：人工智能实现企业数据价值最大化的要害要素

在接下来的章节中，我们将仔细研究每个基础元素，探索怎样使用它们来最大化我们数据资产的价值。

1.基础设施

随着人工智能模子一直生长，对盘算能力的要求越来越高，为它们配备须要的硬件火力（包括高性能GPU [1]）以充分验展其潜力势在必行。无论是在外地照旧在云端安排，我们的基础设施都必需知足这些模子的麋集处理要求。设想这样一个场景：您正在运营一家智能工厂，依赖实时监控和展望性维护来阻止价钱高昂的停机。若是没有强盛的硬件，您的人工智能模子将难以跟上机械天生的大宗数据，从而导致妄想外停机和腾贵的维修。投资可扩展的基础设施可确保您的人工智能模子高效运行。

别的，高速网络不但主要，并且关于处理支持 AI 洞察力的大型数据集至关主要。它是实现无缝数据传输和处理的支柱，可确保您的 AI 模子能够充分验展其潜力。

适用建议

对您目今的基础设施举行周全评估，以确定缺乏盘算能力的领域，并探索融合外地和云资源的混淆解决计划，以在本钱和性能之间实现完善平衡，例如使用外地效劳器举行实时数据处理和使用云资源实现可扩展的盘算能力。

2.数据集中化

许多 IT 基础设施需要解决数据碎片化问题，从而阻碍数据驱动决议的速率和准确性。为了战胜这个问题，建设一个集中式数据客栈 [2] 至关主要，该客栈将要害的公司数据统一到一个位置。通过这样做，组织可以显著加速洞察力和决议的上市时间。高效的数据集成要领关于将所有数据整合到一其中央存储库、实现无缝剖析和报告至关主要。

真实示例

实验数据湖，整合来自种种泉源的结构化和非结构化数据，实现周全的剖析和报告。例如，零售公司可以使用数据湖整合销售数据、客户反响和库存水平，通过数据驱动的洞察优化供应链治理并增强客户体验。

3. 存储：人工智能乐成的基础

存储基础设施是人工智能和剖析领域的无名英雄，在数据集中化中施展着要害作用。它不但要存储组织的数据，还要支持人工智能和剖析的需求。为了有用地做到这一点，您需要提供可扩展性、本钱效益和剖析友好功效的存储解决计划。换句话说，您的存储基础设施应该能够随着数据的增添而增添，提供经济实惠的容量，并增进快速的数据会见和剖析。

投资高质量的硬件和存储 [3] 关于制订乐成的 AI 战略至关主要。通过为数据存储涤讪坚实的基础，您可以确保您的 AI 妄想获得强盛而可靠的基础设施的支持。这种基础设施不但仅是一个存储空间，更是一把释放数据所有潜力、推动营业乐成的钥匙。

4. 使用高质量数据推感人工智能乐成

高质量的数据是有用 AI 模子的命脉。我们需要接纳准确的工具和手艺来确保我们的数据准确、清洁且可靠。优异的数据质量关于实现值得信托的 AI 效果至关主要，由于它直接影响我们的模子爆发的看法和决议。

正如汽车发念头需要高质量的燃料才华平稳运行一样，AI 模子也需要高质量的数据才华爆发可靠的效果。若是我们的数据受到过失或纷歧致的影响，我们的 AI 模子将不可阻止地爆发有缺陷的看法。按期的数据审核和整理关于确保我们的 AI 模子能够使用最佳信息至关主要。

最佳实践

实验自动化数据质量工具，按期审核和整理数据，并建设数据治理角色，以恒久坚持数据完整性。例如，组织可以使用数据质量检查来包管准确性。同样，他们可以遵照数据质量支柱 [4]，如实时性、一致性、准确性等，以获得更好的数据。通过优先思量数据质量，组织可以充分验展其 AI 妄想的潜力并推动营业乐成。

5. 数据治理：人工智能实验的支柱

有用的数据治理 [5] 关于乐成实验 AI 至关主要，由于它可以确保数据获得适当的治理、掩护和使用。组织必需建设强盛的基于角色的会见控制 (RBAC)机制，以确保只有授权职员才华会见敏感数据，从而避免未经授权的泄露或泄露。

别的，实验周全的审计日志系统关于跟踪数据移动和转变至关主要。这使组织能够维护所有数据交互的透明和防改动纪录，确保责任制、数据完整性和切合羁系要求。

主要思量因素

建设明确的数据所有权和治理角色，以确保数据质量和完整性。数据治理涉及数据质量的责任和数据治理政策的实验。它确保数据在整个生命周期内都是准确、一致和清静的。实验 RBAC 和周全的审计日志就像为您的数据提供清静包管。它提供了一种清静感和信心，让您定心，只有授权职员才华会见敏感数据，从而降低了数据泄露和未经授权袒露的危害。详细的审计日志进一步增强了这种感受，实现了透明的监控和合规性。通过优先思量数据治理，组织可以确保他们的 AI 妄想建设在可信、清静和合规的数据之上。这不但是一种最佳实践，并且是推动营业乐成和降低危害的要害一步，强调了数据治理在 AI 实验中的紧迫性和主要性。

6. 数据和 LLM 模子清静

维护人工智能妄想的完整性和可信度需要高度重视数据和模子清静。这包括掩护模子[6]、掩护小我私人身份信息 (PII)、遵守支付卡行业 (PCI) 标准以及确保遵守 HIPAA 和 GDPR 规则等要害要素。

7. 本钱

关于开展 AI 妄想的组织来说，本钱是一个主要问题。组织可以通过使用小型机械在外地举行看法验证 (POC) 并使用免费的开源模子来缓解这一问题。通过这样做，他们可以评估 AI 项目的可行性，同时控制本钱。

本钱治理的分阶段要领

这种结构化要领为治理人工智能实验的本钱提供了一种清静感和信心。

POC 阶段：使用外地基础设施和开源模子从小规模 POC 最先，掌控您的 AI 项目。这让您可以验证 AI 看法并评估本钱，让您掌握自动权。

评估阶段：评估扩大人工智能项目的本钱，包括基础设施、人才和资源。

生产阶段：评估本钱后，转向生产，纳入所有须要要素，包括清静最佳实践、数据治理和数据质量。

内部模子

通过思量开发内部模子来增强组织的能力。从久远来看，这可以显著镌汰对外部供应商的依赖并降低本钱，让您更好地控制 AI 妄想。通过接纳战略性和分阶段的本钱治理要领，组织可以确保以具有本钱效益的方法实验 AI，从而实现营业价值，同时最大限度地降低财务危害，例如意外的基础设施本钱、人才欠缺和数据质量问题。

归纳综合

总之，组织可以通过思量基础设施、数据集中化、存储、数据质量、数据治理、数据和模子清静以及本钱等要害要向来充分验展其 AI 妄想的潜力。这种综合要领使企业能够：

提高生产力和效率

深入相识客户需求和偏好

做出数据驱动的决议来推动营业增添

增强客户体验和忠诚度

最终，它会增添收入和竞争力

通过使用 AI 和企业数据的实力，组织可以战胜营业挑战、提高客户知足度并在快速转变的市场情形中蓬勃生长。通过优先思量这些基本要素，企业可以确保乐成实验 AI，从而推动真正的营业价值并推动恒久乐成。

以上就是最大化企业数据：以准确的要领释放人工智能的生产力的详细内容，更多请关注本网内其它相关文章！