AI就绪的数据蓝图
您有利用AI的愿景，但是否拥有将该愿景安全地转化为现实的蓝图？我们可以帮助您在AI之旅中充满信心地前进，并为贵组织释放其真正的潜力。
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数据 + AI成功的关键技巧
以下是一些指导，用于解决在利用旧数据方面的一些常见障碍，并将过时的系统转变为AI就绪的资产，以实现创新、可扩展性和价值交付。如需进一步指导，请与我们当地的代表联系，了解我们如何帮助您进行结构化数据监管。
如果不能很好地了解您的数据以及它们在您的环境中的位置，将会限制您识别关键资产、评估风险和协调利益相关者参与AI计划的能力。为了直观了解您的数据及其影响，需要进行环境分析，确定您的战略用例并促进利益相关者协调一致。
如果您没有充分监管AI就绪性，则会增加不合规的风险，并导致数据质量不佳以及AI结果难以得到用户的信任。为了正确监管AI就绪性，您需要实施监管框架并认证您的AI模型和合规协议。
大多数组织都拥有多样化的应用程序和数据库生态系统，这将限制您的可扩展性，并在为AI寻找正确的信息以及将旧系统与现代AI框架相集成方面带来挑战。为了克服孤立数据的挑战，需要设计和维护合适的数据模型来适应数量、复杂度和多样性不断增长的数据，为旧系统实施集成工具，并利用Data Vault 2.0框架构建可扩展的数据仓库和数据湖。
如果您没有持续维护和监管数据质量，就不要期望能够获得准确、可信且可靠的AI结果。为了确保您不会遭受因数据质量差而导致的AI后果，需要专注于实现数据分析、验证和清理流程的自动化，以获得一致、高质量的AI结果。
如果您的AI数据架构无法满足组织对AI的需求，您的成本将会增加，AI实施项目将会出现延迟，并且未来对高级分析的就绪性将受到限制。通过设计具有中介框架、监控和自适应管道的可扩展AI架构，您可以确保AI系统能够处理不断增长的数据量、适应变化并长期保持高性能。
如果您无法轻松追踪数据来源，则会缺乏正确监管AI模型和满足相关的合规义务所需的信任和透明度。为了提供对AI模型的透明度并赢得用户和利益相关者的信任，需要建立数据沿袭跟踪、编目和审核跟踪以实现清晰的可追溯性。
如果您的系统未一致地集成，您将面临在构建AI管道时遇到瓶颈、运营效率降低，以及对使用AI的信任度下降的情况。您可以通过结构化框架来支持旧系统与现代系统之间的无缝数据集成，从而实现所需的一致性。
利用AI就绪的数据为代理式AI提供动力
AI就绪的数据是实现代理式AI自主、合乎道德且有效运作的基石。它使这些系统能够提供一致、高质量的结果，同时使组织能够最大限度地利用其AI投资并降低风险。如果没有AI就绪的数据，就无法实现代理式AI的全部潜力。