下一代人工智能技術之于企業，就像智能手機之于青少年：幾乎每個人都想用，但并不是每個人都準備好正確的使用方法。

對于青少年來說，智能手機是必備商品，標志著成熟和對未來的擁抱。但要更好地用好一部手機，青少年應該表現出一定程度的技術能力。同樣，如今大多數企業都渴望采用現代人工智能技術，例如大型語言模型。但是，根據其數據管理實踐的成熟度，他們可能已經準備好或可能還沒有準備好實施此類技術。

現在，我們要定期為企業提供建議，幫助他們確定是否具備充分利用人工智能所需的數據管理策略。

為什么現代人工智能的時機已來

我們知道，人工智能是目前最熱門的趨勢之一。特別是生成式人工智能技術的日益成熟，使企業敏銳地意識到現代人工智能解決方案帶來了更多更大的潛力，將會為企業帶來更好地競爭優勢。當然， 這取決于企業管理者接受人工智能技術的程度。

事實上，即使有些企業尚未開始嘗試大型語言模型等技術，現在也需要開始布局了。我們認為，在下一代人工智能的幫助下，獲得競爭優勢的窗口已然敞開，但是也并不會永遠保持這種狀態。因此，不盡快采取行動的企業，將會被拋在隊伍后面。

您的數據管理策略是否為 AI 做好了準備？ 實際上，僅僅因為企業想要人工智能，并不意味著他們已經準備好了。在加入 AI 之前，企業需要評估其數據管理策略，并評估該策略在部署和使用下一代 AI 技術方面的優勢。

要做好數據管理策略，必須考慮以下五個最重要的因素

1、數據質量

數據質量對于應用人工智能技術至關重要。如果使用低質量數據訓練 AI 模型，則模型將做出低質量或不一致的決策。因此，能夠評估和優化數據質量是利用人工智能的關鍵要求。

數據質量首先要定義反映數據準確性、完整性和一致性的指標，然后定期（或最好連續）衡量這些指標。此外，企業應該有適當的工具和流程來提高數據質量，例如，從數據集中刪除冗余信息或刪除可能代表不準確數據點的異常值。

2、數據可訪問性

如果 AI 算法和模型難以訪問企業中的數據，那么在 AI 方面不會走得太遠。因此，企業需要一種數據管理策略來確保數據的可訪問性，這意味著企業擁有的所有數據都可以輕松連接到想要使用它的應用程序（包括 AI 應用程序）或與之集成的其它應用程序。

在處理“普通”類型的數據（如數據庫）時，數據可訪問性的重要性通常是顯而易見的。但請記住，數據可訪問性對于其他類型的數據也至關重要，例如半結構化、非結構化和“暗”數據，所有這些數據也可能在 AI 用例中發揮作用。

3、數據靈活性

只能以一種形式提供且無法重組的數據對 AI 來說并不是很有用，只能在小規模或特定配置下訪問的數據也不是。

為了充分利用 AI，企業需要盡可能靈活的數據。無論處理的數據量、結構或存儲位置如何，數據管理工具和流程都應允許將數據應用于任何 AI 用例。有時，這樣做需要進行更改，例如將數據遷移到新的存儲平臺或將其轉換為其他格式。

4、數據治理

與現代 AI 相關的一個關鍵挑戰是，企業并不總是知道 AI 模型如何處理數據，尤其是在使用第三方 AI 服務時。

因此，數據治理是負責任地使用 AI 的關鍵支柱。數據治理允許企業建立有關不同數據資產的使用位置和方式的規則。例如，企業可能對一些數據過于敏感，無法向第三方 AI 服務公開。借助數據治理策略，可以制定明確的策略來定義 AI 模型如何使用數據。

5、數據管理

建立數據治理規則是一回事，執行它們是另一回事，這就是數據管理的用武之地。

數據管理允許企業制定實施流程，以確保團隊在處理數據時遵循數據治理和質量規則。適當的數據管理可以防范 AI 模型帶來的風險，以及其他挑戰。

在 AI 時代充分利用數據

長期以來，數據一直是業務成功的關鍵因素。但是，下一代人工智能技術使得企業充分利用其掌握的數據變得更加重要。

然而，正如我們每天在幫助公司實現數據管理戰略現代化時所提醒的那樣，一些企業比其他企業更愿意利用人工智能，因為有些企業比其他企業擁有更成熟的數據管理實踐。在嘗試采用 AI 技術之前，發現您的數據管理策略還不夠成熟，無法支持它，請評估您如何管理數據，然后在開始實施 AI 之前識別并解決問題。

原文標題：Is Your Data Management Strategy Ready for AI? 5 Ways to Tell

原文作者：Daniel Zagales