没有数据战略的后果

去年以来，几乎所有有上进心的企业都在考虑或者试图将AI融入其业务流程，不乏有人投入了大量资金和资源启动项目。然而很多企业在几个月之后才意识到一些严峻的现实，比如，用于分析和训练预测模型所需的数据远远不够，不同部门的数据工程团队很难制定一个与其余数据很好映射的一致性架构，而且，如果数据科学家想要探索和理解整个混乱局面背后的情况，部门负责人就必须放弃对访问控制权的争夺。此外，没有人明白为什么两个独立团队构建的仪表板显示的总销售额增长数据会有所不同，以及哪一个是准确的。

• 数据孤岛：各部门数据相互隔离，难以形成全局视野。
• 数据质量堪忧：不一致和不准确的数据导致AI模型不可靠。
• 文档缺失：有价值的数据字段隐藏在冗长的代码文件中。
  
• 缺乏统一目录：对于不同的信息使用哪种表格通常取决于你问的是谁。
• 合规风险：缺乏数据治理导致潜在的监管问题。

数据战略如何助力AI

一个完善的数据战略能够有效缓解上述挑战，为企业的AI项目保驾护航。具体来说：

1. 构建统一数据视图

• 数据目录：建立一个中心化的数据资产清单，便于用户在整个组织范围内发现和理解可用数据。

• 数据湖或数据仓库：创建集中式存储库，提供公司数据的全局视图，消除信息孤岛，实现跨部门分析。

2. 全面提升数据质量

• 数据清洗：引入自动化流程，识别并纠正错误、不一致和缺失值。

• 数据验证：实施严格的规则和检查机制，确保数据完整性和准确性。

• 数据治理：制定统一的数据定义、标准和政策，确保整个组织的数据质量和一致性。

3. 促进跨部门协作

• 完善数据目录：详细记录数据资产，提高可发现性和复用性，减少重复的"数据真相"。

• 建立数据市场：搭建平台促进团队间数据和洞察的交流，避免重复劳动。

• 优化数据准备：建立标准化的数据管道和工具，简化AI模型的数据准备过程。
• 完善数据仓库：集中式仓库能够支持跨部门分析，对跨部门AI项目至关重要。

• 快速洞察：提供高质量、结构化的数据，加快AI应用的开发和部署周期。
• 数据驱动决策：基于可靠数据做出明智决策，提高资源分配效率和项目优先级排序的准确性。

• 数据隐私保护：在数据战略中纳入保护敏感数据的措施

• 数据安全保障：实施强有力的安全控制，防止未经授权的访问和数据泄露。

  
  

AI战略还是数据战略先行？

• 数据治理：确保组织内的数据质量、一致性和安全性。

  
  

• 数据整合：打破孤岛，创建统一的数据架构。

  
  

• 数据基础设施：升级或完善数据存储和处理能力。

  
  

• 确定AI目标：明确定义AI解决方案需要实现的目标。

  
  

• 利用外部数据：由于公司可能没有大量的内部数据，它可以专注于获取相关数据集或通过用户互动或合作伙伴关系生成新数据。

  
  

• 快速迭代：使用AI模型推动早期产品开发，重点是随着产品的发展收集和学习数据。

  
  

• 同步规划：在识别关键AI机会的同时建立基础数据战略。

  
  

• 迭代开发：随着AI模型的开发，逐步完善数据战略，以确保必要的数据可用、干净并准备好供AI使用。

  
  

• 反馈循环：在实施AI的过程中不断改进数据战略，使其随着时间的推移变得更加稳健。