为 AI 奠定坚实的数据基础
章 01
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为AI解锁您的数据价值
数据是每个现代组织的命脉,各行各业都在以前所未有的速度创建、存储和分析数据。 到 2025 年,全球数据创建量估计将达到惊人的 180 ZB。1 数据的爆炸性增长为已经准备好利用其价值的企业带来了巨大机会 — 从创造新产品和收入流到避免监管违规风险。 无法对数据进行管理的组织将会发现数据大量涌入带来的挑战要比其带来的创新机会更严峻。
但是,仅仅收集和存储大量数据是不够的;企业需要无缝、安全地访问、管理和使用这些数据,以推动数字化转型和 成功采用AI 。
80%
据 Forrester 统计,80% 的公司希望在未来 2 年内增加 AI 用例的数量。2
90%
90% 的公司难以在整个企业中扩展 AI。3
为了给 AI 发展创建坚实的数据基础,企业需要在 3 个关键领域解决数据管理的复杂问题:
访问
鉴于数据的数量、种类和创建速度不断增长,企业需要快速访问分布在复杂的混合云环境中的数据,包括多个云、数据存储、位置和供应商、以及不同的数据类型。
治理
他们必须对这些数据进行情境化和分类,以确保在正确的时间向正确的人提供相关的高质量信息,并通过自助访问来缩短 AI 计划的创收时间。
隐私与合规
他们还需要识别并保护个人和机密信息,同时确保合规性,以便敏感数据可以安全地用于 AI 和分析。
应对数据基础中的常见挑战有助于为更准确的 AI 结果和成功的 AI 实施奠定基础。
DataOps 和data fabric的现代架构模式可以帮助企业解决整个 AI 生命周期中的数据访问、治理和隐私问题。 这些方法结合在一起,可以实现自助式数据消费以及复杂乏味的数据工程任务的自动化,从而帮助您释放数据资产的全部价值,并为 AI 的成功奠定坚实的数据基础。
1 Volume of data/information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2025, Statista, 2021 年 6 月 7 日
2 Overcome Obstacles To Get To AI At Scale: Invest In And Scale AI To Become An Industry Leader, Forrester, 2020 年 1 月。
3 Proven concepts for scaling AI: From experimentation to engineering discipline (PDF, 301 KB), IBM 商业价值研究院, 2020 年 9 月。