最大化企业数据：以正确的方法释放人工智能的生产力

随着人工智能成为数据平台的变革力量，数据在当今商业环境中至关重要。为了释放数据潜力，需要部署一个全面而有目的的方法，该方法基于基础设施、数据集中化、存储、数据质量、数据治理、安全和成本管理等要素。通过关注这些关键因素，组织可以最大化人工智能带来的价值，增强客户参与，做出数据驱动的决策，并最终增加收入和竞争优势。

在当今的数字环境中，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业务成功的有意义的见解。随着人工智能和生成式人工智能彻底改变数据平台，关键问题是：我们是否准备好利用数据的变革力量来推动增长和创新？

答案是好坏参半。虽然我们可以从数据中获得一些好处，但要充分发挥其潜力，需要采取有目的的、多方面的方法，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关键要素

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

1.基础设施

随着人工智能模型不断发展，对计算能力的要求越来越高，为它们配备必要的硬件火力（包括高性能GPU [1]）以充分发挥其潜力势在必行。无论是在本地还是在云端部署，我们的基础设施都必须满足这些模型的密集处理要求。设想这样一个场景：您正在运营一家智能工厂，依靠实时监控和预测性维护来避免代价高昂的停机。如果没有强大的硬件，您的人工智能模型将难以跟上机器生成的大量数据，从而导致计划外停机和昂贵的维修。投资可扩展的基础设施可确保您的人工智能模型高效运行。

此外，高速网络不仅重要，而且对于处理支持 AI 洞察力的大型数据集至关重要。它是实现无缝数据传输和处理的支柱，可确保您的 AI 模型能够充分发挥其潜力。

实用建议

对您当前的基础设施进行全面评估，以确定缺乏计算能力的领域，并探索融合本地和云资源的混合解决方案，以在成本和性能之间实现完美平衡，例如利用本地服务器进行实时数据处理和利用云资源实现可扩展的计算能力。

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策的速度和准确性。为了克服这个问题，建立一个集中式数据仓库 [2] 至关重要，该仓库将关键的公司数据统一到一个位置。通过这样做，组织可以显著加快洞察力和决策的上市时间。高效的数据集成方法对于将所有数据整合到一个中央存储库、实现无缝分析和报告至关重要。

真实示例

实施数据湖，整合来自各种来源的结构化和非结构化数据，实现全面的分析和报告。例如，零售公司可以利用数据湖整合销售数据、客户反馈和库存水平，通过数据驱动的洞察优化供应链管理并增强客户体验。

3. 存储：人工智能成功的基础

存储基础设施是人工智能和分析领域的无名英雄，在数据集中化中发挥着关键作用。它不仅要存储组织的数据，还要支持人工智能和分析的需求。为了有效地做到这一点，您需要提供可扩展性、成本效益和分析友好功能的存储解决方案。换句话说，您的存储基础设施应该能够随着数据的增长而增长，提供经济实惠的容量，并促进快速的数据访问和分析。

投资高质量的硬件和存储 [3] 对于制定成功的 AI 战略至关重要。通过为数据存储奠定坚实的基础，您可以确保您的 AI 计划得到强大而可靠的基础设施的支持。这种基础设施不仅仅是一个存储空间，更是一把释放数据全部潜力、推动业务成功的钥匙。

4. 利用高质量数据推动人工智能成功

高质量的数据是有效 AI 模型的命脉。我们需要采用正确的工具和技术来确保我们的数据准确、干净且可靠。良好的数据质量对于实现值得信赖的 AI 结果至关重要，因为它直接影响我们的模型产生的见解和决策。

正如汽车发动机需要高质量的燃料才能平稳运行一样，AI 模型也需要高质量的数据才能产生可靠的结果。如果我们的数据受到错误或不一致的影响，我们的 AI 模型将不可避免地产生有缺陷的见解。定期的数据审核和清理对于确保我们的 AI 模型能够使用最佳信息至关重要。

最佳实践

实施自动化数据质量工具，定期审核和清理数据，并建立数据管理角色，以长期保持数据完整性。例如，组织可以利用数据质量检查来保证准确性。同样，他们可以遵循数据质量支柱 [4]，如及时性、一致性、准确性等，以获得更好的数据。通过优先考虑数据质量，组织可以充分发挥其 AI 计划的潜力并推动业务成功。

5. 数据治理：人工智能实施的支柱

有效的数据治理 [5] 对于成功实施 AI 至关重要，因为它可以确保数据得到适当的管理、保护和利用。组织必须建立强大的基于角色的访问控制 (RBAC)机制，以确保只有授权人员才能访问敏感数据，从而防止未经授权的泄露或泄露。

此外，实施全面的审计日志系统对于跟踪数据移动和变化至关重要。这使组织能够维护所有数据交互的透明和防篡改记录，确保责任制、数据完整性和符合监管要求。

主要考虑因素

建立明确的数据所有权和管理角色，以确保数据质量和完整性。数据管理涉及数据质量的责任和数据治理政策的实施。它确保数据在整个生命周期内都是准确、一致和安全的。实施 RBAC 和全面的审计日志就像为您的数据提供安全保障。它提供了一种安全感和信心，让您放心，只有授权人员才能访问敏感数据，从而降低了数据泄露和未经授权暴露的风险。详细的审计日志进一步增强了这种感觉，实现了透明的监控和合规性。通过优先考虑数据治理，组织可以确保他们的 AI 计划建立在可信、安全和合规的数据之上。这不仅是一种最佳实践，而且是推动业务成功和降低风险的关键一步，强调了数据治理在 AI 实施中的紧迫性和重要性。

6. 数据和 LLM 模型安全

维护人工智能计划的完整性和可信度需要高度重视数据和模型安全。这包括保护模型[6]、保护个人身份信息 (PII)、遵守支付卡行业 (PCI) 标准以及确保遵守 HIPAA 和 GDPR 法规等关键要素。

7. 成本

对于开展 AI 计划的组织来说，成本是一个重要问题。组织可以通过使用小型机器在本地进行概念验证 (POC) 并利用免费的开源模型来缓解这一问题。通过这样做，他们可以评估 AI 项目的可行性，同时控制成本。

成本管理的分阶段方法

这种结构化方法为管理人工智能实施的成本提供了一种安全感和信心。

POC 阶段：使用本地基础设施和开源模型从小规模 POC 开始，掌控您的 AI 项目。这让您可以验证 AI 概念并评估成本，让您掌握主动权。

评估阶段：评估扩大人工智能项目的成本，包括基础设施、人才和资源。

生产阶段：评估成本后，转向生产，纳入所有必要要素，包括安全最佳实践、数据治理和数据质量。

内部模型

通过考虑开发内部模型来增强组织的能力。从长远来看，这可以显著减少对外部供应商的依赖并降低成本，让您更好地控制 AI 计划。通过采用战略性和分阶段的成本管理方法，组织可以确保以具有成本效益的方式实施 AI，从而实现业务价值，同时最大限度地降低财务风险，例如意外的基础设施成本、人才短缺和数据质量问题。

概括

总之，组织可以通过考虑基础设施、数据集中化、存储、数据质量、数据治理、数据和模型安全以及成本等关键要素来充分发挥其 AI 计划的潜力。这种综合方法使企业能够：

提高生产力和效率

深入了解客户需求和偏好

做出数据驱动的决策来推动业务增长

增强客户体验和忠诚度

最终，它会增加收入和竞争力

通过利用 AI 和企业数据的力量，组织可以克服业务挑战、提高客户满意度并在快速变化的市场环境中蓬勃发展。通过优先考虑这些基本要素，企业可以确保成功实施 AI，从而推动真正的业务价值并推动长期成功。

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