一、生成式AI的火爆與應(yīng)用
在科技飛速發(fā)展的時(shí)代，生成式AI如同一股強(qiáng)勁的東風(fēng)，為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展開辟出一條新賽道。生成式AI，作為人工智能領(lǐng)域的一顆璀璨新星，其核心在于使用大量的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠處理大量數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和關(guān)系。應(yīng)用場景包括但不限于：文本生成、理解語言、圖像及視頻識別、多模態(tài)學(xué)習(xí)、知識庫問答系統(tǒng)、問答式BI系統(tǒng)、智能體系統(tǒng)及市場預(yù)測分析等，為企業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景注入了前所未有的活力，加速各行業(yè)百花齊放。
生成式AI應(yīng)用能夠發(fā)揮價(jià)值的前提建立在企業(yè)的高價(jià)值數(shù)據(jù)。企業(yè)務(wù)必要掌握自身的數(shù)據(jù)情況，判斷是否能夠滿足生成式AI模型的訓(xùn)練以及應(yīng)用。企業(yè)如何判斷自身的數(shù)據(jù)是否支持以AI模型為代表的未來智能應(yīng)用呢？
二、您的企業(yè)是否具備高質(zhì)量數(shù)據(jù)以及堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座？
生成式AI模型的訓(xùn)練基礎(chǔ)來源于企業(yè)所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)想要發(fā)揮AI模型的價(jià)值，就必須提供高價(jià)值的數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)則應(yīng)具備以下特性：
01完整性
數(shù)據(jù)的各項(xiàng)信息應(yīng)確保無缺失，包括數(shù)據(jù)集和字段的定義及相關(guān)數(shù)據(jù)詳細(xì)內(nèi)容，以便AI模型可以更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)信息。
02準(zhǔn)確性
數(shù)據(jù)內(nèi)容應(yīng)保證準(zhǔn)確無誤，反映事實(shí)，不能存在錯(cuò)誤、虛假或誤導(dǎo)性的信息，否則會影響AI模型的結(jié)果準(zhǔn)確性，影響業(yè)務(wù)決策。
03時(shí)效性
數(shù)據(jù)應(yīng)獲取一定時(shí)間區(qū)間內(nèi)能反映業(yè)務(wù)變化的部分，確保AI模型能夠基于當(dāng)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，避免出現(xiàn)“過時(shí)”的情況。
04多樣性
數(shù)據(jù)來源應(yīng)豐富多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。
05安全可用
數(shù)據(jù)在被在AI模型收集、存儲和使用前，必須明確相關(guān)數(shù)據(jù)是經(jīng)過允許可被開放及加工處理，同時(shí)也應(yīng)有相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理辦法來保障數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的安全合規(guī)性。
綜上，只有企業(yè)的數(shù)據(jù)具備完整性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性、多樣性和安全開放的特性，才能在支撐企業(yè)業(yè)務(wù)向智能化發(fā)展，充分釋放企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值。
三、企業(yè)如何管理高質(zhì)量數(shù)據(jù)，構(gòu)建扎實(shí)的數(shù)據(jù)底座？
“要筑萬丈高樓,必先打好地基。”夯實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)底座是一個(gè)系統(tǒng)性工程，需要基于數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、架構(gòu)規(guī)劃、治理體系、開放共享機(jī)制等眾多方面進(jìn)行規(guī)劃和實(shí)踐。
建立完善的元數(shù)據(jù)管理體系，描述數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、描述、來源等信息，保證數(shù)據(jù)信息的完整性，讓所有數(shù)據(jù)的來源可追溯，結(jié)構(gòu)清晰且易于理解。AI模型則能夠精準(zhǔn)理解并應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。
通過制定數(shù)據(jù)項(xiàng)相關(guān)規(guī)范要求，搭建數(shù)據(jù)質(zhì)量核查體系，根據(jù)質(zhì)量核查“六性”進(jìn)行具體數(shù)據(jù)內(nèi)容核查并出具相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量核查報(bào)告，結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量管理辦法，明確數(shù)據(jù)處理流程及策略，以PDCA的方式優(yōu)化提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保輸入AI模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤。
03高效安全的數(shù)據(jù)共享服務(wù)
構(gòu)建高效、安全的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流通，為AI模型提供安全可靠的數(shù)據(jù)資源。
企業(yè)若想提升數(shù)據(jù)價(jià)值，除了技術(shù)層面管控外，在管理方面也需構(gòu)建數(shù)據(jù)治理組織體系，明確數(shù)據(jù)管理組織人員及相關(guān)角色要求，以及在日常數(shù)據(jù)治理活動中負(fù)責(zé)事項(xiàng)，還需結(jié)合考核規(guī)范要求持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。
05可靠的技術(shù)能力和算力服務(wù)
基于生成式AI對硬件服務(wù)器及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的要求，明確企業(yè)預(yù)計(jì)的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)量級，根據(jù)數(shù)據(jù)建設(shè)情況搭建AI模型的基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施，滿足模型訓(xùn)練和推理過程中所需算力需求。
夯實(shí)數(shù)據(jù)底座并非一蹴而就，需通過長遠(yuǎn)的規(guī)劃、正確的思路和穩(wěn)定的運(yùn)營體系循序漸進(jìn)、穩(wěn)扎穩(wěn)打，才能為AI模型提供長效的數(shù)據(jù)資源。
四、美林?jǐn)?shù)據(jù)提供“五位一體”的數(shù)據(jù)治理方案，助力企業(yè)高效開展數(shù)據(jù)治理
面對生成式AI模型對數(shù)據(jù)的高要求，美林?jǐn)?shù)據(jù)推出了“五位一體”的解決方案，涵蓋了咨詢規(guī)劃、產(chǎn)品體系、解決方案、開放集成和實(shí)施的核心能力。在全方位滿足企業(yè)對生成式AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的需求上，美林?jǐn)?shù)據(jù)也為企業(yè)提供多年來在各行各業(yè)積累的數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用的豐富經(jīng)驗(yàn)，為企業(yè)生成式AI應(yīng)用賦能。
美林?jǐn)?shù)據(jù)是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商，重點(diǎn)面向企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用為主的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及增值解決方案。我們深知，在數(shù)據(jù)為王的時(shí)代，構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的關(guān)鍵。
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