人工智能已經(jīng)在幾乎每個(gè)行業(yè)中找到了各種應(yīng)用程序。這些AI應(yīng)用通過數(shù)據(jù)來發(fā)揮作用并提供輸出。人工智能系統(tǒng)的成功完全取決于所輸入數(shù)據(jù)的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。因此，創(chuàng)建適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)策略是構(gòu)建和部署成功的AI模型的先決條件。為AI實(shí)施建立正確的數(shù)據(jù)策略將使連續(xù)的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)流可供輸入，這將增強(qiáng)AI模型提供的操作和輸出。
如何為人工智能建立正確的數(shù)據(jù)策略
正確的數(shù)據(jù)策略是開發(fā)成功的AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)。因此，企業(yè)必須了解構(gòu)建正確的AI數(shù)據(jù)策略的基本準(zhǔn)則。
如何為人工智能建立正確的數(shù)據(jù)策略
定義問題
如果沒有問題，就不會(huì)有任何解決方案。因此，企業(yè)首先需要確定要實(shí)施AI的特定問題和應(yīng)用。識(shí)別特定問題將幫助他們根據(jù)AI系統(tǒng)解決該問題的需求來收集相關(guān)且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。這將消除不相關(guān)數(shù)據(jù)的收集，這將進(jìn)一步減少清理數(shù)據(jù)所需的時(shí)間。
不斷獲取數(shù)據(jù)
AI系統(tǒng)需要持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流。因此，企業(yè)應(yīng)制定策略以一致地收集新數(shù)據(jù)并將其輕松與現(xiàn)有數(shù)據(jù)合并。這將有助于避免任何數(shù)據(jù)泄漏。企業(yè)需要準(zhǔn)確標(biāo)記所有當(dāng)前和新獲取的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)無縫合并。帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)將有助于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而簡化將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與新數(shù)據(jù)合并的過程。
確定數(shù)據(jù)架構(gòu)
具有不同業(yè)務(wù)范圍的組織通常會(huì)從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)。這樣的企業(yè)應(yīng)該創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)架構(gòu)，以從各種來源收集數(shù)據(jù)并將其集成為有意義的方式。這將最大程度地減少準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和輸入AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集所需的時(shí)間。因此，這將減少實(shí)現(xiàn)和集成AI模型的時(shí)間。
建立數(shù)據(jù)治理
AI系統(tǒng)的結(jié)論和輸出完全取決于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。因此，企業(yè)應(yīng)確保為AI系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)來自可靠且可信賴的來源。他們還必須確保他們?cè)讷@取數(shù)據(jù)時(shí)遵守?cái)?shù)據(jù)隱私條款并遵守所有標(biāo)準(zhǔn)法律。
管理和保護(hù)數(shù)據(jù)
對(duì)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)泄露有各種后果。但是在AI模型的情況下，數(shù)據(jù)丟失將導(dǎo)致系統(tǒng)完全崩潰。另外，如果沒有備份，則獲取原始數(shù)據(jù)將需要大量時(shí)間。因此，企業(yè)必須確保其數(shù)據(jù)管道安全。他們應(yīng)制定網(wǎng)絡(luò)安全策略，例如以數(shù)據(jù)為中心的安全性，并為在線數(shù)據(jù)傳輸放置防火墻以增強(qiáng)安全性。
盡管當(dāng)今數(shù)字世界中的每個(gè)企業(yè)都希望以最佳方式使用數(shù)據(jù)，但大多數(shù)企業(yè)尚未成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。根據(jù)一項(xiàng)調(diào)查，各種藍(lán)籌公司中只有31%的員工將其組織歸類為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型。適用于AI的正確數(shù)據(jù)策略將減少操作AI系統(tǒng)并通過其分析功能生成見解所需的精力。這將有助于最佳地使用數(shù)據(jù)，并幫助企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織。
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