释放AI数据价值的七个步骤 实现有效数据管理的全面指南

本文概述了释放 AI 数据价值的七个步骤，旨在实现有效数据管理的全面指南。核心观点在于，部署 AI 工作负载需要强大的数据管理实践，而不仅仅是访问数据。随着业务规模扩大，数据管理的重要性愈发凸显。文章指出，70%的优秀企业在将数据集成到 AI 模型时遇到困难，而383%–92%的 AI 项目以失败告终，凸显了数据管理的关键性。

七个步骤包括：

1. 确定业务需求：明确运营目标和预期成果，确保数据管理工作有的放矢。
2. 加快相关数据发现：通过编目和元数据创建，快速识别与问题相关的数据。
3. 简化数据探索和访问：标准化流程并实施自动发现，促进实时数据利用。
4. 优化分析、ML 实验和建模：鼓励持续实验和建模，利用预训练基础模型加速流程。
5. 将数据和分析大规模产品化：将临时项目转变为可持续、可产生价值的资产。
6. 自动执行数据管理和治理：通过自动化监控和标记异常，确保合规性和准确性。
7. 评估业务成果：持续分析结果，推动持续改进，使数据计划与业务目标保持一致。

文章强调，数据管理是一个持续的过程，需要利用一系列实践和工具来持续从数据中解锁价值。戴尔与 NVIDIA 合作提供的 Dell AI Factory with NVIDIA 解决方案，通过优化基础架构、软件和模型，帮助客户加速 AI 创新。该方案涵盖关注数据、AI 优化基础架构、AI 软件和模型、开放式生态系统、专家服务和最佳实践，旨在降低总体拥有成本并确保投资保护。

最后，文章指出，数据管理并非一蹴而就，需要根据组织的特定需求进行调整。戴尔服务在生命周期的每个阶段提供定制化专业知识，帮助客户有效利用企业数据推动 AI 项目并加快价值实现。