數據和人工智能之間存在一種共生關系。我們收集數據作為解決問題的基礎，然后使用AI來進一步解釋和細化數據。這是一個持續的反饋循環，其中一個影響另一個的有效性。要想讓機器學習產生影響，數據需要精心管理、高質量且易于獲取。成功做到這點并不是非常容易的。
構建能夠打破數據孤島并使信息可操作的IT基礎設施，同時確保安全性，這已經是企業面臨的主要挑戰。再加上人們希望通過機器學習和人工智能功能來運行這些數據，當數據被廣泛分散時，事情就變得更具挑戰性了，在云時代更是如此。
作為一項企業技術，人工智能承擔著決策任務，幫助員工更好地完成工作，組織需要了解如何為AI驅動的業務準備架構和數據。
企業數據面臨的挑戰
云為企業提供了近乎無限的計算和存儲資源，這使得保留海量數量數據成為可能，但這既是福也是禍。雖然它提供了分析數據和深入了解財務預測、客戶需求等方面的機會，但龐大的數據量使得管理和利用這些數據變得非常困難。
企業中越來越多地采用云服務，遺留的本地解決方案和混合解決方案也在繼續使用，這些都造成了巨大的數據孤島，通常難以識別，更不用說合并和分析了。這些孤島甚至可能不為IT團隊和其他人所知，并有可能嚴重限制分析和智能工具。
這就導致了這樣一種情況:企業獲得了大量的數據，但對數據卻知之甚少，包括存儲的數據量，甚至是數據所在的位置。許多企業目前擁有復雜的在線和云數據存儲網絡，有自己的管理、存儲、隱私和監管問題。現實情況是，隨著數據變得更加分散，企業需要認真考慮集中管理。這是我們處理如此龐大的數據的唯一方法，將其轉化為能夠對更大的業務產生積極影響的東西。
為什么數據質量很重要
機器學習的目標是執行數據驅動的任務，其技能、精度和速度遠遠超過人類。就像一個人無法從錯誤的教科書中學習技能一樣，試圖理解錯誤數據集的機器學習過程也無法學到任何有用的東西。相反，不完整的數據集會幫助創建更窄或傾斜的過程。在構建這些數據集時需要平衡。
人工智能是非常有潛力的趨勢，但它也不能建立在不完整、錯誤的數據集上。一般來說，人工智能的目的是實現預測決策、建模和分析，而如果數據不完整或孤立的，這些都是不可能實現的。經過訓練的分析特定趨勢的算法需要訪問盡可能多的正常數據，這些數據可能保存在單獨的數據孤島中。
創建支持人工智能創新的基礎設施
企業正在以更快的速度收集更多的數據，獲得洞察力，就需要一種基礎架構方法，以打破數據孤島，并確保獲得高質量數據。IT部門需要將重點放在收集和保留之外，強調體系結構、管理和管理。特別是創建一個數據湖，該數據湖允許一個單一的數據存儲庫，而不是將關鍵信息置于遙不可及的孤島中。
人工智能是21世紀的變革性技術之一，它有望重塑現代企業。實際上，我們已經在諸如客戶體驗之類的地方看到了它的影響，它可以幫助為買家創建定制的策劃體驗。但這不是即插即用的解決方案，它需要高質量的數據和確保數據始終可用的基礎結構。沒有這個基礎，我們將無法實現。