一、生成式AI的火爆與應用
在科技飛速發展的時代，生成式AI如同一股強勁的東風，為企業創新發展開辟出一條新賽道。生成式AI，作為人工智能領域的一顆璀璨新星，其核心在于使用大量的算力和高質量的數據資源進行學習和訓練，能夠處理大量數據并從中學習復雜的模式和關系。應用場景包括但不限于：文本生成、理解語言、圖像及視頻識別、多模態學習、知識庫問答系統、問答式BI系統、智能體系統及市場預測分析等，為企業的業務應用場景注入了前所未有的活力，加速各行業百花齊放。
生成式AI應用能夠發揮價值的前提建立在企業的高價值數據。企業務必要掌握自身的數據情況，判斷是否能夠滿足生成式AI模型的訓練以及應用。企業如何判斷自身的數據是否支持以AI模型為代表的未來智能應用呢？
二、您的企業是否具備高質量數據以及堅實的數據底座？
生成式AI模型的訓練基礎來源于企業所產生的業務數據，企業想要發揮AI模型的價值，就必須提供高價值的數據，而高質量的數據則應具備以下特性：
01完整性
數據的各項信息應確保無缺失，包括數據集和字段的定義及相關數據詳細內容，以便AI模型可以更好地理解和應用數據信息。
02準確性
數據內容應保證準確無誤，反映事實，不能存在錯誤、虛假或誤導性的信息，否則會影響AI模型的結果準確性，影響業務決策。
03時效性
數據應獲取一定時間區間內能反映業務變化的部分，確保AI模型能夠基于當下的數據進行預測分析，避免出現“過時”的情況。
04多樣性
數據來源應豐富多樣，包括結構化數據、非結構化數據、實時數據等，以滿足不同應用場景的需求。
05安全可用
數據在被在AI模型收集、存儲和使用前，必須明確相關數據是經過允許可被開放及加工處理，同時也應有相應的數據管理辦法來保障數據應用過程中的安全合規性。
綜上，只有企業的數據具備完整性、準確性、時效性、多樣性和安全開放的特性，才能在支撐企業業務向智能化發展，充分釋放企業的數據價值。
三、企業如何管理高質量數據，構建扎實的數據底座？
“要筑萬丈高樓,必先打好地基。”夯實企業數據底座是一個系統性工程，需要基于數據戰略、架構規劃、治理體系、開放共享機制等眾多方面進行規劃和實踐。
建立完善的元數據管理體系，描述數據的結構、描述、來源等信息，保證數據信息的完整性，讓所有數據的來源可追溯，結構清晰且易于理解。AI模型則能夠精準理解并應用這些數據。
通過制定數據項相關規范要求，搭建數據質量核查體系，根據質量核查“六性”進行具體數據內容核查并出具相關的數據質量核查報告，結合數據質量管理辦法，明確數據處理流程及策略，以PDCA的方式優化提升數據質量，確保輸入AI模型的數據準確無誤。
03高效安全的數據共享服務
構建高效、安全的數據共享機制，實現跨部門、跨系統的數據流通，為AI模型提供安全可靠的數據資源。
企業若想提升數據價值，除了技術層面管控外，在管理方面也需構建數據治理組織體系，明確數據管理組織人員及相關角色要求，以及在日常數據治理活動中負責事項，還需結合考核規范要求持續優化數據資產，釋放數據價值。
05可靠的技術能力和算力服務
基于生成式AI對硬件服務器及網絡環境的要求，明確企業預計的應用場景和數據量級，根據數據建設情況搭建AI模型的基礎設備設施，滿足模型訓練和推理過程中所需算力需求。
夯實數據底座并非一蹴而就，需通過長遠的規劃、正確的思路和穩定的運營體系循序漸進、穩扎穩打，才能為AI模型提供長效的數據資源。
四、美林數據提供“五位一體”的數據治理方案，助力企業高效開展數據治理
面對生成式AI模型對數據的高要求，美林數據推出了“五位一體”的解決方案，涵蓋了咨詢規劃、產品體系、解決方案、開放集成和實施的核心能力。在全方位滿足企業對生成式AI數據基礎的需求上，美林數據也為企業提供多年來在各行各業積累的數據治理和應用的豐富經驗，為企業生成式AI應用賦能。
美林數據是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，重點面向企業客戶提供數據資產管理、數據分析與挖掘、數據開發應用為主的大數據產品及增值解決方案。我們深知，在數據為王的時代，構建堅實的數據基礎是企業實現數字化轉型和智能化升級的關鍵。
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