继续致力于数据质量（但不要让它阻止你）
Posted: Sun Mar 02, 2025 10:12 am
数据质量仍是一个长期挑战。尽管有现代工具，组织仍然在数据质量和可用性方面苦苦挣扎。
当前数据基础设施面临的主要挑战
有趣的是，工具整合的首要领域都与数据相关：数据可视化（58%）、数据处理（54%）和数据提取/访问（52%）。重点应该放在获取特定用例的正确数据，而不是完美的数据。利用Dataiku 的数 智利 WhatsApp 数据 据质量规则和 Cognizant 的生成式 AI 集成数据扫描工具等工具可以帮助有效识别和解决数据质量问题。
您的下一步
我们仍处于企业采用生成式人工智能的早期阶段。如果没有适当的保护措施和可扩展性，工作很快就会变得难以管理。一个强大的、治理嵌入式的分析和人工智能架构对于降低风险和减轻 IT 负担至关重要。
为了遵守欧盟《人工智能法案》等法规，组织必须在其生成式人工智能实践中嵌入严格的资格和文档流程。跨组织协作和监督对于合规性和有效的风险管理至关重要。
当前数据基础设施面临的主要挑战
有趣的是，工具整合的首要领域都与数据相关：数据可视化（58%）、数据处理（54%）和数据提取/访问（52%）。重点应该放在获取特定用例的正确数据，而不是完美的数据。利用Dataiku 的数 智利 WhatsApp 数据 据质量规则和 Cognizant 的生成式 AI 集成数据扫描工具等工具可以帮助有效识别和解决数据质量问题。
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我们仍处于企业采用生成式人工智能的早期阶段。如果没有适当的保护措施和可扩展性，工作很快就会变得难以管理。一个强大的、治理嵌入式的分析和人工智能架构对于降低风险和减轻 IT 负担至关重要。
为了遵守欧盟《人工智能法案》等法规，组织必须在其生成式人工智能实践中嵌入严格的资格和文档流程。跨组织协作和监督对于合规性和有效的风险管理至关重要。