如何为人工智能建立正确的数据策略？

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用正确的数据策略实现人工智能(ai)将确保数据无缝地流入系统以产生准确的输出。

人工智能在几乎每个行业都有各种各样的应用。这些人工智能应用程序处理数据并提供输出。人工智能系统的成功完全取决于输入数据的相关性和准确性。因此，创建一个合适的数据策略是构建和部署一个成功的人工智能模型的先决条件。为人工智能的实施建立正确的数据策略将使连续和准确的数据流可用于输入，这将增强人工智能模型提供的操作和输出。

正确的数据策略是开发成功人工智能系统的基础。因此，企业必须了解构建正确的人工智能数据策略的基本原则。

定义问题

如果没有问题，就没有解决办法。因此，企业首先需要确定实施人工智能的具体问题和应用。识别具体问题将有助于他们根据人工智能系统的需要收集相关和准确的数据来解决这个问题。这将消除收集不相关的数据，这将进一步减少清理数据所需的时间。

连续获取数据

人工智能系统需要连续的数据流。因此，企业应该制定策略来一致地收集新数据，并轻松地将其与现有数据合并。这将有助于避免任何数据泄露。企业需要准确标记所有当前和新获取的数据，以实现无缝集成。标记数据将有助于对数据进行分类，从而简化将现有数据与新数据合并的过程。

确定数据模式

具有不同业务范围的组织通常从多个来源收集数据。这类企业应该创建一个数据架构，从各种来源收集数据，并以有意义的方式将其集成。这将大大减少准备数据集用于训练和输入人工智能系统所需的时间。因此，这将减少实现和集成人工智能模型的时间。

建立数据治理

人工智能系统的结论和输出完全取决于输入数据的准确性。因此，企业应确保为ai系统提供的数据来自可靠的来源。他们还必须确保在获取数据时遵守数据隐私规定和所有标准法律。

管理和保护数据

对于企业来说，数据泄漏有各种各样的后果。然而，在人工智能模型的情况下，数据丢失将导致整个系统崩溃。此外，如果没有备份，获取原始数据将花费大量时间。因此，企业必须确保其数据管道的安全性。他们应该制定网络安全策略，例如以数据为中心的安全策略，并为在线数据传输设置防火墙以增强安全性。

尽管当今数字世界中的每个企业都希望以某种方式使用数据，但大多数企业尚未成为数据驱动型企业。根据一项调查，在各种蓝筹公司中，只有31%的员工将他们的组织归类为数据驱动型。人工智能的正确数据策略将减少操作人工智能系统所需的工作量，并通过其分析功能产生洞察力。这将有助于有效地使用数据，并帮助企业成为数据驱动型组织。