2021-09-15-IBM-人工智能_应对AI数据困境_恰当的数据集成方法_治理和工具_16页_585kb

AI数据困境与成功策略总结

• 主要挑战：

  • AI项目失败率高达50%，核心问题在于数据管理。
  • 关键障碍包括：数据治理不足、数据孤岛、数据质量差、数据偏见和缺乏清理效率。
  • 其他问题：工具不当、技能短缺、业务对齐不足。

• 成功关键：

  • 面向业务的用例：从具体业务问题入手。
  • 数据集成方法：使用本地化、自动化数据源，确保数据可访问性和质量。
  • 治理优先：实施治理和溯源以建立信任。
  • 实务建议：采用小型试点项目，快速验证；关注数据准备而非纯技术。

• 专家观点：

  • Michael Haydock：关注数据科学细节和业务理解。
  • Steven Eliuk：强化数据治理和隐私管理。
  • Susara van den Heever：利用AI改善效率和环境。

• 成功案例：

  • The Weather Company：通过本地化数据提供预测。
  • COVID-19 Lockdown Index：整合多源数据进行实时分析。
  • 信任与治理：区块链原则助力透明数据共享。

• 行动指南：

  • 初学者：从小规模用例开始，避免数据孤岛。
  • 高级用户：扩展平台，自动化治理；赋能非技术用户。
  • 总体：聚焦业务目标，迭代优化，确保数据路径清晰。