Alteryx2024生成式人工智能时代下的数据质量提升研究报告英文版16页_1mb

数据质量与生成式AI的协同提升

在生成式AI时代，数据质量、完整性与可用性成为企业AI项目成功的决定性因素。72%的业务领导人指出，数据问题比其他因素更可能阻碍AI目标的实现，而90%的IT领导者仍在使用过时的技术堆栈。

核心挑战

1. 部门孤岛：48%的企业未将数据共享至生成数据的部门外，导致数据碎片化、重复与过时。
2. 计算需求：AI工作负载（尤其是深度学习）需要强大算力，低质量数据会增加处理复杂度与成本。
3. 数据治理：传统架构难以支持大规模数据消费，缺乏统一标准与实时监控能力。

解决方案

1. 统一数据平台：通过整合数据湖与数据仓库优势，构建具备高扩展性、低成本及灵活性的数据湖仓。
2. 技术协同：Databricks与Alteryx结合，提供无代码分析界面与高效数据处理工具，支持业务用户直接使用数据仓库能力完成数据清洗、分析。
3. 数据民主化：通过自服务工具与治理政策，使业务领域专家参与数据质量管理，消除偏见并提升数据洞察的准确性。

关键措施

• 破除孤岛：需审计数据源，确保跨部门数据集成与共享。
• 强化治理：建立数据血缘追踪、合规性检查机制，保障数据可审计性。
• 赋能专家：通过培训与工具，提升业务用户的数据素养，使其主导数据质量责任。

合作优势

• Alteryx：提供直观的无代码分析界面，支持数据集描述与工作流优化，降低技术门槛。
• Databricks：依托生成式AI的智能平台，实现数据存储、处理与模型训练的统一化，提升效率与准确性。
• 协同效果：联合使用可加速数据探索与准备流程，减少数据迁移成本，缩短运行时间。

数据民主化的双重影响

• 风险：更多用户接触数据可能导致错误率上升，需更高程度的治理与信任机制。
• 价值：通过多元视角减少模型偏见，推动创新与业务洞察的落地。

行动步骤

1. 建立数据文化：明确业务领域专家的数据所有权，制定数据质量标准。
2. 培训体系：开展数据素养教育，确保用户掌握最新分析方法。
3. 技术选型：采用支持治理与自服务的统一平台，保障数据安全与合规性。

成果与案例

• Alteryx已被近半数《财富》全球2000企业采用，服务超8000家客户实现分析自动化。
• Databricks助力全球7000余家企业统一数据与AI流程，其平台在生成式AI应用中表现突出。

总结

生成式AI的广泛应用凸显了数据质量管理的紧迫性，但现有技术堆栈与架构难以满足需求。通过构建统一数据湖仓、强化治理机制及赋能业务用户，企业可解决数据孤岛与治理缺陷。Alteryx与Databricks的技术协同（如无代码工具与数据仓库整合）为数据民主化提供了关键支持，但需平衡风险与收益，建立可信赖的数据文化与流程体系。