一、生成式AI的火爆与应用
在科技飞速发展的时代，生成式AI如同一股强劲的东风，为企业创新发展开辟出一条新赛道。生成式AI，作为人工智能领域的一颗璀璨新星，其核心在于使用大量的算力和高质量的数据资源进行学习和训练，能够处理大量数据并从中学习复杂的模式和关系。应用场景包括但不限于：文本生成、理解语言、图像及视频识别、多模态学习、知识库问答系统、问答式BI系统、智能体系统及市场预测分析等，为企业的业务应用场景注入了前所未有的活力，加速各行业百花齐放。
生成式AI应用能够发挥价值的前提建立在企业的高价值数据。企业务必要掌握自身的数据情况，判断是否能够满足生成式AI模型的训练以及应用。企业如何判断自身的数据是否支持以AI模型为代表的未来智能应用呢？
二、您的企业是否具备高质量数据以及坚实的数据底座？
生成式AI模型的训练基础来源于企业所产生的业务数据，企业想要发挥AI模型的价值，就必须提供高价值的数据，而高质量的数据则应具备以下特性：
01完整性
数据的各项信息应确保无缺失，包括数据集和字段的定义及相关数据详细内容，以便AI模型可以更好地理解和应用数据信息。
02准确性
数据内容应保证准确无误，反映事实，不能存在错误、虚假或误导性的信息，否则会影响AI模型的结果准确性，影响业务决策。
03时效性
数据应获取一定时间区间内能反映业务变化的部分，确保AI模型能够基于当下的数据进行预测分析，避免出现“过时”的情况。
04多样性
数据来源应丰富多样，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等，以满足不同应用场景的需求。
05安全可用
数据在被在AI模型收集、存储和使用前，必须明确相关数据是经过允许可被开放及加工处理，同时也应有相应的数据管理办法来保障数据应用过程中的安全合规性。
综上，只有企业的数据具备完整性、准确性、时效性、多样性和安全开放的特性，才能在支撑企业业务向智能化发展，充分释放企业的数据价值。
三、企业如何管理高质量数据，构建扎实的数据底座？
“要筑万丈高楼,必先打好地基。”夯实企业数据底座是一个系统性工程，需要基于数据战略、架构规划、治理体系、开放共享机制等众多方面进行规划和实践。
建立完善的元数据管理体系，描述数据的结构、描述、来源等信息，保证数据信息的完整性，让所有数据的来源可追溯，结构清晰且易于理解。AI模型则能够精准理解并应用这些数据。
通过制定数据项相关规范要求，搭建数据质量核查体系，根据质量核查“六性”进行具体数据内容核查并出具相关的数据质量核查报告，结合数据质量管理办法，明确数据处理流程及策略，以PDCA的方式优化提升数据质量，确保输入AI模型的数据准确无误。
03高效安全的数据共享服务
构建高效、安全的数据共享机制，实现跨部门、跨系统的数据流通，为AI模型提供安全可靠的数据资源。
企业若想提升数据价值，除了技术层面管控外，在管理方面也需构建数据治理组织体系，明确数据管理组织人员及相关角色要求，以及在日常数据治理活动中负责事项，还需结合考核规范要求持续优化数据资产，释放数据价值。
05可靠的技术能力和算力服务
基于生成式AI对硬件服务器及网络环境的要求，明确企业预计的应用场景和数据量级，根据数据建设情况搭建AI模型的基础设备设施，满足模型训练和推理过程中所需算力需求。
夯实数据底座并非一蹴而就，需通过长远的规划、正确的思路和稳定的运营体系循序渐进、稳扎稳打，才能为AI模型提供长效的数据资源。
四、美林数据提供“五位一体”的数据治理方案，助力企业高效开展数据治理
面对生成式AI模型对数据的高要求，美林数据推出了“五位一体”的解决方案，涵盖了咨询规划、产品体系、解决方案、开放集成和实施的核心能力。在全方位满足企业对生成式AI数据基础的需求上，美林数据也为企业提供多年来在各行各业积累的数据治理和应用的丰富经验，为企业生成式AI应用赋能。
美林数据是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。我们深知，在数据为王的时代，构建坚实的数据基础是企业实现数字化转型和智能化升级的关键。
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