人工智能已经在几乎每个行业中找到了各种应用程序。这些AI应用通过数据来发挥作用并提供输出。人工智能系统的成功完全取决于所输入数据的相关性和准确性。因此，创建适当的数据策略是构建和部署成功的AI模型的先决条件。为AI实施建立正确的数据策略将使连续的准确数据流可供输入，这将增强AI模型提供的操作和输出。
如何为人工智能建立正确的数据策略
正确的数据策略是开发成功的AI系统的基础。因此，企业必须了解构建正确的AI数据策略的基本准则。
如何为人工智能建立正确的数据策略
定义问题
如果没有问题，就不会有任何解决方案。因此，企业首先需要确定要实施AI的特定问题和应用。识别特定问题将帮助他们根据AI系统解决该问题的需求来收集相关且准确的数据。这将消除不相关数据的收集，这将进一步减少清理数据所需的时间。
不断获取数据
AI系统需要持续不断的数据流。因此，企业应制定策略以一致地收集新数据并将其轻松与现有数据合并。这将有助于避免任何数据泄漏。企业需要准确标记所有当前和新获取的数据，以实现无缝合并。带标签的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。
确定数据架构
具有不同业务范围的组织通常会从多个来源收集数据。这样的企业应该创建一个数据架构，以从各种来源收集数据并将其集成为有意义的方式。这将最大程度地减少准备用于训练和输入AI系统的数据集所需的时间。因此，这将减少实现和集成AI模型的时间。
建立数据治理
AI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且可信赖的来源。他们还必须确保他们在获取数据时遵守数据隐私条款并遵守所有标准法律。
管理和保护数据
对企业而言，数据泄露有各种后果。但是在AI模型的情况下，数据丢失将导致系统完全崩溃。另外，如果没有备份，则获取原始数据将需要大量时间。因此，企业必须确保其数据管道安全。他们应制定网络安全策略，例如以数据为中心的安全性，并为在线数据传输放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最佳方式使用数据，但大多数企业尚未成为数据驱动的。根据一项调查，各种蓝筹公司中只有31%的员工将其组织归类为数据驱动型。适用于AI的正确数据策略将减少操作AI系统并通过其分析功能生成见解所需的精力。这将有助于最佳地使用数据，并帮助企业成为数据驱动的组织。
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