信息驱动文化的数据管理有什么样的要求？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-26
情报都需要清理和掌握数据
对于公司现在投入到AI开发中的所有努力和投资，如果使用的数据不好，这一切都会浪费掉，解决这一问题的方法是熟悉的主数据管理，确切地说人工智能何时将接管世界尚有争议，但可以通过每次自动的客户服务电话，社交反馈中的每一个面部识别来感知其向无处不在的漫长征程，利用AI的力量的企业将获得巨大的成功，但前提是他们了解AI的实质，它依赖于大量干净数据，随着AI成为家喻户晓的名词，其神话也相应地发展起来，人们想象着像人类这样的思维尖峰并消灭劳动力的机器并不少见。
人工智能已经产生了广泛的影响
但其学习类型仍然狭窄地部署，例如大多数AI是A→B软件，其中输入数据（A）快速生成简单响应（B），从复杂的角度讲，这可以归类为深度学习，它通常被定义为机器学习的子集，毫无疑问这些AI任务功能非常强大，例如机器学习被用于面部识别，语音识别，对象识别和翻译项目中，并在全球许多行业产生了影响，而深度学习可以接近神经网络的水平来提高这些能力，但是目标越复杂，该软件就越容易受到多种偏差和安全漏洞的影响，这可能会带来巨大的经济和社会后果。
当探索的AI开发时，记住数据优先而不是反之可能会有所帮助
例如使用对象识别软件，关于其效率的终问题将是，它是否具有足够的数据集来区分类型？三种可以协同工作的计算机视觉软件工具有助于分解图像内容并使它们上下文相关，这一决定反映了想法，当时他在开放源代码的AI世界中写道，当今受监督的学习软件的致命弱点是数据，并预测争取商业优势的斗争不在于访问软件，而在于定制它为您的企业和您的数据，在这种情况下，陈旧的主数据管理领域在AI时代起着至关重要的作用，存储在整个企业的不同系统中的关键业务数据，因为它为交易和操作提供了通用词汇，并且包括所有数据的清理，治理，跟踪和控制，所以“主”数据是良好AI的起点，已经出现了更新的系统，以满足与围绕AI的数据挑战相关的敏捷性和规模要求。
一些新的解决方案浪潮甚至将AI和机器学习带到了自己
以解决这些“大数据”系统所需的管理，管理和清理，通过创建直观的方式来大规模管理大量数据，具有大多数上下文的用户（他们很少是IT团队的一员）可以自己处理数据，借助干净，清晰，敏捷，企业可以完全掌握其原始数据并将其用于AI系统，尽管它可能缺乏好莱坞大片的噩梦般的魅力，但B2B领域的营销却可以说是AI破坏力的地方，作为有望改变营销格局的AI-UI的例子。
市场营销中的AI破坏不会简化营销实践
反而会使它们无限复杂，核心原因之一是每个AI功能的终目标都取决于数据的成功使用，即插即用AI的战略优势是由，您提供算法的特定数据，与AI进行的战略战役将通过数据的规模，质量，相关性和性来赢得，数据质量将变得越来越重要，在此框架中第二方和第三方数据的市场将蓬勃发展，受益者将是拥有智能平台来累积和存储数据的企业，从而使他们能够创建一个数据字段，AI可以从该数据字段中隔离数据，而不是AI必须分解孤立的数据，重点仍然放在质量数据上，干净的数据是否可以变成普遍的真实数据是一个备受争议的话题，人工智能在快速，丰富多彩的定性分析方面的能力落后于人脑，人们仍然必须提出并回答正确的“为什么”问题，以了解要收集和查看的数据，知道如何存储该数据并挖掘其含义。
对于公司现在投入到AI开发中的所有努力和投资，如果使用的数据不好，这一切都会浪费掉，解决这一问题的方法是熟悉的主数据管理，确切地说人工智能何时将接管世界尚有争议，但可以通过每次自动的客户服务电话，社交反馈中的每一个面部识别来感知其向无处不在的漫长征程，利用AI的力量的企业将获得巨大的成功，但前提是他们了解AI的实质，它依赖于大量干净数据，随着AI成为家喻户晓的名词，其神话也相应地发展起来，人们想象着像人类这样的思维尖峰并消灭劳动力的机器并不少见。
人工智能已经产生了广泛的影响
但其学习类型仍然狭窄地部署，例如大多数AI是A→B软件，其中输入数据（A）快速生成简单响应（B），从复杂的角度讲，这可以归类为深度学习，它通常被定义为机器学习的子集，毫无疑问这些AI任务功能非常强大，例如机器学习被用于面部识别，语音识别，对象识别和翻译项目中，并在全球许多行业产生了影响，而深度学习可以接近神经网络的水平来提高这些能力，但是目标越复杂，该软件就越容易受到多种偏差和安全漏洞的影响，这可能会带来巨大的经济和社会后果。
当探索的AI开发时，记住数据优先而不是反之可能会有所帮助
例如使用对象识别软件，关于其效率的终问题将是，它是否具有足够的数据集来区分类型？三种可以协同工作的计算机视觉软件工具有助于分解图像内容并使它们上下文相关，这一决定反映了想法，当时他在开放源代码的AI世界中写道，当今受监督的学习软件的致命弱点是数据，并预测争取商业优势的斗争不在于访问软件，而在于定制它为您的企业和您的数据，在这种情况下，陈旧的主数据管理领域在AI时代起着至关重要的作用，存储在整个企业的不同系统中的关键业务数据，因为它为交易和操作提供了通用词汇，并且包括所有数据的清理，治理，跟踪和控制，所以“主”数据是良好AI的起点，已经出现了更新的系统，以满足与围绕AI的数据挑战相关的敏捷性和规模要求。
一些新的解决方案浪潮甚至将AI和机器学习带到了自己
以解决这些“大数据”系统所需的管理，管理和清理，通过创建直观的方式来大规模管理大量数据，具有大多数上下文的用户（他们很少是IT团队的一员）可以自己处理数据，借助干净，清晰，敏捷，企业可以完全掌握其原始数据并将其用于AI系统，尽管它可能缺乏好莱坞大片的噩梦般的魅力，但B2B领域的营销却可以说是AI破坏力的地方，作为有望改变营销格局的AI-UI的例子。
市场营销中的AI破坏不会简化营销实践
反而会使它们无限复杂，核心原因之一是每个AI功能的终目标都取决于数据的成功使用，即插即用AI的战略优势是由，您提供算法的特定数据，与AI进行的战略战役将通过数据的规模，质量，相关性和性来赢得，数据质量将变得越来越重要，在此框架中第二方和第三方数据的市场将蓬勃发展，受益者将是拥有智能平台来累积和存储数据的企业，从而使他们能够创建一个数据字段，AI可以从该数据字段中隔离数据，而不是AI必须分解孤立的数据，重点仍然放在质量数据上，干净的数据是否可以变成普遍的真实数据是一个备受争议的话题，人工智能在快速，丰富多彩的定性分析方面的能力落后于人脑，人们仍然必须提出并回答正确的“为什么”问题，以了解要收集和查看的数据，知道如何存储该数据并挖掘其含义。
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