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1、释放 AI 数据价值的七个步骤实现有效数据管理的全面指南附录延续成功DELL AI FACTORY数据管理构建边缘有序。换句话说，您需要的不仅仅是访问数据，还需要强大的数据管理实践。随着业务规模的扩大，这一点将变得更加重要。强大的数据管理必不可少，但并不容易实现。部署 AI 工作负载是一个复杂且艰巨的过程，数据科学家和其他人员需要识别合适的数据集，并确保其清洁性和完整性。这项工作不仅涉及克服技术挑战，还需要全组织范围的流程和强大的数据管理框架。在当今快速发展的商业环境中，数据是一种关键资源，也是创新和竞争优势的基石。善于利用稳健、准确、全面的数据 集加速业务决策的优秀企业将脱颖而出。这一点在生

2、成式 AI(GenAI)的采用中尤为明显。生成式 AI 具有无可比拟的进步潜力和效率优势，即使数据不完美，也能提供具有创造性、迭代行和灵活性的输出。但在某些时候，您必须评估“数据屋”，确保其井然用数据打造竞争优势 Dell Inc.保留所有权利。1 Forbes Advisor：企业 2024 年如何使用人工智能2 McKinsey 报告：2024 年初的 AI 现状3 Fortune：希望您公司的 AI 项目取得成功？告诉 CEO 不要将它交给数据科学家。的 AI 项目以失败告终383%92%70%的优秀企业在将数据集成到 AI 模型时遇到过困难264%的企业认为人工智能有助于提高其整体生产

3、力。1附录延续成功DELL AI FACTORY构建边缘数据管理数据管理之旅 Dell Inc.保留所有权利。为了帮助您应对这一复杂局面，我们对数据管理之旅进行了全面概述，并将其精炼为七个基本步骤。这些步骤是戴尔的数据科学专家与各行各业的组织经过广泛的研讨会和咨询活动之后得出的，归纳了创建可扩展且高效的 AI 模型面临的常见挑战并提出了对应的成功策略。在接下来的几个月里，我们将更深入地探讨每个步骤，以帮助您克服组织遇到的特定障碍，顺利完成 AI 之旅。本电子书提供了一个清晰、可操作的框架，用于理解和实施有效的数据管理实践。通过采用这些原则，贵组织不仅可以实验生成式 AI，还可以扩大数据转型，将

4、其从原始资源转变为战略资产，从而为在 AI 驱动的未来中开拓创新和保持竞争优势铺平道路。下载此信息图，轻松了解这 7 个步骤。步骤 1 确定业务需求步骤 4 优化分析、ML 实验和建模步骤 2 加快相关数据发现步骤 5 将数据和分析大规模产品化步骤 3 简化数据探索和访问步骤 6 自动执行数据管理和治理步骤 7 评估业务成果 附录延续成功DELL AI FACTORY构建边缘数据管理步骤 1 确定业务需求步骤 2加快相关数据发现这一步为数据管理之旅设定方向，使工作与战略业务需求步调一致。没有明确的目标和指标，就不可能实现任何有意义的价值。首先，要了解运营目标及其能够解锁的价值。在整个组织内就预

5、期成果和成功衡量标准达 成共识。对将要创造的价值建立明确的愿景。通过了解您要实现的目标和衡量标准，您可以确保所有后续数据管理工作都有的放矢，并朝着清晰可实现的目标前进。制定明确的路线图，加快发现相关数据。并非所有可用数据都是必需的；数据科学家必须快速识别与解决问题相关的数据。通过对源数据集进行编目并创建元数据，在数据与其价值之间建立清晰的联系。这种专注的方法可确保数据工作富有成效。通过快速查明相关数据，可以节省时间和资源，让数据科学家能够将精力集中在直接支持战略目标的高影响力数据上。Dell Inc.保留所有权利。4 Seagate Technology：反思数据：让更多数据为您所用 从边缘到

6、云。68%的企业可用数据未被利用4附录延续成功DELL AI FACTORY构建边缘数据管理 Dell Inc.保留所有权利。步骤 3 简化数据探索和访问将数据转移到集中位置进行分析，会降低实时应用场景的价值。让数据科学家能够访问数据所在位置，可以避免这种效率低下的情况。标准化流程并实施自动发现，将结构化和非结构化数据安排到易于访问的位置，从而促进实时发现和利用。这种方法不仅可以节省时间，还可以提高数据操作的敏捷性，从而更快速地获得见解并更敏捷地做出决策。面对爆炸式的数据增长，只有实施了有效的数据管理，才能成功扩展 AI 工作负载。可以考虑使用 Dell Data Lakehouse 这样的工