在动态的人工智能世界中，生成式人工智能(GenAI)已经成为游戏规则的改变者。对于那些探索GenAI的人来说，掌握它与数据管理之间的相互作用至关重要。管理良好的数据可以成为企业的重要资产，GenAI根据现有数据集处理和生成新数据的能力有可能彻底改变从医疗保健和金融到营销和娱乐等行业。然而，为了充分利用GenAI的力量，组织必须优先考虑有效的数据管理策略。

数据管理在生成人工智能中的作用

GenAI对非结构化数据的掌控

您可能熟悉筛选从文档到软件代码的非结构化数据的挑战。GenAI擅长破译这些数据类型，以最少的设置发现模式。这项技能使您能够从以前难以理解的数据中收集见解。通过利用自然语言处理(NLP)和计算机视觉技术，GenAI可以从文本、图像和视频中提取有价值的信息。此功能为企业提供了新的机会，可以更深入地了解其客户、市场趋势和运营效率低下的情况。例如，GenAI可以分析来自社交媒体和在线评论的客户反馈，以识别常见问题和情绪，从而使公司能够做出数据驱动的决策，以改进其产品和服务。

GenAI提升数据管理水平

GenAI不仅解释数据，还增强数据。通过组织和净化数据，GenAI将其转化为对您的业务运营更有价值的资源。这一改进至关重要，因为它使您能够在决策和战略规划中更有效地利用数据。GenAI算法可以自动对数据进行分类和分类、检测和纠正错误以及填充缺失值。这种数据清理和丰富的过程可确保输入GenAI模型的数据具有高质量，从而产生更准确、更可靠的输出。此外，GenAI可以生成合成数据来扩充现有数据集，有助于解决数据稀缺和不平衡的问题。这在医疗保健等行业特别有用，因为患者隐私问题限制了对真实世界数据的访问。

IBM人工智能数据管理

IBM讨论了数据管理和人工智能以及如何将它们结合起来为企业提供重要资产。

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解决数据孤岛问题

数据孤岛长期以来一直是数据管理的绊脚石。GenAI通过合并来自不同来源的数据来解决这个问题，从而更加一致和高效地使用信息并制定统一的商业智能策略。通过打破数据孤岛，GenAI使组织能够全面了解其运营和客户。来自不同部门和系统的数据的集成促进了跨职能协作和决策。例如，零售公司可以结合销售、营销和供应链部门的数据来优化库存管理和个性化客户体验。GenAI还可以帮助标准化不同来源的数据格式和模式，从而更轻松地大规模集成和分析数据。

将数据视为宝贵资产

对于企业来说，高质量的数据是无价的。它是GenAI背后的驱动力，可提高生产力并提供竞争优势。将数据视为知识产权需要承认其价值并保障其质量和安全。组织必须投资于强大的数据治理框架，以确保其数据资产得到适当的管理、保护和利用。这包括实施数据质量检查、访问控制和安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。通过将数据视为战略资产，企业可以释放新的收入来源并在各自的市场中获得竞争优势。例如，拥有庞大且多样化数据集的公司可以训练更准确、更复杂的GenAI模型，从而提供更好的产品和服务。

定制和集成：业务成功的要素

要最大限度地发挥GenAI的优势，需要对其进行定制并将其与您的业务数据集成。调整GenAI以满足您的独特需求并将其整合到您的系统中是实现可衡量的性能改进的关键。现成的GenAI解决方案可能并不总是符合组织的特定要求和工作流程。因此，根据公司的领域、数据和目标定制GenAI模型至关重要。此定制过程涉及使用特定于域的数据微调预训练模型、调整超参数以及合并业务规则和约束。与现有系统和流程的集成对于确保无缝采用和可扩展性同样重要。这可能涉及开发API和连接器，以实现GenAI模型和其他应用程序(例如CRM、ERP和BI工具)之间的数据流。

数据货币化的细线

将数据货币化的想法很诱人，但需要仔细考虑数据质量、安全性和治理。这些因素对于最大限度地降低业务风险和遵守法规至关重要。虽然数据可能是宝贵的资产，但组织必须了解数据货币化的道德和法律影响。这包括确保数据的收集和使用符合隐私法律和法规，例如GDPR和CCPA。公司还必须对其数据实践保持透明，并在将其数据用于商业目的之前获得个人的明确同意。此外，数据货币化策略应与组织的价值观和使命保持一致，以维持信任和声誉。在数据货币化和负责任的数据管理之间取得适当的平衡对于长期成功至关重要。

精准数据治理

数据治理涉及建立和维护政策、跟踪模型输入和输出以及管理数据和的生命周期。这种治理对于降低风险并确保GenAI项目的可信度和监管至关重要。强大的数据治理框架应定义角色和职责、数据质量标准和访问控制。它还应包括数据沿袭、版本控制和模型监控流程，以确保透明度和问责制。应进行定期审计和评估，以识别和减轻风险，例如偏见、公平和侵犯隐私行为。通过实施精确的数据治理，组织可以与利益相关者建立信任，并确保负责任且合乎道德地使用GenAI。

采用DataLakehouse架构

数据湖屋架构融合了数据湖和数据仓库的优势，提供适应性、可扩展性和成本效率。该架构特别适合GenAI，为数据管理和分析提供了坚实的平台。数据湖屋允许组织在单个存储库中存储和处理结构化和非结构化数据，从而消除了对单独数据孤岛的需要。这种统一的方法可实现无缝数据集成、探索和分析，从而更轻松地训练和部署GenAI模型。此外，数据湖站支持实时数据摄取和处理，使组织能够利用GenAI进行实时应用，例如欺诈检测和预测性维护。通过采用DataLakehouse架构，企业可以针对GenAI工作负载优化其数据基础设施，并实现更快的价值实现。

开源：新一代人工智能进步的催化剂

开源技术在GenAI的发展中发挥着至关重要的作用。其开放性、安全性和协作开发鼓励创新和信任。参与开源有助于您保持在GenAI技术的前沿。TensorFlow、PyTorch和HuggingFace等开源框架和库已经实现了对GenAI功能的民主化访问，允许各种规模的组织进行实验和创新。开源社区促进协作和知识共享，加速GenAI的开发和采用。此外，开源促进了透明度和问责制，使研究人员和从业者能够审查和验证GenAI模型和算法。通过利用开源技术，企业可以从社区的集体智慧中受益，并构建更强大、更可靠的GenAI解决方案。

早期治理框架的重要性

为了新一代人工智能的成功，尽早实施数据和人工智能治理框架至关重要。这些框架确保GenAI在生产中的部署既有效又合规。在GenAI项目一开始就建立治理框架有助于协调利益相关者、定义目标并建立负责任的开发和部署指南。这包括定义公平、透明度和问责制等道德原则，以及建立模型测试、验证和监控流程。早期治理框架还有助于识别和减轻潜在风险和偏见，确保GenAI模型安全、可靠且值得信赖。通过尽早实施治理框架，组织可以避免代价高昂的错误和声誉受损。

总之，GenAI与数据实践的集成是各个行业成功的关键决定因素。通过专注于强大的数据管理，您可以充分发挥GenAI的潜力，并在当今的数字环境中获得竞争优势。有效的数据管理策略，例如数据清理、集成和治理，对于确保GenAI项目的质量、安全性和合规性至关重要。此外，GenAI的定制和与业务流程的集成、数据湖屋架构的采用以及开源技术的参与对于最大化GenAI的优势至关重要。随着GenAI领域的不断发展，优先考虑数据管理和治理的组织将处于有利地位，能够利用其变革潜力并推动各自行业的创新。