理和分类过程具有挑战性，但对于成功的 AI/ML 项目成果来说却至关重要。企业和组织在确保其数据能够用于推动 AI 和 ML 创新的复杂算法方面面临重大障碍。
缺乏适当的数据准备和治理是最大的瓶颈之一。《数据库趋势和应用》报告发现，57% 的组织在实施下一代数据产品时发现数据质量问题，49% 的组织在数据库合并、迁移和整合过程中发现这些问题。这些数据准备挑战来自解决方案的上游，将影响所有 AI/ML 项目。
数据质量
遗漏、重复、缺失值和不一致会影响模型性能。最终，您的 AI/ML 洞察的准确性和可靠性可能会不理想，从而导致用户投诉、采用率低和决策错误。
数据集成散在多个系统、数据库和格式中。《麻省 玻利维亚电报数据 理工技术评论洞察》报告发现，81% 的组织运营 10 个或更多数据和 AI 系统，28% 的组织使用超过 20 个。这还不包括隐藏在组织的 SaaS 应用程序、Excel 电子表格和其他位置（预期和意外）中的所有数据。集成这些数据是一个复杂且耗时的过程，尤其是在处理不一致的格式和结构时。
数据清理和预处理
原始数据需要预处理和清理，以评估异常值、处理缺失值、规范化并解决其他数据质量问题。您的组织需要具有专业数据工程技能和领域知识的合适资源。
数据量和可扩展性
AI/ML 解决方案需要大量数据才能提供有意义且有用的见解。设计不良的基础设施不具备可扩展性，无法有效处理不断增长的数据，也无法在合理的时间范围内完成。此外，错误的数据管理架构也可能导致成本超支。
数据治理与隐私
您的数据治理策略是否适合 AI/ML 解决方案？隐私保护和合规性挑战普遍存在，尤其是敏感数据和个人数据。