智能自动化和洞察生成，但这些结果取决于一个关键因素……数据质量。
无论是预先训练还是调整后的 AI 模型，其智能程度都取决于输入的数据。这是任何 AI 实现的基本原则。如果数据碎片化、过时或不一致，那么您的 AIaaS 工具得出的结论也将同样错误。这个概念通常可以用一句话来概括：“垃圾进，垃圾出”。
数据质量为何重要
为了使 AIaaS 平台能够取得成功，它们需要访问符合以下条件的数据：
干净：数据应无重复、错误和缺失值。
有序：数据应组织成 AI 可以解释的一致模式或 阿尔及利亚 whatsapp 数据库 格式。情境化：数据应包含相关的元数据或业务逻辑，以增强对模型的理解。
准确性：数据应保留原始来源的正确含义和预期解读。
然而，在大多数组织中，数据分散在多个系统中，例如 CRM、ERP、营销平台、旧数据库等，每个系统都有各自的结构，并且通常使用不同的命名约定。
如果没有集成，数据将处于孤立和脱节的状态，难以创建单一、权威的业务视图。
挑战 对 AIaaS 的影响
跨不同工具和平台的数据孤岛 AI 无法了解完整的业务上下文和语义，从而降低了准确性
不一致的格式或模式 增加了预处理时间；导致集成错误或误解
脏数据或重复数据 扭曲模型结果、造成混淆或预测错误
缺乏上下文（例如元数据） AI 无法区分名称相似的字段或特定于业务的逻辑
手动数据准备 减慢 AI 部署速度，增加运营成本
您无法自动从混乱中获取洞察。在数据统一可靠之前，即使是最先进的 AI 模型也难以生成值得信赖的结果。