什么是 AI-Ready 数据？

更新 2025年2月20日

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这些要求构成了使数据真正为 AI 做好准备的基础。现在，我们来探讨一下这些要求如何转化为 AI 就绪数据的特定属性。

简而言之，AI 就绪数据是结构化的高质量信息，可以轻松用于训练机器学习模型和运行 AI 应用程序，只需最少的工程工作。

它的特点是与最好的数据建模工具兼容，历史和实时数据流的格式一致，以及确保数据科学家清晰可靠的全面元数据。

为了满足 AI 就绪数据的要求，它必须具有以下属性：

全面的元数据和文档：这至少应涵盖数据架构和语义。这对人类来说都是必不可少的，理解LLMs并开始有效地使用数据。
干净且结构良好的数据：这使得查询和功能工程师变得容易。架构和 dbt 模型在这里至关重要，可确保数据科学家和数据科学代理能够快速高效地对数据进行计算。特别是 dbt 模型，它可以将数据聚合到不同的高度，因此数据科学家可以简单地在正确的级别获取数据，而不必自己进行任何复杂的聚合。
清晰的沿袭和验证：这些对于确保数据准确性至关重要。整个沿袭的可审计性变得越来越重要，它允许公司向他们的客户和审计师解释他们的 AI 根据哪些数据做出了哪些决定。

易于特征建模： 数据的结构方式使得几乎不需要付出任何努力即可为机器学习算法生成特征。这样可以在数据准备阶段节省您的时间和资源。
跨平台一致性：可以将相同的数据传送到多个数据仓库进行历史分析，也可以传送到实时流以供立即使用。这种一致性消除了从基于历史数据的模型训练过渡到使用当前数据的挑战。
全面的元数据和世系： 借助此类数据，您的数据科学家可以访问有关数据来源、转换和含义的详细信息。这种透明度有助于更好地理解并促进准确模型的开发。

加速 AI 开发：如前所述，AI 就绪数据可帮助您的数据科学家减少准备数据的时间，将更多时间用于开发和优化模型。这种加速非常重要，尤其是在提供 AI 驱动解决方案的竞争激烈的时候。
提高模型准确性： 很简单 – 高质量、结构良好的数据会带来更准确的 AI 模型。只有使用 AI 就绪数据，您的组织才能创建更可靠的预测模型并做出更明智的决策。
简化的 MLOps： 历史数据流和实时数据流之间的一致性使您能够简化机器学习作（MLOps）的流程。这种从模型训练到部署的无缝过渡可以帮助您提供更高效、更有效的 AI 实施。
降低成本：通过最大限度地减少工程师对数据准备的需求，您可以降低 AI 项目的成本。
改进的数据管理： AI 就绪数据具有全面的元数据和沿袭信息，可帮助您改进数据治理。这还增强了可审计性和透明度，这对于向客户和审计师解释 AI 决策至关重要。
面向未来： 考虑如何让他们的数据为 Gen-AI 做好准备，以便我们的客户处于采用新 AI 技术的最佳位置。