2025年路线图AI数据就绪的关键要素

路线图 AI数据就绪的关键要素 如何治理、筛选和对齐数据，以便有效利用AI创造价值 何为AI就绪数据？它为何如此重要？ 如果未能识别AI就绪数据标准与传统数据管理之间的关键差异，企业将在AI项目实施过程中面临显著风险。缺乏就绪数据的支持，企业将难以充分释放AI的潜力。强有力的数据管理与治理是AI成功部署的基础，而AI驱动的优化策略则能够进一步提升这些核心能力。企业若想通过AI赋能业务，必须掌握数据就绪的关键步骤和实施策略。 预计到2025年，的生成式AI（GenAI）项目将在概念验证阶段后被终止，原因包括数据质量问题、风险控制不足、成本上升或缺乏明确的业务价值等。30% AI就绪数据的条件有哪些？ AI就绪数据是指能够支持特定用例的高质量数据，涵盖训练或运行AI模型所需的模式、多样化异常、边界案例及非预期情况。AI就绪数据并非一次性搭建就一劳永逸的数据，企业也无法对所有数据进行预先准备。它是一种以元数据驱动的动态实践，通过持续的数据对齐、验证与治理，确保数据满足AI落地的需求。 在制定数据就绪方案并确定要素优先级时，需要明确三个关键问题： 3如何在特定用例中高效治理数据？ 2如何验证数据使用情况，以确保满足AI战略所需的可靠性？ 1您的企业数据是否已与特定用例的需求精准对齐？ 成功实现数据就绪需要经历哪些关键阶段？ 本路线图明确了数据就绪的目标与预期成果的优先次序，为协调各方利益相关者提供了指导。通过与成功实施AI数据就绪计划的客户深入交流，我们精心制定了这份路线图。在此，我们将重点介绍一些关键里程碑及相关的Gartner资源，更多细节请参阅完整版路线图。 第1阶段 根据AI用例评估数据需求 Gartner客户可获取的资源示例 具体行动 •检查清单：评估您的数据管理水平是否满足AI项目的需求•快速解答：数据就绪的条件•研究报告：面向首席数据与分析官（CDAO）的生成式AI行动手册•视频：数据就绪如何推动生成式AI创新 明确支持AI用例的数据治理需求，包括数据管理，以及数据和AI相关标准与法规。 确保数据满足AI用例的核心要求，包括量化、语义学、数据质量，以及信任与多样性的关键指标。 确保数据满足AI用例的预期要求，包括审核与验证、性能优化、成本管控以及非功能性约束。 获取更多详情：下载《AI机遇雷达图》，掌握规划AI战略目标的最佳实践。 第2阶段针对数据管理实践的持续优化提出需求，并获取董事会的认同与支持。 具体行动 Gartner客户可获取的资源示例 •研究报告：Gartner高管工具——董事会工作汇报演示文库•研究报告：CDAO如何向董事会呈现数据与分析（D&A）计划•专家咨询：与Gartner专家探讨AI数据就绪框架•高管顾问服务：与您的Gartner高管顾问深入合作，充分借鉴他们的经验与洞察 向董事会阐述投资数据就绪计划的重要性，并将其应用场景与业务目标精确对接。 明确具体目标，并提出多种实现路径以确保目标的达成。 明确数据就绪在整体AI战略中的价值及关键需求，并结合外部视角提供深刻洞察。 第3阶段 持续优化数据管理实践 Gartner客户可获取的资源示例 具体行动 •快速解答：在生成式AI模型中应用数据的可选方案•研究报告：生成式AI项目的成功离不开高效的元数据管理•研究报告：探索以数据为中心的AI解决方案，优化AI开发流程•数据与分析会议：深入探讨数据管理主题 确保数据丰富性：元数据可为当前的RAG部署提供关键背景信息，并构成使能技术的基础。 明确重点：将检索增强生成（RAG）技术的独特能力集中在特定用例上，并通过实现业务价值来证明其成效。 评估知识源：将基础数据按结构化、半结构化或非结构化进行分类，有助于评估处理流程的有效性，并识别潜在风险。 第4阶段 扩展数据管理生态系统 Gartner客户可获取的资源示例 具体行动 •研究报告：提升生成式AI在数据质量管理中的影响力•研究报告：大语言模型对数据质量管理的影响•研究报告：为您的生成式AI产品选择最佳向量数据库•创新洞察：生成式AI如何重新定义数据管理解决方案•电话咨询：解析数据管理生态系统的实施方法、技术工具与功能特点•工具：GartnerBuySmart的数据管理生态体系相关功能 全面评估并测试供应商基于生成式AI提供的数据管理能力，确保在准确性、数据质量、安全性以及隐私合规性方面达到企业标准后再进行部署。 构建涵盖丰富语义的全面元数据实践，提升生成式AI在企业数据环境中的准确性。 提升团队数据素养与生成式AI技能，以确保安全应用新兴技术，同时及时识别潜在风险。 第5阶段 实现规模化治理 具体行动 Gartner客户可获取的资源示例 •研究报告：AI治理框架的扩展需求•研究报告：构建高效的数据与分析治理运营模式•工具：生成式AI主要风险的识别与缓解 制定以结果为导向的治理计划，明确结构、角色、流程和实践；扩展现有的数据与分析治理计划，并设立AI专委会。 评估当前的数据与AI素养水平，设计相应课程并制定培养计划，将员工能力提升作为变革管理的关键组成部分，推动治理和价值实现目标的达成。 识别并跟踪监管变化，评估其对企业的影响，并制定计划来加速及调整相关举措，如AI伦理和负责任的AI等。 了解更多信息：下载定制化的数据治理路线图。 数据就绪行动需要哪些人的参与？ 数智化转型最成功的企业往往会为AI数据就绪计划组建跨职能团队。下图中，Gartner列出了建议参与数字就绪计划的职能部门和关键角色，可有助于确保项目各阶段目标的顺利实现。 关键团队成员 首席信息官（CIO） 首席信息安全官（CISO）及其团队 与CDAO及治理领导者紧密协作，确保全面识别和解决数据、分析及AI治理项目中的风险管理和信息安全问题。CISO还负责引导数据资产管理和治理规划，确保风险管理及合规活动的顺利执行。 采购与供应商管理领导者 数据管理架构师 AI团队 与CDAO及其团队紧密合作，构建AI战略所需的数据基础。 Gartner如何支持您的优先事项 在推动企业数据就绪进程中，Gartner为CIO和CDAO提供全方位的专业支持，助其完成优先事项。 Gartner首席数据和分析官服务 Gartner首席信息官服务 Gartner提供洞察、工具与指导，致力于帮助CDAO解决四大核心需求：构建全球领先的数据与分析能力；利用数据分析解决方案驱动可量化的业务价值；构建数据信任，营造成熟的D&A文化；以及提升技术能力与流程效率，以全面支持D&A需求。 Gartner通过洞察、工具与实践指导，助力企业优化数字交付能力、重塑IT组织架构、实现基础设施与云技术现代化，并提升技术人才的技能发展与留用比例。借助Gartner的支持，CIO不仅能够显著提升企业绩效与运营效率，还能彰显IT的战略价值，驱动组织目标的高效实现。 可执行的客观性洞察 探索为CDAO及D&A领导者提供的其他免费资源与工具： 获得其他Gartner洞察： 完善数据分析与治理路线图 数据与分析能力提升要点 路线图 电子书CDAO上任后的首个100天行动计划 数据分析技术采用路线图 赢得利益相关者的支持，顺利启动D&A举措 实现业务价值，制定行动计划，把握首席数据和分析官上任后的首个100天。 获取有关AI就绪技术采用时间、风险感知和价值动因的关键洞察。 网络研讨会从数据中台转向数智基建，以及GenAI对于 工具Gartner数据与分析领域IT Score模型 数据分析生态的影响 提高您的数据和分析能力。 为您分析企业应该如何从AI就绪数据以及AI就绪人才的角度，为应用生成式AI赋能的数据分析做好准备。 您已经是Gartner客户？您可在客户门户网站上获得更多的资源。登录 成为客户 Gartner官网 联系我们 获得可执行的客观性洞察，针对企业最关键事项做出更明智的决策、推动业绩增长。联系我们成为客户： 点击了解Gartner为数据与分析领域提供的其他专业支持gartner.com/cn您可扫描以下二维码，关注Gartner官方微信公众号：