数据4.0：构建人工智能就绪型数据体系

核心观点

• AI 需要高质量数据： AI 和生成式 AI (GenAI) 的成功依赖于高质量的数据。数据质量直接影响 AI 输出的准确性和可靠性，而高质量数据是 AI 价值链的关键。
• 数据 4.0 的兴起： 数据 4.0 代表着数据管理的重大进步，将数据视为核心战略资产，并采用云原生、元数据驱动的方法，利用智能自动化来提供可扩展的运营洞察。
• AI 就绪数据的特征： AI 就绪数据具有全面元数据、清晰的血缘关系、针对特定目的的适用性、安全性、合规性以及优化的数据流。
• 实现 AI 就绪数据： 建立强大的数据基础，包括统一的数据策略、知识管理、数据治理、主数据管理、数据风险和合规性、数据质量以及开放的头戴式数据架构。
• 数据与 AI 的共生关系： AI 技术可以增强数据质量和准备，而高质量数据则可以推动更有效的 AI 模型。GenAI 可以在整个数据价值链中发挥作用，从数据源到数据产品再到数据管道。
• 印度企业的数据就绪和治理： 印度企业正在积极采用云解决方案和数据湖屋架构，并制定数据治理框架，如 DPDPA 2023，以促进数据共享和保护隐私。
• 为自主未来做准备： 随着 AI 系统变得越来越自主，企业需要为其数据生态系统和架构进行准备，包括采用现代数据堆栈、组织数据到定义明确的领域，并建立自动化的控制平面。

关键数据

• 99% 的 CEO 计划投资 GenAI。
• GenAI 实施可能使印度 GDP 增长 5.9% 至 7.2%。
• 87% 的数据科学项目无法投入生产，因为数据孤岛和治理不足。
• 印度数据标注和标签服务市场预计到 2030 年将达到 70 亿美元。

研究结论

企业需要优先考虑数据就绪和治理，以释放 AI 的潜力并推动创新、效率和增长。随着数据 4.0 的兴起，企业将能够更好地利用数据作为战略资产，并在自主未来中取得成功。