AI技术发展凸显数据管理重要性，提升数据质量助力AI目标实现
AI技术发展凸显数据管理重要性，投资统一数据助力AI目标实现。报告显示，数据优化、技能、信任和预算是AI成功的关键挑战，改善数据质量成高管首要任务。高质量数据管理系统对AI实施至关重要。
到2025年，数据质量将胜过生成式技术，成为AI成功的关键因素
随着人工智能技术的发展，专家指出，优质数据和数据治理将比生成性技术更重要。到2025年，企业需关注可扩展和灵活的解决方案，而不仅仅依赖生成性 AI。充分利用 AI 潜力的关键在于投资高质量、实时数据，建立开放平台以实现无缝集成。专有、实时数据将推动 AI 效率和竞争力，支持创新与合规。因此，企业应避免封闭生态系统，确保数据的持续流动及系统间的整合。