企业AI需要高数据质量才能成功

毫无疑问，人工智能已经篡夺了大数据，成为企业技术行业最受欢迎的新流行语。毕竟 ，出于某种原因， 它出现在Gartner的2017年炒作周期中。

在最初的几十年中，虽然进展缓慢，但在过去的十年中，AI的发展迅速加速。有人说，人工智能将增强人类，甚至使我们永生。其他悲观的人说，人工智能将导致冲突，甚至可能使我们的社会失业。尽管意见分歧，但事实是，只有少数人可以识别AI的真正含义。如今，我们被微小形式的AI所包围，例如我们都藏在智能手机中的语音助手，而我们却不知道或察觉到服务的效率。从Siri到自动驾驶汽车，人工智能及其给我们的经济，个人生活和整个社会带来的好处已经显示出许多希望。

现在的问题转向企业如何从人工智能中受益。但是，在公司或个人获得AI承诺提供的众多改进之前，他们必须首先从高质量，干净的数据开始。AI的成功取决于准确，经过清理和验证的数据。

组织目前使用数据来提取大量有助于战略规划的信息资产。战略计划决定了组织的未来以及如何在日益激烈的竞争中公平。考虑到数据的重要性，低质量信息所带来的潜在影响确实令人难以想象。实际上， 不良数据每年给美国造成的损失约为3万亿美元。

最近，我有机会采访 了 Talend的Nicholas Piette 和 Jean-Michel Franco，后者是领先的大数据和云集成公司之一。塔伦德(Talend)首席传教士尼古拉斯·皮耶特(Nicholas Piette)与集成公司合作已有9年之久，并且已经成为塔伦德(Talend)的一份子。

当被问及数据质量和人工智能之间的联系时，尼克·皮耶特(Nick Piette)权威地回答说，你不能一无所获。数据质量和AI都是相辅相成的，而AI不仅要准确而且要具有影响力，因此必须保证数据质量。