虽然大多数将ai应用到他们的运营中的公司都不会处理像人命这样重要的事情，但这里有一个突出的教训：向ai系统提供糟糕的数据，你会得到糟糕的结果。ai无疑将成为下一个重要的业务差异化因素，但只有那些能够控制数据的公司才会如此。
糟糕的数据，糟糕的ai
负责任的ai如今是一个如此时髦的词，因为许多公司都有一个严重的数据问题——他们不知道自己拥有什么数据，这是不安全的。将未知、未管理的数据输入ai系统，只会导致数据泄露、违反监管规定、错误的战略决策、意外的偏见或声誉损害。
问题是许多公司手头都有一堆乱七八糟的数据，他们要么有一个随意的战略，要么根本没有关于数据治理的战略，即收集、使用和存储数据的规则和流程。
企业不会停下来搞清楚他们的数据战略，一心想要追逐更华丽、更创收的项目。然而，当公司想要将这些数据放在一起——比如说，应用在ai工具中——他们没有办法这样做，因为没有任何关于如何处理数据的总体规则，他们留下了一个巨大的烂摊子，需要大量的时间和投资来解决。
换句话说，数据治理可能看起来并不令人兴奋或华而不实，但它构成了任何成功的ai项目的基础。
修复数据的实用方法
通过数据治理，追溯应用于企业中的所有数据是一项艰巨的任务。谢天谢地，没有必要花那么大的钱来开始你的下一个ai项目。这里有一个务实、及时的方法来修复你的数据，利用ai的力量，并在此过程中逐步创造价值：
选择一个用例，从为ai挑选一个用例开始，ai可以提供帮助的主要商业任务是什么?你知道你在哪里拥有可以为ai挖掘的专有或第三方数据?你希望选择一个既不太大也不太小的用例，最好是内部的用例。你的第一个用例还应该具有有限的数据域要求-换句话说，一个只需要来自一个源的数据的用例。
然后，计算出你要处理的数据的状态。在将数据输入ai系统之前，你需要更正哪些内容?
修复该用例所需的数据。一旦你有了可行的用例并评估了前进所需的数据状态，就可以开始清理工作了。你的数据不一定要完美才能开始从ai工具中创造价值，但在利用它之前，你确实需要了解它的缺陷。
你将需要为该单个用例部署尽可能多的治理和策略，必要的数据治理组件包括：
·数据获取：你将如何从源系统获取数据，并将其存储在哪里?
·数据质量：你的数据有多完整和准确?这些数据是否带有ai偏见的风险?在将其输入ai系统之前，你需要将其清理吗?
·数据隐私：你的数据是否包括私人或受保护的信息，如健康信息。ai系统会以一种会导致隐私问题的方式将数据整合在一起吗?例如，如果ai向通用客户记录中添加信息，使个人可以以受保护的方式识别，这称为编译分类，需要加以防范。
这些要素共同构成了数据治理、如何获取数据、如何使用数据的计划，以及防止滥用的适当控制和策略。
创建你的总体数据战略。在探索初始用例的同时，开始整合总体数据框架和策略，这将告诉你如何在整个企业中收集、维护和保护数据。
一旦你的第一个用例完成，选择另一个要重点关注的领域。以第一个用例的成功和教训为基础。你需要如何调整你的数据策略?不断重复，在此过程中清理数据。
这种方法的口头禅是，从大处着想，从小处做起。通过在整理企业数据的同时一次处理一个用例，你将通过ai逐步创造价值，同时构建坚实的数据治理基础，为未来的任何ai计划提供动力。
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