Gartner2025年路线图AI数据就绪的关键要素13页

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AI就绪来源：Gartner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%传统数据管理为AI应用奠定坚实的数据基础；利用AI实现更高效的数据管理。数据目录化2路线图：AI数据就绪的关键要素可视化AI数据偏差缓解向量嵌入分块数据血缘数据质量AI数据标注语义学提示工程AI数据丰富可扩展性与性能数据工程以业务为驱动的工作流程政策法规数据产品AI合成数据AI就绪数据Gartner官网成为客户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。AI数据就绪来源：Gartner基于语境的数据治理持续验证数据质量数据对齐AI数据就绪战略对齐验证治理•量化•语义学•质检•可信度与公正性•多样性•数据血缘•一致性评估•验证与核实•运营服务水平协议•版本控制•持续回归测试•可观测性指标•数据管控•数据推理与派生•监管与合规•AI标准化支持•数据共享3路线图：AI数据就绪的关键要素Gartner官网成为客户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？持续优化数据管理实践4扩展数据管理生态系统实现规模化治理获得董事会的支持评估数据管理就绪度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