重点数据收集
根据 2022 年底发布的一份令人震惊的报告，企业收集和存储的数据中多达 90% 是无用的。不仅如此，它还会主动妨碍有用数据的获取。这对于训练 AI 来说可能会造成极大的破坏。
简而言之，如果输入到人工智能的数据不好，那么机器学习工具就毫无用处。必须记住，对这种类型的人工智能的质量要求很高，并且每个组织都有特定的要求。例如，如果一家公司利用人工智能来分析用户数据，那么如果所利用的数据很差，它就永远无法获得明确、简明的见解。
证据不仅仅在于数据收集。为了训练人工智能并确保它能够提高公司生产力，企业必须提供大量有用的数据，因此必须有清晰、高效的存储流程，以确保数据保持安全和可用。必须遵循指 脸书数据 导方针，不仅是为了合规，也是为了生产力和一致性。
应定义数据访问策略以及数据保留和数据安全策略。还必须解决潜在问题，并在出现数据相关问题时执行管理策略。还必须定期审查和更新这些政策，以最大限度地降低数据相关风险。
聘请网络安全团队
在数据管理和程序以及 AI 和 ML 培训方面，还必须为员工提供有效的培训。网络钓鱼是 2024 年黑客最常用的做法，这是有原因的。数据处理中涉及的许多风险（包括外部网络安全风险）都归结为人为错误。如果员工接受过识别潜在网络安全威胁的培训，并深入了解他们如何保存和传输数据，那么数据保护将大大提高，合规性和企业与客户的关系也将得到改善。
说到网络安全，还必须引入一个团队来确保多云系统的安全。进入 2024 年，网络安全团队不仅仅是维持公司运转的“附加组件”，更是公司成功与失败的关键齿轮。为了处理如此大量的数据，并能够用它来训练人工智能，必须整合网络安全团队和工具，以保持其有序、功能性和安全性。
数据新视角
通过安全、专注和合乎道德的数据收集，以及有组织、管理良好和有效的数据处理程序，企业终于可以开始谈论人工智能的真正潜力了。然而，没有这些，人工智能就永远无法达到许多企业所希望的高度。不仅如此，同样的企业也会让自己陷入数据不足的泥潭。如果数据要继续在企业中发挥关键作用——当人工智能更加全面地融入时，其作用甚至会更大——那么就需要有效地收集、管理和处理数据，以避免这种情况的发生。在 2024 年及以后，这绝对是必须的。