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赞助商:Qlik 将数据转化为业务影响:如何在 Databricks 上构建支持 AI 的可信数据产品.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719038 2025-06-22 33页 2.85MB

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本文主要内容是探讨如何在Databricks上构建AI就绪的信任数据产品。关键点如下: 1. AI项目失败的原因:约80%的AI项目失败,原因包括数据质量差、选错AI模型、缺乏价值、复杂性等。 2. 数据基础的重要性:大多数组织计划在未来一年增加数据准备方面的投入,以支持AI。 3. AI就绪数据原则:包括多样性、准确性、可发现性、及时性、安全性、可消费性等。 4. 数据产品化优势:数据产品化可简化AI解决方案的构建,提高数据在业务中的价值。 5. 核心数据:到2025年,约50%的使用案例计划在接下来两年内使用或投资AI;到2028年,33%的企业应用将采用AI。 6. 成功策略:将数据准备视为核心AI能力,将数据与AI置于单一治理结构下,优先考虑业务价值高的数据资产。 文章强调在零售等行业中,通过数据产品化实现业务数据统一、准确、实时,从而支持AI/ML模型和业务决策。
"如何打造AI就绪的信任数据?" "数据产品化带来哪些业务优势?" "Databricks与Qlik,怎样联手打造AI数据基石?"
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