在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）成为各行各业转型的核心驱动力。然而，令人沮丧的是，许多企业在推动AI项目时，竟然面临高达60%的夭折率，这一现实让许多决策者深感焦虑。数据管理的颠覆性变革已经刻不容缓，尤其是在传统IT架构无法满足AI对数据的需求时，企业更应审视自身是否处于数据质量危机之中。

　　Artificial Intelligence的迅速崛起带来了数据管理的新挑战。系统之间的互不连通，使得数据成为了“垃圾”，难以被有效利用。最近的一项研究显示，绝大多数企业未能建立AI就绪的数据管理体系，这使得很多CIO（首席信息官）不得不直面严峻的现实：若没有干净、可用的数据，AI项目将受限于实验室中的无用概念验证，无法真正落实到实际业务中。

　　戈特纳（Gartner）的消息更是让人警觉：如果没有准备好用于支持AI的高质量数据，到2024年爱游戏app，60%的AI项目将停滞。这无疑是在给广大的IT领导者敲响警钟，亟须采取措施以应对未来的数据洪流。

　　为应对这一挑战，企业应采取三大策略，使数据为AI做好准备：建立AI就绪数据管道、用AI反哺数据治理、实施逐步迭代转型。以下我们将深入分析每一步如何助力企业成功。

　　在当前的数字化转型浪潮中，CIO们需首先放弃依赖传统IT结构。安永全球AI领域的负责人Beatriz Sanz Sáiz明确指出，AI就绪的数据意味着高质量、一致性强且结构合理的数据。企业需要构建一个能够支持持续更新和实时处理的大规模数据管道。这不仅需要整合分散的数据源，还需确保数据的准确性和及时性。

　　Jason Hardy，日立万达的CTO，进一步补充道，依赖传统的IT架构已不再适应现代商业的需求。企业必须优化数据收集、清理和存档的流程，以便为AI提供有效的支持。

　　要实现这一目标，企业需要采用现代化的数据管理方法，比如数据虚拟化，通过隔离数据消费和数据存储地点，避免对大型数据仓库的依赖。这种做法将更好地支持机器学习和复杂的分析需求。

　　除了建立数据管道以外，AI还是数据治理的重要助力。通过AI技术，企业可以主动识别数据中的不一致和缺失，确保数据的整洁和准确。利用生成式AI（GenAI）来生成合成数据或分析数据分布，可以帮助企业提升数据质量。

　　AI的自我优化特性使得许多企业在数据处理的过程中，能够获得更为智能的反馈，不仅能够实时监测数据的准确性，还能在数据不符合预期时进行纠正。例如，AI可以实时监控客户在多个系统（如CRM、财务软件等）中的记录并保持一致，减少人为疏漏的风险。

　　许多人在面对数据管理和转型的挑战时，往往陷入困境，希望在开始AI项目之前就将数据调整到完美状态，然而这一点并不实际。Hardy建议，企业可以采取迭代的方式，逐步改变数据管理的方式，每次集中精力解决一个具体的问题。

　　在进行AI实施时，确保遵循网络安全及数据隐私政策，建立清晰的数据使用规范和访问权限至关重要。同时，明确每个项目的目标结果，明白需要哪些数据以及如何与现有系统进行接口，可以有效提升整个项目的进程和效率。

　　综上所述，面对AI发展带来的数据挑战，企业亟需打破孤岛，采用现代化的数据治理架构，来提升数据质量与使用效率。随着科技的不断演进，唯有掌握高质量、结构合理的数据，才能在激烈的市场竞争中抢占先机。安永、日立万达等行业领军企业已在实践中取得了积极成效，其他企业更应借鉴其经验，深化自己的数字化转型实践。