引言
在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）无疑是最耀眼的那颗星，正以前所未有的速度重塑着各个行业的格局。据相关数据显示，预计到 2030 年，人工智能技术将为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，这一数字足以彰显其巨大的发展潜力。然而，AI 项目的实施并非一帆风顺，数据准备成为了众多企业迈向 AI 成功之路的关键瓶颈。
大量研究表明，高达 80% 的人工智能项目失败(80% of AI projects fail)，其中数据质量差、缺乏相关数据以及对人工智能要求的理解不足是导致这一高失败率的主要原因。Scale AI (Hwang, 2022)开展的调查也显示，在机器学习（ML）项目中，数据质量成为最大的障碍，三分之一的受访者遇到了与数据质量相关的问题。可以说，数据是人工智能系统的 “燃料”，其质量和准备情况直接决定了人工智能解决方案的有效性。而在企业上 AI 大语言模型的过程中，20% 的工作量是部署和调试，80% 的工作量却集中在数据准备上。这就意味着，谁能高效解决数据准备难题，谁就能在 AI 竞争中抢占先机。
Baklib，作为一款 AI Ready 新一代数字内容体验云，正是为解决这一难题而生。它以强大的功能和卓越的性能，助力企业提升 60% 的数据准备效率，让企业在 AI 赛道上快人一步。
一些数据
Scale AI 开展的一项调查(Hwang, 2022)强调了 AI 数据准备的挑战十分严峻。调查显示，许多参与者在机器学习 (ML)项目中面临与数据准备相关的困难。值得注意的是，数据质量成为最大的障碍，一项对 1,300 多名 ML 从业者的调查显示，三分之一的受访者遇到了与数据质量相关的问题。其他常见问题包括数据收集、分析、存储和版本控制方面的困难，Scale AI 的《时代精神：AI 准备报告》对此进行了详述。
预计到 2030 年，人工智能技术将为全球经济贡献高达15.7 万亿美元，因此，准备数据以满足人工智能要求比以往任何时候都更加重要。组织必须认识到，投资人工智能就绪数据不仅是技术上的需要，也是战略上的当务之急。有效利用数据的能力将决定人工智能计划的成功，进而决定企业在日益数据驱动的世界中竞争优势。
确保数据准备就绪的有效方法是解决这些调查和报告中发现的差距。这包括制定强大的数据管理实践、投资数据质量改进计划以及采用简化数据集成和处理的技术。通过主动解决这些问题，组织可以增强其数据准备就绪性，降低 AI 项目失败的风险，并更好地利用 AI 技术推动增长和创新。
一、Baklib AI Ready：打造 AI 就绪数据的坚固基石
（一）高质量数据的保障
Baklib 深知高质量数据对于 AI 的重要性。它提供了一系列数据验证和清理功能，能够自动识别并纠正数据集中的错误、不一致和缺失值。企业无需再花费大量时间和人力进行繁琐的数据清洗工作，确保输入 AI 模型的数据准确、可靠且一致。通过实施严格的数据验证流程，定期审查和更新数据源，并利用自动化工具检测和纠正错误，Baklib 为 AI 模型提供了坚实的数据基础，避免因数据质量问题导致的模型偏差和不准确结果。
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（二）结构化数据的优势
结构化数据对于 AI 处理效率的提升至关重要。Baklib 能够将企业的各类数据，无论是文本、图像还是其他格式，进行高效的结构化处理，使其以预定义的方式组织起来，更易于查询和分析。在这个过程中，Baklib 就像是一位数据整理大师，将杂乱无章的数据梳理得井井有条。以企业的产品文档为例，Baklib 可以将其中的产品特性、使用方法、技术参数等信息进行结构化提取，方便 AI 模型快速准确地理解和处理，大大提高了数据的利用效率（查看示例）。
（三）全面数据覆盖与相关性优化
AI 模型需要全面且相关的数据来做出准确的预测和决策。Baklib 内容中台可以帮助企业构建 AI Ready 的知识库，确保企业的所有数字内容都可视、可管、可用。它不仅能整合企业内部的各类数据，还能根据 AI 应用的目标，筛选和整理出最相关的数据，避免不相关数据对模型的干扰。在电商行业，Baklib 可以整合商品信息、用户购买历史、市场趋势等多源数据，并通过智能算法筛选出与商品推荐、库存管理等 AI 应用高度相关的数据，为企业提供精准的数据支持。
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（四）数据时效性与安全性保障
在快速变化的市场环境中，数据的时效性和安全性至关重要。Baklib 具备实时数据更新机制，能够确保数据始终反映最新的情况。同时，它采用了强大的数据加密和访问控制技术，严格遵守数据保护法规，保障数据的安全和隐私。企业的敏感数据在 Baklib 的保护下，可有效避免泄露和破坏，为基于该数据构建的人工智能模型提供安全可靠的运行环境。对于金融企业来说，市场行情瞬息万变，Baklib 的实时数据更新功能可以让 AI 模型及时获取最新的金融数据，做出更准确的风险评估和投资决策；而其强大的安全保障措施，则能确保客户的财务数据和交易信息不被泄露，维护企业的信誉和客户的信任。
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二、Baklib 助力企业 AI 应用的多元价值
（一）提升 AI 模型性能
使用 Baklib 准备的数据，AI 模型能够更高效地学习，在分类、回归和模式识别等任务中表现更出色。在图像识别领域，经过 Baklib 处理和整理的图像数据，能够让 AI 模型更快地识别出图像中的物体，提高识别准确率。这是因为 Baklib 提供的高质量、结构化且相关的数据，为 AI 模型提供了更清晰、更准确的学习样本，使模型能够更好地捕捉数据中的特征和规律，从而提升性能。
（二）加速洞察时间，提升决策效率
借助 Baklib 提升的数据准备效率，企业可以更快地训练和部署 AI 模型，实现更快的洞察时间。当市场出现变化或客户需求发生改变时，企业能够迅速做出响应。在营销领域，通过 Baklib 快速准备的数据，AI 模型可以实时分析市场趋势和客户行为，为企业提供精准的营销建议，帮助企业及时调整营销策略，抓住市场机遇。企业可以根据 AI 模型的建议，快速推出符合市场需求的产品和服务，提高市场竞争力。
（三）节省成本，提高企业效益
投资 Baklib 可以显著减少 AI 模型开发阶段的数据清理和预处理成本。高质量的数据还能降低错误和效率低下的风险，减少与数据管理、模型再训练和纠正措施相关的成本。在制造业中，企业使用 Baklib 对生产数据进行管理和分析，通过预测性维护功能，提前发现设备故障隐患，避免设备突发故障导致的生产中断和维修成本增加。同时，优化生产流程，提高资源利用率，降低生产成本，提高企业的经济效益。
（四）增强竞争优势，提升客户体验
利用 Baklib 实现 AI Ready 的企业，能够通过更复杂、更准确的 AI 模型获得更好的客户洞察力，提供个性化的产品、服务和互动，从而提升客户满意度和忠诚度。在零售行业，企业借助 Baklib 构建的 AI Ready 知识库，分析客户的购买历史、浏览行为和偏好数据，为客户提供个性化的产品推荐，提高客户的购买转化率和复购率。这种个性化的服务能够增强企业的竞争优势，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
三、Baklib：AI 数据准备的未来引领者
随着人工智能技术的不断发展，AI 就绪数据的格局也在持续演变。Baklib 始终紧跟时代步伐，积极融入新兴趋势和创新技术。
在数据集成方面，Baklib 将采用更先进的数据融合、实时数据流和跨平台集成技术，进一步增强整合和协调多源数据的能力，提高数据质量和 AI 模型的可用性。在数据准备自动化领域，Baklib 将加大研发投入，利用机器学习和人工智能技术，实现数据清理、转换和丰富任务的自动化，减少人工干预，提高数据准备效率，降低错误率。
在这个 AI 驱动的时代，数据就是企业的核心资产。而 Baklib AI Ready，作为企业数据准备的得力助手，正以其卓越的性能、广泛的应用场景和对未来趋势的精准把握，为企业解锁 AI 潜能提供了终极解决方案。无论你是正在探索 AI 应用的初创企业，还是希望深化 AI 战略的行业巨头，Baklib 都将是你实现 AI Ready 的最佳伙伴。不要犹豫，立即访问 Baklib 官网（https://www.baklib.cn），开启你的 AI 数据准备之旅，率先拥抱 AI 时代的无限可能，在激烈的市场竞争中赢得先机，创造更加辉煌的未来！
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