2026年释放AI数据价值的七个步骤-实现有效数据管理的全面指南-

释放AI数据价值的七个步骤实现有效数据管理的全面指南有序。换句话说，您需要的不仅仅是访问数据，还需要强大的数据管理实践。随着业务规模的扩大，这一点将变得更加重要。强大的数据管理必不可少，但并不容易实现。部署

AI工作负载是一个复杂且艰巨的过程，数据科学家和其他人员需要识别合适的数据集，并确保其清洁性和完整性。这项工作不仅涉及克服技术挑战，还需要全组织范围的流程和强大的数据管理框架。在当今快速发展的商业环境中，数据是一种关键资源，也是创新和竞争优势的基石。善于利用稳健、准确、全面的数据集加速业务决策的优秀企业将脱颖而出。这一点在生成式AI(GenAI)

的采用中尤为明显。生成式AI具有无可比拟的进步潜力和效率优势，即使数据不完美，也能提供具有创造性、迭代行和灵活性的输出。但在某些时候，您必须评估“数据屋”，确保其井然数据管理DELL

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>83%-92%的

AI

项目以失败告终31Forbes

Advisor：企业2024年如何使用人工智能2McKinsey

报告：2024年初的AI

现状3Fortune：希望您公司的AI项目取得成功？告诉CEO不要将它交给数据科学家。

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Inc.保留所有权利。

的企业认为人工智能有助于提高其整体生产力。1用数据打造竞争优势的优秀企业在将数据集成到AI模型时遇到过困难270%64%构建边缘为了帮助您应对这一复杂局面，我们对数据管理之旅进行了全面概述，并将其精炼为七个基本步骤。这些步骤是戴尔的数据科学专家与各行各业的组织经过广泛的研讨会和咨询活动之后得出的，归纳了创建可扩展且高效的

AI模型面临的常见挑战并提出了对应的成功策略。在接下来的几个月里，我们将更深入地探讨每个步骤，以帮助您克服组织遇到的特定障碍，顺利完成AI之旅。本电子书提供了一个清晰、可操作的框架，用于理解和实施有效的数据管理实践。通过采用这些原则，贵组织不仅可以实验生成式AI，还可以扩大数据转型，将其从原始资源转变为战略资产，从而为在AI驱动的未来中开拓创新和保持竞争优势铺平道路。下载此信息图，轻松了解这7个步骤。DELL

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>步骤

1确定业务需求步骤

2加快相关数据发现步骤

3简化数据探索和访问步骤

4优化分析、

ML实验和建模步骤

5将数据和分析大规模产品化步骤

6自动执行数据管理和治理步骤

7评估业务成果构建边缘数据管理之旅数据管理o

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须。不可能实现任何有意义的价值。

别与解决问题相关的数据。通过对源数据集进行编目并创建元数据，在数据与其价值之间建立清

首先，要了解运营目标及其能够解锁的价值。

晰的联系。这种专注的方法可确保数据工作富有

在整个组织内就预期成果和成功衡量标准达

成效。成共识。

对将要创造的价值建立明确的愿景。

通过快速查明相关数据，可以节省时间和资源，让数据科学家能够将精力集中在直接支持战略目通过了解您要实现的目标和衡量标准，您可以确

标的高影响力数据上。保所有后续数据管理工作都有的放矢，并朝着清晰可实现的目标前进。

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识所速非快并数据科学家必发现相关数据的加有可用数据都是必制定明确的路线图就略标和指标使工作与没有明确的旅设定方向致理业务需求步调这一步为数据的企业可用数据未被利用4©

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Inc.保留所有权利。4

SeagateTechnology：反思数据：让更多数据为您所用

—从边缘到云。

\\42.2%未来两年企业数据的年增长率5将数据转移到集中位置进行分析，会降低实时应用场景的价值。让数据科学家能够访问数据所在位置，可以避免这种效率低下的情况。标准化流程并实施自动发现，将结构化和非结构化数据安排到易于访问的位置，从而促进实时发现和利用。这种方法不仅可以节省时间，还可以提高数据操作的敏捷性，从而更快速地获得见解并更敏捷地做出决策。面对爆炸式的数据增长，只有实施了有效的数据管理，才能成功扩展

AI工作负载。可以考虑使用Dell

Data

Lakehouse这样的工具，它提供了一个完整的解决方案堆栈，可通过单个联合查询引擎来发现、查询和处理您的所有企业数据，无论数据位于何处或来自哪个数据源。

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—从边缘到云。

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4优化分析、

ML实验和建模鼓励持续进行实验和建模，以识别能够解决问题的变量。考虑创建合成数据，这在应对数据质量和隐私挑战时尤其有用，并且有助于加快流程，尤其是在

AI之旅的初期。利用只需增强和微调的预训练基础模型是一个很好的起点。扩大项目规模后，应集中精力简化数据访问。这可以帮助您的团队通过迭代测试来优化分析。支持多轮迭代和多种算法的平台可以发现关键数据变量，从而增强生成式AI的有效性并释放数据价值。这种迭代式的测试、学习和优化过程可确保您的模型稳健且见解切实可行，从而推动持续改进和创新。

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FACTORY延续成功附录构建边缘©

Dell

Inc.保留所有权利。数据管理随着产品实现可重复，对组织的数据管理和治理流程进行自动化改造。这使系统能够自行监控和标记异常，防患于未然。实现整体可观察性，确保工作流在整个数据管理过程中遵守统一的数据治理标准、策略和安全措施。自动化不仅可以减少手动工作，还可以提高准确性和合规性，为大规模管理数据提供稳固的框架从数据科学项目过渡到可靠、可重复的数据科学产品。这些产品可以独立运行，可定期对其审查以进行改进。高效的数据摄取流程可加快获得见解的速度，使具有内置智能的数据管道能够实时分析和使用数据，从而达到预定义的目标。通过扩展数据产品，您可以确保一致性和可靠性，将临时项目转变为可持续、可产生价值的资产。

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据计划与不断变化的业务目标保持一致。

和适应的文化。这种持续的评估可发现实际结果与预测结果的差距，从而促成改进，最终改善成果并优化结果。以尽量少的人工干预利用各种功能，确保持续的高性能和价值。通过持续分析结果，您可以创建一个反馈循环，从而推动持续改进，并使您的数步骤

7评估业务成果评估业务成果数据并将其反馈到相关流程中，从而培养持续学习

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Dell

Inc.保留所有权利。您当前的数据中心和IT运营模式可能无法充分利用生成式AI的速度和规模。您需要一种专为满足AI

的特定需求而构建的新型数据中心。您需要AI工厂。正如实体工厂推动了工业革命一样，AI工厂也将推动AI革命。但是，AI工厂生产的不是实体商品，而是智能。它们功能多样且灵活，可在任何数据存储位置运行，无论云端、数据中心、工作站还是边缘位置。数据边缘数据中心云 用于训练大规模ML模型的于GPU和服务器等硬件6延续成功附录<

>构建边缘数据管理利用Dell

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nvIDIA让数据发挥作用2.4倍NVIDIA

网络产品战略

数据NVIDIAOmniverse™NVIDIA

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模型NVIDIAAIEnterprise第三方ISV

和模型NVIDIA6EpochAI：训练前沿AI模型要花多少钱？

年度支出增长率

—主要用戴尔服务器数据笔记本电脑

和工作站Dellstorage应用场景平台运营+扩展DELL

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Dell

Inc.保留所有权利。Technologies应用场景基础架构AI软件内容和代码生成计算机视觉服务数字孪生数字助手数据创建NVIDIAGPU了解您的应用场景并应用正确的数据管理解决方案是优化AI工作的基础。DellAIFactorywithNVIDIA汇集了必要的构造块，可帮助您加速

AI创新：

关注数据

针对AI优化的基础架构

AI软件和模型

开放式生态系统

专家服务

和最佳实践这是一项以您的业务需求为导向的技术，可快速交付合适的解决方案，并降低总体拥有成本。戴尔和NVIDIA已投入超过340,000小时来验证

这些解决方案，并提供参考设计和基准测试。NVIDIA和戴尔携手提供了一个可加快AI采用的全堆栈解

决方案：

DellAIFactorywithNVIDIA。

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数据管理

延续成功附录轻松过渡您可以从一种模型过渡到另一种模型，同时保持数据管道的完整性，提供投资保护，并始终采用更合适的可用模型访问、管理、部署和支持跨一系列基础架构解决方案的生成式AI模型、应用程序、解决方案和加速器。利用NVIDIA

NIMS建立强大的数据管道，以充分利用所有这些数据管道工作借助NVIDIAAIEnterprise，您可以：©

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IFACTORY简化的数据导航在戴尔和NVIDIA的帮助下，您可以轻松完成数据管理之旅。在AI驱动的数据工作负载领域，旅程与目的地同样重要。端到端解决方案从桌面到数据中心再到云，我们基于NVIDIA

AI的端到端解决方案为您提供安全、可访问、

可扩展的卓越体验。实现AI的可能性DellAIFactorywithNVIDIA体现了戴尔对采用和实施AI，帮助客户加速实现AI

计划，从而更大限度地利用其数据并实现目标的承诺。数据管理之旅不是一蹴而就的任务。这是一个持续的过程，需要利用一系列实践和工具来帮助您持续从数据中解锁价值。这对于任何成功的生成式AI计划都至关重要。戴尔携手NVIDIA，提供了极其广泛的AI解决方案组合。通过持续的数据管理延续成功构建边缘

数据管理

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Dell

Inc.保留所有权利。延续成功数据管理不是一蹴而就的任务。数据管理之旅是一个持续的过程，需要利用一系列实践和工具来帮助您持续从数据中解锁价值。这对于任何成功的生成式AI计划都至关重要。没有放之四海皆准的方法。您的数据基础是独一无二的

—您有自己特定的硬件和软件生态系统、数据位置和类型，以及独特的应用场景。本电子书中概述的步骤可作为总体指南，帮助您了解贵组织的特定需求。而且，您并非孤军奋战。戴尔服务在生命周期的每个阶段都会提供为贵组织量身定制的深厚专业知识，以切实加快价值实现速度。从调整制胜战略和验证数据，到快速实施数据平台并确保安全、优化的运营，我们值得信赖的专家可以随时为您提供帮助。无论您处于旅程的哪个阶段，我们都可以帮助您有效地利用企业数据来推动AI项目并加快价值实现。

构建边缘数据管理DELLA

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