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📰 AI革命的最大障碍,不是算法,而是“数据集成”
在当前的技术背景下,企业在实现AI变革时面临的最大挑战并非算法或算力,而是复杂而艰巨的数据集成工作。大量企业在传统工业领域尤为显著,许多关键数据仍停留在纸质记录或局限于机器内部,导致数据孤岛的产生。为了实现有效的数据集成,需要突破获取数据和数据标准化两大难关,这不仅是技术问题,更是涉及人员和沟通的社会学问题。获取数据的过程往往受到公司内部安全政策和办公室政治的阻碍,让数据整合的难度加大。
此外,数据清洗也是一个极具挑战性的任务。数据科学家在实际工作中常常将大量时间耗费在清洗数据上,而这一过程涉及多方面的专业知识,需要与领域专家进行沟通,理解数据的物理意义。AI的落地并不是一蹴而就的,它需要在企业中逐步建立信任,通过反复的试点项目来体现其价值。因此,尽管AI的潜力巨大,但其普及和实际应用的过程是缓慢而艰难的,真正推动这一进程的,是那些深入企业一线、解决数据问题的工程师和顾问们。
🏷️ #数据集成 #AI变革 #数据清洗 #企业挑战 #工业4.0
🔗 原文链接
📰 AI革命的最大障碍,不是算法,而是“数据集成”
在当前的技术背景下,企业在实现AI变革时面临的最大挑战并非算法或算力,而是复杂而艰巨的数据集成工作。大量企业在传统工业领域尤为显著,许多关键数据仍停留在纸质记录或局限于机器内部,导致数据孤岛的产生。为了实现有效的数据集成,需要突破获取数据和数据标准化两大难关,这不仅是技术问题,更是涉及人员和沟通的社会学问题。获取数据的过程往往受到公司内部安全政策和办公室政治的阻碍,让数据整合的难度加大。
此外,数据清洗也是一个极具挑战性的任务。数据科学家在实际工作中常常将大量时间耗费在清洗数据上,而这一过程涉及多方面的专业知识,需要与领域专家进行沟通,理解数据的物理意义。AI的落地并不是一蹴而就的,它需要在企业中逐步建立信任,通过反复的试点项目来体现其价值。因此,尽管AI的潜力巨大,但其普及和实际应用的过程是缓慢而艰难的,真正推动这一进程的,是那些深入企业一线、解决数据问题的工程师和顾问们。
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