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今年，这一数字下降至 49%，表明在建立高效的工作流程和促进团队之间更好的沟通方面取得了一些进展。然而，近一半的 IT 领导者仍然遇到障碍——尤其是在整个过程中保持数据质量方面。俗话说，“垃圾进，垃圾出”——如果没有高质量的数据，即使是最复杂的人工智能模型也可能产生不可靠的结果。

正如我们去年强调的那样，成功的 AI 操作化需要无缝集成、测试、部署和监控模型的过程。一旦模型投入生产，不一致的数据质量或部署实践可能会导致性能下降。协调 IT 和数据团队，特别是当他们 伯利兹 Whatsapp 数据 共享工具和目标时，可以简化这种转变并确保 AI 模型能够适应业务需求。

为了应对这些挑战，协作并利用 Dataiku，它提供嵌入式、随时可用的数据质量基础设施。这种基础设施允许组织内的每个人都参与数据质量工作，并在整个分析和 AI 生命周期中实施数据质量。这种方法通过让团队在每个阶段对数据质量有共同的理解来提高数据素养，确保分析、AI 或 GenAI 中使用的数据准确可信。它还赋予了更大的控制权，以快速识别和主动解决数据质量问题。

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