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报告概述

本报告由戴尔发布，聚焦于企业如何通过系统化的数据管理实践来释放AI（尤其是生成式AI）的潜在价值。报告基于戴尔数据科学专家与各行业组织的研讨经验，提炼出一个包含七个步骤的框架，从确定业务需求到评估业务成果，指导组织构建可扩展且高效的AI数据管理流程。内容覆盖数据发现、探索、建模、产品化、自动化治理及持续改进等关键环节，旨在帮助读者将数据从原始资源转化为战略资产，为AI驱动的创新和竞争优势奠定基础。

报告的核心结论

数据管理是AI项目成功的关键基石

报告指出，83%至92%的AI项目以失败告终，而70%的优秀企业在将数据集成到AI模型时遇到困难。有效的数据管理能确保数据清洁、完整且可访问，是AI项目从实验走向规模化成功的必要条件。

优化数据发现与探索可显著提升效率

报告强调，通过编目源数据集、创建元数据以及标准化访问流程，数据科学家能快速锁定相关数据，避免浪费资源。使用Dell Data Lakehouse等工具可简化跨混合环境的联合查询，从而加速洞察并提高敏捷性。

自动化数据管理与治理是规模化AI的保障

报告认为，随着AI项目扩展，需自动执行数据管理和治理流程，实现系统自我监控和异常标记。自动化不仅减少手动工作，还确保合规性和统一标准，为大规模管理数据提供稳固框架。

报告回答的关键问题

企业如何确保AI数据质量？

报告建议通过三个关键步骤：首先，确定业务需求并设定清晰目标；其次，加快相关数据发现，对源数据进行编目并创建元数据；最后，简化数据探索和访问，将数据移至易于访问的位置，并利用Dell Data Lakehouse等工具实施标准化流程。这有助于确保数据清洁、完整且与业务目标对齐。

生成式AI项目需要什么样的数据管理框架？

报告提供了一个七步框架：确定业务需求、加快数据发现、简化数据探索、优化建模、产品化数据产品、自动治理以及持续评估成果。该框架强调从业务目标出发，通过迭代实验和自动化治理，将数据从原始资源转化为可重复使用的战略资产，从而支持生成式AI的规模化部署。

如何从AI数据管理中获得竞争优势？

报告指出，善于利用稳健、准确、完整的数据集加速业务决策的企业将脱颖而出。通过实施系统化的数据管理实践（如自动化数据管道、利用预训练模型和合成数据），企业可以提升AI模型的有效性，更快获得洞察，并持续优化业务成果，从而在AI驱动的未来中保持领先。

报告中的代表性数据

68%

企业可用数据未利用率

资料未明确，引用的Seagate Technology数据表明，大量企业数据未被有效利用，凸显了数据管理的重要性。

42.2%

企业数据的年增长率

未来两年，基于Seagate Technology的预测，企业数据快速膨胀，亟需有效的数据管理策略来扩展AI工作负载。

83%–92%

AI项目失败率范围

资料未明确，根据Fortune报道，大多数AI项目因数据管理不善等原因失败，强调数据管理的重要性。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 信息图：数据管理之旅——一张可视化图，便于快速了解七个步骤的要点和关系。
  • 面向生成式AI的Dell Professional Services——介绍戴尔如何为组织提供量身定制的专业服务，涵盖从战略制定到数据验证、平台实施及安全运营的全生命周期支持。
  • 戴尔数据管理解决方案——详细介绍Dell Data Lakehouse等工具，以及它们如何通过单个联合查询引擎简化企业数据的发现、查询和处理。
  • Dell AI Factory with NVIDIA——阐述该全栈解决方案的构造块，包括针对AI优化的基础架构、AI软件与模型、开放式生态系统及专家服务，并展示了超过340,000小时的验证投入。
  • 生成式AI的5大安全考虑因素——列出部署生成式AI时需注意的关键安全问题，帮助组织在创新同时保障数据安全。
  • 参考资料和延伸阅读——列出报告引用的权威来源，如Forbes Advisor、McKinsey和Seagate的研究，供用户进一步深挖。
  • 术语表——定义AI工作负载、生成式AI、AI等关键概念，方便读者统一理解报告内容。
  • 应用场景与基础设施映射——展示内容生成、数字助手、计算机视觉等常见AI应用场景，以及对应的数据、边缘、数据中心和云部署方式。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

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