报告概述
本报告由Dell Inc.发布，旨在为企业提供一套清晰、可操作的数据管理框架，以释放AI数据价值。报告基于戴尔数据科学专家与各行业的广泛研讨，归纳了创建可扩展高效AI模型的七个关键步骤：确定业务需求、加快数据发现、简化数据探索和访问、优化分析实验和建模、将数据产品化、自动化数据管理和治理、评估业务成果。报告覆盖了从战略设定到持续改进的全流程，适合正在或计划部署生成式AI的组织，帮助其将数据从原始资源转变为战略资产。
报告的核心结论
数据管理是AI项目成功的关键基础
报告指出，虽然生成式AI即使数据不完美也能输出，但规模化部署必须确保数据井然有序。强大的数据管理实践必不可少，能帮助组织克服技术挑战并建立全组织流程。
数据管理需与业务目标对齐
第一步是确定业务需求和衡量标准，确保后续数据工作有的放矢。没有明确目标，不可能实现有意义的价值。
自动化和治理是规模化数据管理的核心
随着数据产品可重复，需自动化数据管理和治理流程，实现系统自行监控异常，确保合规性和准确性，为大规模管理提供稳固框架。
持续评估形成反馈循环，推动改进
最后一步是评估业务成果并反馈到流程中，发现实际与预测的差距，促成优化。这培养持续学习和适应的文化，使数据计划与业务目标保持一致。
报告回答的关键问题
如何释放AI数据的价值？
报告提出七个步骤框架：先明确业务需求，然后加快相关数据发现，简化数据探索和访问，优化分析和实验，将数据产品化，自动化管理和治理，最后评估成果并反馈。按此路径可将数据从原始资源转变为战略资产。
企业为什么需要重视数据管理？
因为68%的企业可用数据未被利用，且42.2%的企业数据年增长率下，无序数据无法支撑AI规模化。有效数据管理能确保数据清洁完整，加速业务决策，是AI创新和竞争优势的基石。
生成式AI与数据管理的关系是什么？
报告指出生成式AI即使数据不完美也能提供创造性输出，但扩展时必须评估数据质量。数据管理提供清洁、完整的可靠数据，是生成式AI规模化部署的前提。
报告中的代表性数据
企业可用数据未被利用的比例
资料未明确，引用Seagate Technology数据，显示大部分企业数据未被有效利用，凸显数据管理的重要性。
未来两年企业数据的年增长率
未来两年，同样来自Seagate Technology，预示数据爆发式增长，强化数据管理的紧迫性。
用于训练大型ML模型的年度支出增长率
资料未明确，来自Epoch AI，显示硬件投入快速增长，数据管理效率直接影响AI投资回报。
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——以图形化方式概览七个步骤，便于快速理解和执行。
- 面向生成式AI的Dell Professional Services——详细介绍戴尔专家服务如何帮助组织验证数据、实施平台并优化运营。
- 戴尔数据管理解决方案——包括Dell Data Lakehouse等工具，支持跨数据源的联合查询和处理。
- Dell AI Factory with NVIDIA——全堆栈AI解决方案的介绍，涵盖基础架构、软件、模型和最佳实践。
- 生成式AI的5大安全考虑因素——列出部署生成式AI时需关注的安全要点。
- 术语表——解释AI工作负载、生成式AI等关键概念，便于非技术读者理解。
- 参考资料和延伸阅读——提供更多学习资源和引用来源。
- 附录：延续成功——探讨如何通过持续数据管理保持AI项目长期成功。
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