|内容简介

这份研究报告深入探讨了在生成式人工智能迅速发展的背景下，数据质量提升的关键策略与实践。报告首先分析了当前数据环境面临的挑战，包括数据量的爆炸性增长、数据来源多样化以及数据处理复杂度上升等，这些因素都对数据质量提出了更高要求。接着，报告介绍了几种前沿的数据质量管理方法和技术工具，如自动化数据清洗、机器学习驱动的数据验证及预测模型优化等，旨在帮助企业构建更加高效且可靠的数据基础。 此外，该研究还特别强调了跨部门协作对于实现高质量数据治理的重要性，并提供了实际案例来说明如何通过建立统一的数据标准和流程，促进不同业务单元间的信息共享与整合。最后，报告总结了一系列最佳实践建议，鼓励组织不仅关注技术层面的改进，也要注重培养数据文化，提高员工的数据素养，从而在整个企业范围内推动数据质量文化的形成与发展。整体而言，这份报告为企业领导者和技术人员提供了一份详尽指南，帮助他们在生成式AI时代下更好地管理和利用数据资产。