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人工智能时代，数据质量成为企业发展关键。随着人工智能大规模应用，维护高质量策划数据愈发困难，现有 IT 架构、数据堆栈和技能也难以满足需求。企业必须积极应对，确保数据质量不成为阻碍人工智能发展的瓶颈。
更新数据架构
人工智能模型的构建和训练离不开海量数据，而这些数据大多为非结构化形式，需要投入大量人力物力进行收集、存储、处理和分析。此外，大部分数据还属于“黑数据”范畴，即其质量和完整性没有得到有效管理。
当前，企业普遍面临数据架构无法满足人工智能工作负载需求的挑战。Alteryx 最新研究表明，90% 的 IT 领导者仍采用过时的技术堆栈。即使是现代架构，也可能因其复杂性而难以应对人工智能工作负载。这些因素主要通过以下两种方式影响数据质量：
数据孤岛问题：关键数据常因部门孤岛而遗失。Alteryx 研究揭示，近半数企业未能跨部门共享数据，主要由于数据架构的互操作性不足，导致数据共享障碍重重。这种技术堆栈的分散性，使得数据监督变得复杂，进而引发信息不一致、数据冗余和过时问题。
AI 工作负载与计算能力：AI 工作负载，特别是深度学习任务，对计算资源要求极高，因其处理的数据量庞大。获取高质量、精确标注且相关的数据集，对提升 AI 工作效率至关重要。劣质数据则会增加计算负担，为了达到所需精度和性能，往往需要更多迭代和更强的处理能力。
02、解决方案
现代数据湖基础设施的采纳常受复杂性所阻。目前大多数解决方案依赖于编码，这要求具备高度专业技能，而这些技能往往稀缺。这种状况加剧了 IT 团队与需要数据洞察的业务用户之间的隔阂。
IT 领导者可以通过整合 Databricks 与 Alteryx 来弥合这一鸿沟。采用 Databricks 和 Alteryx 的统一方法来管理、处理和利用大数据，企业能够通过以下途径提升数据质量：
数据资产整合：实现所有数据资源的统一视图，无论数据位于何处，均可集中便捷访问。
优化数据治理：无论是结构化数据还是非结构化数据，管理流程均得到精简与强化。
推动数据民主化：借助自助式服务工具，使得数据分析能力普及至广大业务用户，真正实现数据驱动的广泛参与和决策。
人工智能是一项强大的技术，它不仅赋予最终用户为模型开发提供多元视角的机会，也拓宽了他们获取深入业务洞察的能力。然而，对数据质量的信任问题依旧普遍存在。若数据未经恰当的清洗与处理，可能会导致企业传播错误的信息。
为了让更广泛的业务人员（不仅限于数据科学家）能够运用人工智能解决问题，并推动人工智能应用的发展，实现技术的民主化至关重要。民主化不仅有助于消除偏见，还能确保在人工智能模型的开发与训练过程中，不同的观点得到充分的考虑和整合。
02、解决方案
从收集数据到洞察数据的过程充满挑战，尤其是对于缺乏编码或人工智能/机器学习模型开发技能的企业用户而言。Alteryx 和 Databricks 的集成打破了技术障碍，支持更多业务用户参与数据分析和人工智能。
通过与 Databricks 的深度集成，Alteryx AI 平台使非技术性的业务专家无需编写代码，也能充分利用 Databricks 的强大功能。这两个平台一起使用时，可支持协作性更强、更高效的数据质量管理流程。例如：
AI 赋能数据探索与准备：Databricks 和 Alteryx 均内置人工智能功能，可助力用户更智能地探索和准备数据，提升工作效率并确保数据质量。
AI 记录数据与操作：利用人工智能自动记录数据集和操作步骤，例如：在 Databricks Unity Catalog 中生成数据集说明，或使用 Alteryx Designer 中的摘要工具生成工作流分析说明。
Alteryx 助力发现并连接 Databricks 数据：Alteryx 支持 Databricks Unity Catalog，使企业用户能够轻松发现所需数据集，并安全连接到 Databricks 进行数据转换和分析。
Alteryx 与 Databricks 联合，加速数据处理：Alteryx 用户可以将 Databricks 作为数据清理和处理的执行引擎，同时使用 Alteryx 中的无代码工具，最大限度地减少数据移动并加快运行速度。
关于 Alteryx
Alteryx 为企业分析提供人工智能平台，为行动洞察提供动力。有了 Alteryx，企业可以通过一个可部署在内部部署、混合部署和云环境中的安全平台，推动更智能、更快速的鞠策。全球有 8000 多家客户依靠 Alteryx 实现自动化分析，以提高收入业绩、管理成本并降低企业风险。
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关于 Databricks
Databricks 是一个高度集成、易于使用且功能强大的数据分析平台，特别适合需要大规模数据处理、实时分析和机器学习应用的企业和团队。全球有 7000 多家企业依靠 Databricks 数据智能平台统一数据、分析和人工智能。
Databricks 将最好的数据仓库和数据集合统一在一个简单的平台中，以处理企业的所有数据、分析和 AI 用例。它建立在开放且可靠的数据基础之上，可有效处理所有数据类型，并在企业的所有数据和云平台上应用一种通用的安全和治理方法。
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