想把 AI 大模型用到生产上？好多企业试过了，结果都不太理想！原来问题出在这儿了……

CDMP数据管理专家认证 知识体系 考证须知 证书含金量 培训大纲 3分钟小视频 我要提问

CDMP认证是目前全球认可的数据管理方面专业认证证书。它评估个人在数据管理领域的知识和技能，包括数据治理、数据质量、数据架构、数据安全等方面的能力。获得CDMP认证可以证明持证人具备专业的数据管理知识和能力。

• 中文名CDMP数据管理专家认证
• 英文名Certified Data Management Professional
• 英文简称CDMP
• 颁证机构DAMA（数据管理国际协会）
• 证书类别数据管理，数据治理，数据架构
• 同类认证CDGA

现在大家都在说 AI，感觉它无所不能。但实际上，AI 要真正走进产业里，发挥实际的作用，数据才是关键。很多人觉得算法模型越先进、算力越强，AI 就越厉害，其实不是这样的。数据如果出了问题，再好的算法模型和再强的算力也白费，根本落不了地。

小艾老师觉得，人工智能的发展必将经历一次关键的转变——从“拼模型、拼算法、拼算力”转向“拼数据”。数据问题解决不好，再强大的算力和再先进的模型，也只是空中楼阁。

这里的“拼数据”，拼的是：

1. 数据质量：数据干净吗？完整吗？准确吗？如果训练的数据错误百出、丢三落四，或者格式乱七八糟（比如日期有的写“20231001”，有的写“10/1/23”），AI学出来的模型在实际应用时就会犯各种低级错误，根本不可靠。
2. 数据治理能力：数据放在哪里？谁可以用？怎么_安全？怎么_合规（不侵犯隐私）？数据之间能打通吗？企业里的数据，往往散落在各个部门、各个系统里，像一堆堆散落的文件。治理能力，就是把这些文件整理好、编上号、放到该放的地方、设定好谁能看谁能改、确保里面没有不该有的信息（比如用户身份证号）、并且让需要的人（比如AI）在合规的前提下能方便地找到它们。这项工作费时费力，但不把数据管理好，AI想要学习都找不到“东西”（找不到就只能“瞎编”了）。
3. 场景化深度：数据是为了解决某个具体问题准备的吗？脱离具体业务场景的数据，再好也没用。 比如，你想用AI预测一台机床什么时候会坏。你需要的数据不是泛泛的“工业数据”，而是这台机床特定型号、特定工作环境（温度、湿度、负载）、长时间运行的各种参数（振动、温度、电流）、以及它过去什么时候真的坏过、修了哪里这些深度绑定它本身状态和业务运行的数据。你用网上随便找的通用机床数据来训练AI，它在你这个工厂、这台机器上的预测，大概率是不准的。这就叫“场景化深度”。数据必须跟你要解决的具体问题深度结合。

再来说说，为什么企业在落地AI时特别头疼“数据”的问题？主要卡在三点：

1. 数据不能轻易外流：企业的核心数据，比如客户信息、交易记录、生产配方，涉及商业机密和个人隐私。法律和风险决定了这些数据不能轻易传到外面去。 外面可能有很强大的AI模型（比如那些大厂搞的通用大模型），但你企业的核心数据不能喂给它，它就很难直接解决你企业内部的特定问题。
2. 数据质量参差、治理门槛高：前面说了，企业内部积攒的数据，往往历史包袱重：格式五花八门、标准不统一、记录不全、错误也不少。把这些“脏乱差”的数据清洗干净、统一标准、整合起来，需要专门的技术和投入，成本很高，技术门槛也不低。很多企业没准备好，或者觉得太麻烦。
3. 缺乏既懂AI又懂业务的复合型人才：即使有了数据，要把这些数据用好，训练出适合自己企业具体场景的AI模型，还需要既懂AI技术、又懂企业自身业务的人。这种复合型人才非常稀缺，企业要自己培养出来很不容易。

要想解决上面所说的这些问题，需要扎实的“基本功”。

• 统一语言（制定数据标准）： 让全公司对同一个东西（比如“客户”）的定义和格式都一样。
• 摸清家底（元数据管理）： 知道公司有哪些数据、存在哪、谁负责、啥意思。
• 清洗整理（数据质量管理）： 把错误、重复、缺失的数据找出来，该改的改，该补的补。
• 安全合规（数据安全与合规）： 设定严格的访问权限，保护敏感信息，确保每一步操作都合法合规。
• 建立流程（数据架构与流程）： 让数据怎么产生、怎么流动、怎么存储、怎么使用都有章可循。

国际上有个很权威的数据治理框架叫DAMA-DMBOK数据管理知识体系（考CDMP/CDGA认证就是学这个），它把这些“基本功”梳理得非常系统、全面。 想真正做好数据治理，学学DAMA这套东西，_能少走弯路。

除了数据治理之外，场景化也很重要，这要求数据和业务深度绑定。不是说有了一堆数据就行，得让这些数据能在具体的业务场景里发挥作用。比如在生产线上，数据要能反映设备的运行状态，帮助及时发现故障；在销售环节，数据要能分析客户的需求，指导精准营销。只有这样，数据才有价值，AI 才能真正帮到企业。

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