企业AI落地的地基：先把数据底座做扎实
AI项目失败的真正原因，往往不在模型而在数据。本文拆解数据孤岛、质量差、口径不一致三类数据问题，指出合格数据底座应具备通、净、治、活四个特征，提出聚焦场景、打通归集、治理固化三步路径，纠正常见误区，揭示先做数据的笨功夫，AI才能真正聪明起来。
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学术顾问
Prof. 陈浩然
学术顾问。清华经管学院教授，AI商业应用研究中心主任。
清华大学 / MIT
EXPERTISE
专业领域
AI商业应用研究
计量经济学模型
产业政策分析
CASES
代表案例
某医疗企业AI辅助诊断系统
5%
300%
某省级政府产业政策研究
18%
34%
INSIGHTS
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