如今，企业手中掌握的数据总量远超以往任何时候，但将这些数据转化为实际价值却仍然困难重重。来源丨VentureBeat编译丨科技行者

数据质量低下正严重损害人工智能(AI)与机器学习(ML)技术的实际表现。这个问题困扰着不同规模的企业，从小型初创公司到谷歌这类科技巨头都无法幸免于难。但数据质量为什么总不可靠?人为因素可能才是关键所在。

如今，企业手中掌握的数据总量远超以往任何时候，但将这些数据转化为实际价值却仍然困难重重。AI与ML带来的自动化功能，已被广泛视为解决现实数据复杂难题的有效手段;众多公司也迫切希望利用它们增强自身业务。但是，这种热潮本身，也引起大量上游数据分析项目的匆忙上马。

在自动化管道构建完成之后，其中的算法已经能够完成大部分工作，而且几乎不需要更新数据收集过程。但请注意，管道建成并不代表它可以一劳永逸地永远运作。我们需要随时间推移不断探索并分析底层数据，