查找关于众多数据管理主题的详细信息，涵盖从数据和数据库基础到数据架构、数据治理等内容。 数据管理是企业为有效且安全地收集、组织、设计、治理、处理和维护数据而进行的实践，目的是使数据能够用于 商业分析 和决策。 数据管理正日益关注如何使数据“为人工智能做好准备”——即高质量、可访问且可信赖，以用于训练 人工智能 (AI) 模型。行业分析机构 Gartner 近期的一项调查发现，63% 的组织认为他们目前没有（或不确定是否有）适合 AI 的数据管理实践。 1 这份综合指南涵盖了从数据管理基础到数据平台、数据架构、数据工程、数据治理等各个方面。 辅以专家洞察分析的最新科技新闻 通过 Think 时事通讯，了解有关 AI、自动化、数据等方面最重要且最有趣的行业趋势。请参阅 IBM 隐私声明 。 数据管理战略有助于组织确保 数据始终可用、集成、受治理、安全且准确。它为数字化转型、AI 计划以及更好的业务成果奠定了基础。 本质上，数据是事实、数字、文字、观察结果或其他有用信息的任何集合。但数据以多种不同形式存在，每种形式由其独特的特征、来源和格式定义。 几乎每个数据管理或数据处理应用都有对应的数据库。深入了解关系型数据库、向量数据库、分布式数据库、查询引擎——它们都在这里。 数据平台——包括数据仓库、数据湖和数据湖仓——支持针对特定任务的数据收集、转换、分析及治理。 数据架构描述了数据如何被管理——从收集到 使用——并为其在组织中的流动设定了蓝图。它们也是数据处理操作和 人工智能 (AI) 应用程序的基础。 数据工程师设计用于大规模数据聚合、存储和分析的系统，使组织能够从大型数据集中实时获取洞察。 深入了解在系统、设备和位置之间移动数字信息的方法，包括文件传输、数据流和数据迁移。 数据集成将来自不同来源的数据汇集在一起，将其转换为一致的结构，并使其可用于处理、分析和决策。 数据处理 是将 原始 数据 转换为 可用信息 ，通过 数据收集、准备、分析和 存储 等结构化步骤实现。如今， 机器学习 (ML)、AI 和 并行处理（或 并行计算）实现了大规模数据处理。 大数据 包含海量、复杂、格式多样的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据，需要先进的分析方法才能提取 有意义的洞察。 企业数据管理 (EDM) 是规模化的数据管理——在整个生命周期内组织、治理和优化企业数据，从创建和收集到存储、集成、使用，以及最终的归档或处置。 数据质量衡量数据集在准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性等方面较之标准的优良程度。它对组织内的所有数据治理计划都至关重要。

数据治理通过定义并实施数据收集、所有权、存储、处理和使用方面的政策、标准及流程，有助于确保数据的可用性、安全性和完整性 。 数据管理是生成式 AI 的秘诀吗？ 深入了解为什么高质量数据对于成功使用生成式 AI 至关重要。 Editor, Topics & Insights 全球数据泄露的平均成本达到 499 万美元，而 AI 驱动的攻击增加了 56%。深入了解最新调查成果。 您的数据就是您的竞争优势。在这期简短的网络研讨会中，了解如何安全地解锁数据价值，并从 AI 中获得可衡量的投资回报率。 IBM 出品的 Techsplainers 系列视频将 AI 所需的数据基础知识化繁为简，从核心概念到实际用例。清晰简短的节目助您快速掌握基础知识。 了解为何走向 AI 就绪数据之路往往始于有效访问结构化和非结构化数据，以及数据负责人可能面临的挑战。 了解人工智能驱动的法律智能体如何加速决策、减少人工工作并提升合规性。 在本集中，Cathy Reese 阐述了当今组织需要为高级 AI 做好准备的数据战略，这就要求企业利用好自身最高质量的数据资产。 简化数据访问并实现数据治理自动化。了解将湖仓一体战略集成到数据架构中的强大功能，包括优化工作负载的成本、扩展 AI 和分析，以及随时随地使用所有数据。 了解数据负责人可以采取哪些可行步骤来克服数据挑战，为可信赖的数据基础奠定根基，并帮助组织的数据为 AI 做好准备。 通过直观的图形界面创建和管理智能流数据管道，促进跨混合和多云环境的无缝数据集成。 watsonx.data 支持您通过开放、混合和已治理数据，利用您的所有数据（无论位于何处）扩展分析和 AI。 借助 IBM Consulting 释放企业数据的价值，构建一个可带来业务优势的洞察驱动型组织。 设计数据战略，消除数据孤岛、降低复杂性并提高数据质量，以获得卓越的客户和员工体验。 了解 watsonx.data 1 《缺乏 AI 就绪数据使 AI 项目面临风险》 。Gartner.com，2025 年 2 月 26 日