导读

任何人工智能战略的成功都取决于支撑它的数据的质量、可访问性和相关性。在这一背景下，数据产品通过将原始数据转化为有价值、可信赖且专门构建的数据资产，在推动人工智能创新和决策方面发挥着至关重要的作用。通过将数据产品整合到您的人工智能计划中，您可以加速人工智能开发、提升决策能力、促进创新并确保数据质量。在这个简短演讲中，了解Starburst数据产品如何能够增强整个企业的人工智能战略，以提高生产力、开拓新机遇、获得竞争优势，并在智能商业时代中保持领先地位。本次演讲由亚马逊云科技合作伙伴Starburst为您呈现。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在亚马逊云科技 re:Invent 2024大会上的一场引人入胜的演讲中，Starburst Data首席数据官Estalla阐述了一种利用数据产品推动组织人工智能(AI)发展的令人信服的策略。Estalla洞见力强的论述揭示了数据领导者在AI创新快速发展的环境中所面临的挑战，将其比作一个“充满创意的足球场”，每隔两码就会出现一个新概念或新工具。他认为，选择过多会让人应接不暇，就像在轮盘赌上下注一样，领导者必须谨慎地选择合适的AI解决方案。

Estalla提出的解决方案在于数据产品的力量，他将其定位为创建一种能够为任何前端AI工具提供数据的敏捷架构的途径。他概述了构建数据产品的两种主要方法:联合查询数据产品和数据湖产品，每种方法都有其独特的用例和优势。

Estalla介绍的第一个“改变游戏规则”的概念是“发现区域”或“创新实验室”。这种方法涉及创建一个安全的环境，让业务团队能够实时探索和试验来自多个来源的数据。通过汇集多样化的数据集，并允许团队快速迭代和构思，组织可以加速AI项目的发现阶段，大大缩短寻找和准备所需数据的时间。Estalla举例说，一家银行的反洗钱团队过去需要花费数周时间收集新数据用于欺诈风险管理模型，但现在可以通过这种协作式迭代过程在几小时内完成同样的任务。

第二个“改变游戏规则”的概念是建立“核心基础层”。为了平衡自助服务和治理，Estalla建议构建一个核心基础层的数据产品，代表常见的聚合数据集，如客户、财务和产品数据。这一层作为单一的治理点，实现数据质量保证、责任追究和血统跟踪。业务团队可以通过组合核心基础层中的元素构建衍生数据产品，促进可重用性和一致性，同时遵守治理标准。从数据治理的角度来看，Estalla强调，这种方法提供了一个集中的控制点，允许团队重用和构建现有的数据产品，而不是在多个工具中重新配置数据。

Estalla介绍的第三个“改变游戏规则”的概念是“LM in a Box”，这是一种协作方法，业务团队积极参与构建数据产品。通过让他们参与其中，用业务语言描述数据并提供metadata，团队就能建立对数据的信任和理解。然后，这种数据产品可以被输入到生成式AI工具中，允许业务团队对其数据进行询问，并获得数据输出和AI生成的见解或解释。Estalla讲述了一个客户的经历，业务团队在这些会议结束时“神采飞扬、自豪地向同事们炫耀”，因为他们构建了自己的生成式AI解决方案，培养了对数据的主人翁意识和热情。

在整个演讲过程中，Estalla强调了数据产品在加速AI之旅、降低实验成本以及赢得业务团队的信任和采用方面的重要性。他鼓励与会者访问Starburst Data的展位(1175)进行更多讨论、演示和用例探索，强调数据产品有助于克服数据访问、治理和采用方面的挑战，最终释放企业内部AI的全部潜力。

总之，Estalla在亚马逊云科技 re:Invent 2024大会上的发人深省的演讲为寻求利用AI力量的组织提供了一条引人入胜的路线图，同时也解决了数据治理、访问和采用等复杂问题。通过采用数据产品，如发现区域、核心基础层和协作式“LM in a Box”等方法，组织可以在创新和控制之间取得平衡，赋予业务团队权力，从而发掘宝贵的见解，推动各自领域的变革。

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