一、先別急著上模型，先低頭看數據
Gartner 最新走訪了 432 家企業，結果很直白：
能把 AI 項目跑滿三年的，高成熟度公司占 45%，低成熟度公司只有 20%。
但不管成熟與否，都有近三成企業把“數據不給力”寫進了頭號難題清單——比例分別是 29% 和 34%。
一句話：數據質量差，再貴的 GPU 也只能空轉。
二、數據爛，到底爛在哪？
缺斤少兩：歷史系統里大量空值、錯值，像拼圖少了關鍵塊。
各說各話：銷售、財務、供應鏈三套編碼，同一客戶能出現五個 ID。
過期罐頭：傳感器數據延遲一周，預測性維護直接變成“事后諸葛亮”。
后果很現實：金融風控模型因為客戶畫像殘缺，誤判率飆升 30%；制造業時間戳錯亂，設備停機預警成了“馬后炮”。
三、那些跑通的企業做對了什么？
63% 的高成熟度企業搭好了數據治理“四件套”：實時監控、統一標準、資產目錄、元數據管理。
91% 設了專職 AI 負責人，其中一半人把“拉齊數據團隊”當成 KPI。
數據中臺成了標配——把散落各處的數據攏到一處，先治理再開放，避免“重復造輪子”。
四、四步把數據從絆腳石變成墊腳石
盤家底
用兩周時間做一次數據資產大清點，缺什么、錯什么、亂什么，全部量化打分。
立規矩
把字段命名、取值范圍、更新頻率寫成“企業憲法”，誰接入誰簽字。
上工具、配人
部署自動校驗 + 告警系統，再招兩名數據工程師專門“滅火”。
常復盤
每季度做一次數據質量審計，把改進結果直接和部門獎金掛鉤。
AI 競賽進入下半場，算法差距越來越小，數據差距卻越拉越大。接下來三年，能把數據治理做成戰略級工程的公司，才有機會把 AI 真正變成利潤中心。現在動手，還不算晚。
