AI时代，数据不是越多越好，而是越“懂业务”越值钱！
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之前有人问，AI时代，公司的数据到底该怎么玩？是不是收集数据，然后一起放入模型，就能训练出一个好用的模型了。
别做梦了！
如果你的数据是那种未经加工的“杂乱数据”，就像垃圾堆一样，啥文字性的东西都往数据库里扔，那这样的数据压根儿没啥意义，因为它缺少你的业务逻辑。说白了，就是一堆“僵尸数据”，看着热闹，用处不大，还浪费算力和资源。
更别提那些“买来的廉价数据”了，除非你是做模型的预训练，否则，这种数据可能还不如开源数据。为啥？因为这些数据往往是泛泛而谈，根本没有针对性，更别说帮你优化业务了。
AI时代，真正值钱的是什么？
是那些有业务逻辑在里面的数据！
在AI的世界里，业务、数据和模型的关系，就像一个金字塔：
- 最底层是模型算法，它是AI的基石。
- 模型的上层是数据，它是AI的燃料。
- 数据之上，承载的是业务，它是AI的目标。
只有当你的数据融入了清晰的业务逻辑，才能训练出真正有价值的模型，才能让AI真正地为业务赋能。
我一直觉得，做AI项目，数据这块的投入，千万不能省。你在数据上偷懒，AI就会在业务上给你“颜色”看。
甚至，你可能要花不少成本才能把数据搞好。
你的数据，决定了你的AI能走多远
这就好比，你给AI喂的是“山珍海味”，它自然能给你做出满汉全席；但如果你给它喂的是“残羹冷炙”，那它也只能给你吐出一些“黑暗料理”。
- 高质量的数据是AI的“营养品”
想要AI能真正理解你的业务，解决你的问题，就需要给它提供高质量、有针对性的数据。这些数据要经过精心的清洗、整理、标注，并且要充分体现你的业务逻辑。
- 数据里的“业务逻辑”是灵魂
数据不是越多越好，而是越“懂业务”越好。只有那些包含了你的业务理解、行业知识的数据，才能让AI真正发挥作用。
