很多企業發現人工智慧計畫失敗，原因往往不是技術不夠好，而是資料管線各自為政，導致資料根本還沒準備好。根據 台灣 CIO 雜誌 報導，高達百分之九十二的企業認為，資料孤島與品質不良是人工智慧難意擴展的主因。這種困境讓一個新名詞爆紅，叫做 DataOps。
這到底是什麼意思？ 簡單來說，這就是將自動化與治理機制應用在資料處理上的方法論。以往資料專業人員有百分之八十的時間都在找資料與清理資料，現在透過這套方法，能讓資料處理像軟體開發一樣具備敏捷與自動化的能力。
為什麼我們現在需要它？ 因為資料量正在爆炸，預計到二零二五年，全球資料量會達到一百八十 ZB，這是一個天文數字。如果資料品質不良，會直接削弱人工智慧模型的可靠性，拖慢企業進步的節奏。
這裡提到的資料管線，指的是資料從產生、蒐集、過濾到最後提供給人工智慧使用的整個流程。如果這條管線各自為政，人工智慧就只能吃到過期或錯誤的資訊，這正是目前擴展人工智慧的最大瓶頸。
要如何精進這個流程？ 首先是建立平台服務模型。這聽起來很專業，其實就是幫資料工程師打造一套易於使用的系統，讓他們不用再為繁雜的工具操作而煩惱。
接著要怎麼做？ 自動化是關鍵。企業應該把那些重複性高且容易出錯的手動測試與部署任務，通通交給系統處理。同時，選擇正確的工具也非常重要，要確保工具能與資料生命週期保持一致，從編排工作流程到環境管理都不遺漏。
最後，全方位的資料可觀測性是絕對不能少的。這不只是要發現哪裡出錯，更要找出為什麼出錯。透過追蹤資料的血緣，也就是清楚記錄資料來源與變動過程，企業才能確保人工智慧產出的結果既可靠又符合法規。
市場預估這個市場價值將在二零三二年達到兩百四十五億美元。這代表著，未來能掌握資料流動速度的企業，才能真正讓人工智慧發揮價值。
[ 文章來源：加速DataOps平台的全面採用，做好工作流程自動化與資料分析的準備 ]
