一、先别急着上模型，先低头看数据
Gartner 最新走访了 432 家企业，结果很直白：
能把 AI 项目跑满三年的，高成熟度公司占 45%，低成熟度公司只有 20%。
但不管成熟与否，都有近三成企业把“数据不给力”写进了头号难题清单——比例分别是 29% 和 34%。
一句话：数据质量差，再贵的 GPU 也只能空转。
二、数据烂，到底烂在哪？
缺斤少两：历史系统里大量空值、错值，像拼图少了关键块。
各说各话：销售、财务、供应链三套编码，同一客户能出现五个 ID。
过期罐头：传感器数据延迟一周，预测性维护直接变成“事后诸葛亮”。
后果很现实：金融风控模型因为客户画像残缺，误判率飙升 30%；制造业时间戳错乱，设备停机预警成了“马后炮”。
三、那些跑通的企业做对了什么？
63% 的高成熟度企业搭好了数据治理“四件套”：实时监控、统一标准、资产目录、元数据管理。
91% 设了专职 AI 负责人，其中一半人把“拉齐数据团队”当成 KPI。
数据中台成了标配——把散落各处的数据拢到一处，先治理再开放，避免“重复造轮子”。
四、四步把数据从绊脚石变成垫脚石
盘家底
用两周时间做一次数据资产大清点，缺什么、错什么、乱什么，全部量化打分。
立规矩
把字段命名、取值范围、更新频率写成“企业宪法”，谁接入谁签字。
上工具、配人
部署自动校验 + 告警系统，再招两名数据工程师专门“灭火”。
常复盘
每季度做一次数据质量审计，把改进结果直接和部门奖金挂钩。
AI 竞赛进入下半场，算法差距越来越小，数据差距却越拉越大。接下来三年，能把数据治理做成战略级工程的公司，才有机会把 AI 真正变成利润中心。现在动手，还不算晚。
