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在AI项目的实施过程中，数据质量是决定其成败的关键因素之一。组织若忽视数据的准确性和可靠性，将直接影响分析结果的有效性，甚至导致决策失误。因此，建立一个全面的数据质量与可靠性框架至关重要。该框架应包含数据采集、清洗、存储、监控及反馈机制等核心要素，确保数据在整个生命周期内保持高质量标准。通过系统化管理数据质量，组织不仅能够提升AI模型的性能，还能增强业务洞察力。研究显示，超过60%的AI项目失败源于低质量数据的使用，这进一步凸显了数据治理的紧迫性。只有将数据质量作为核心战略，企业才能真正释放AI技术的潜力，推动数据分析的成功落地。