企业在部署AI应用程序时，利用多少数据，其落地效果会有很大的变化。因此，为了实现AI活用的高质量，需要正确的数据治理。为了有效利用AI，需要对AI活用的二次数据进行治理。
为了对面向人工智能的数据治理进行研究分析，国内著名的分析机构艾瑞咨询发表了《2022年面向中国人工智能的数据治理行业研究报告书》。报告rdquo；）对面向人工智能的数据治理系统构建到建设的指导，同时对数据治理陷阱和发展趋势给到洞察的分析。其中，云数据凭借出色的AI数据服务能力和行业领先实践被ldquo选中。大数据智能产业生态圈rdquo；是图谱。
近年来，随着新技术模式的出现，各行各业的应用场景价值不断提高，大量数据积累带来的产品效应也不断提高，人工智能的应用从消费、互联网等泛端领域，扩展到制造、能源、电力等传统产业。各行业企业在设计、采购、生产、管理、营销等经济生产活动的主要环节人工智能技术和应用成熟度都在提高，加快人工智能在各个环节的落地覆盖，逐步与本业相结合，实现产业地位提升或经营效率优化，进一步扩大自身优势。AI技术创新应用的大规模落地，带动了大数据智能市场的蓬勃发展，也为基础的数据治理服务注入了市场活力。
艾瑞咨询统计测算显示，2021年大数据分析预测（机器学习/深度学习模型）显示，领域知识图和NLP应用的大数据智能市场规模约553亿元，2026年市场规模将达到1456亿元（2021-2026cagr=21.3%）
为了实现AI活用的高质量，首先需要正确的数据治理。数据治理在人工智能项目的实施上花费了90%以上的精力，而对企业各人工智能项目，往往在AI数据水平上进行重复治理，显著降低了AI应用的大规模化效率。有效的方法论和实用的工具的数据治理的效率化，是企业管理数据资产，大规模地活用AI的重要课题。
作为国内屈指可数的AI培训数据服务公司，云数据服务自成立以来，以高质量、场景化的AI数据服务为基础，在智能驾驶、智能城市、智能家居、智能金融等多个领域建立了高质量的数据集继续提供数据收集/数据标记服务和数据标记平台。数据管理工具等承担着人工智能产业化不可或缺的数据合作伙伴角色，使AI数据服务行业发展得更快。
同时，云测数据不断以前沿技术推动AI培训数据服务领域的加速发展，是人工智能产业发展的重要参与者和建设者。从优秀到优秀，云以衡量数据、加速技术创新的行业发展为使命，发布了ldquo。云测试数据显示平台rdquo；、ldquo;AI数据集管理系统rdquo。技术成果：设计结构创新、智能化、工程化、标准化的贴标平台产品赋能AI培训数据行业，大大加快了从创建任务到最后验收等科学规范的数据处理进程，实现了人工智能相关应用的落地迭代循环、将企业AI数据培训的综合效率提高200%。最大精度为99.99%。高品质、场景化的AI数据层出不穷，加速了AI产业的成长，Al活用的规模提升效果显著。
要充分发挥AI数据落地AI产业的价值，一是增强场景化数据的能力。换句话说，将场景落地细分为AI，提供更垂直、更丰富的数据。二是为了提高数据标注的准确性，从工具、规则、流程的开发和制定，到标注者素质的培养，不放过任何能够提高标注准确性的可能性。三是利用ldquo是基础技术+服务能力rdquo。具有更深的行业领域知识，更了解场景，更了解技术，更有行业预见性。
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