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如何评估 AI 数据准备供应商（评分卡）
跨部署、合规、集成、定价和实施支持评估 AI 数据准备供应商的结构化评分卡。
EErtas Team·
选择 AI 数据准备供应商是企业 AI 项目中杠杆率最高的决策之一。
评分矩阵
按7个类别对每个供应商进行1-5分评估：
类别1：部署模式（权重：高）
本地支持、数据驻留、离线操作能力。
类别2：管道覆盖（权重：高）
摄入、清理、标注、转换、导出——覆盖多少管道。
类别3：合规功能（权重：因情况而异）
审计追踪、PII/PHI 检测、数据血缘、访问控制。
类别4：可用性（权重：中）
学习曲线、UI/UX、协作功能、文档。
类别5：集成（权重：中）
API 可用性、数据源连接器、ML 框架兼容性。
类别6：定价（权重：中）
定价透明度、成本模式、隐性成本、合同灵活性。
类别7：实施支持（权重：企业高）
入职模式、实施时间线、培训、持续支持。
常见评估错误
- 不用你的实际数据评估功能
- 忽视实施成本
- 混淆能力与可用性
- 跳过参考客户访谈
关于 Ertas
Ertas 在部署模式（完全本地、气隙网络兼容）、管道覆盖（摄入到导出）和实施支持（前置部署加动手培训）方面得分良好。
如果你想根据你的评分卡评估 Ertas，预约发现会议。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
