如何审计你的非结构化数据的 AI 潜力
评估企业非结构化数据 AI 就绪度的实用指南——盘点文件类型、估算标注工作量、识别 PII 和评估文档质量。
在选择模型、雇佣 ML 工程师或购买 GPU 之前，你需要回答一个问题：你的数据可以用于 AI 吗？
第 1 阶段：盘点（第 1-3 天）
定位所有数据源，按类型编目，评估量级。
第 2 阶段：质量评估（第 4-7 天）
抽取代表性样本（100-500 份文档），评估提取质量、完整性、一致性和相关性。
第 3 阶段：合规评估（第 8-9 天）
PII/PHI 识别、监管映射、处理约束。
第 4 阶段：工作量估算（第 10-12 天）
摄入工作量、标注工作量、时间线。
第 5 阶段：建议（第 13-14 天）
继续/不继续评估和优先级排序。
审计交付物
产出一份简洁文件（5-10 页）涵盖：数据盘点摘要、按文档类型的质量评估、合规要求、工作量和时间线估算、继续/不继续建议及理由。
当你准备从审计转到准备时，Ertas Data Suite 处理完整管道——本地运行，审计轨迹和合规文档内置。但审计在先。在尝试准备数据之前先了解你的数据。
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.
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