主要观点：企业因低质量数据每年可能损失约 4.06 亿美元，到 2025 年底累计损失达 7450 亿美元，数据质量是技术要求，文章描述了创建依赖优质信息流的 AI 系统的途径等。
关键信息：

• 低质量数据导致 AI 应用效率低，如金融、医疗领域。
• 数据质量影响 AI 生态系统，导致模型有偏差或不一致，影响信任和创新。
• 2025 年数据质量的关键挑战包括偏见和不完整数据集、监管合规、基础设施成本等。
• 有多种工具和技术可确保 AI 中的数据质量，如 Ataccama、Informatica 等。
• 开发者应采取最佳实践，如推动主动数据治理、实时监控、优化数据标注等。
• 案例研究表明成功和失败的案例，如 AstraZeneca 和 Self-Driving Scrub Machines。
• 未来影响数据质量的因素有自修复数据管道、合成数据生成、AI 驱动的数据治理等。
  重要细节：
• 以招募工具、Microsoft 的 chatbot Tay、IBM Watson for Oncology 等为例说明模型受数据质量影响。
• 介绍 Bias and Incomplete Datasets 的问题及解决方案，如自动化偏差检测框架等。
• 提及 Regulatory Compliance 的痛点及 IBM Watson Knowledge Catalog 等解决方案。
• 列举 Tools and Techniques for Ensuring Data Quality in AI 的工具及使用案例。
• 给出 Best Practices for Developers 的具体做法，如数据合同、自动化谱系跟踪等。
• 阐述 Case Studies 中成功和失败的具体情况及解决方法。
• 说明 Factors Influencing the Future 的相关内容，如自修复数据管道等。