80%的 AI 项目将因数据工程师太少而失败!

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近期，一份来自RAND研究机构的报告引发了业界广泛关注： 高达80%的AI项目以失败告终，这个比例整整是普通IT项目失败率的两倍 。更值得关注的是，报告特别指出 数据工程师的缺失或不足 是导致失败的关键因素之一。 这个发现并非空穴来风。在一些技术社区，已经有大量数据工程师和数据科学家分享了他们在实践中遇到的类似困境。通过分析这些真实案例和一线从业者的反馈，我们可以更清晰地看到AI项目失败背后的深层原因，以及数据工程在其中扮演的关键角色。 一、数据工程对AI项目的至关重要性 在信息系统领域有一个经典说法：“数据是石油，数据工程是开采与输送管道。” AI模型要想发挥最大效益，前提是有源源不断、质量可靠的数据输入。就像油井和炼油厂之间需要可靠管道运输，没有坚实的数据工程能力，再好的模型也缺少原料或 ………………………………