参考文献
从企业数据到 AI Ready
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前言
白皮书定位与边界
阅读与写作指南
第一部分：为什么企业数据必须走向 AI Ready
1
AI 驱动的组织变化与数据反馈
2
什么是 AI-Ready Data
3
从基础设施 Ready 到 Agent Ready
第二部分：把 AI Ready 做成数据产品
4
从 AI 愿景到场景优先级
5
把 Agent 任务翻译为数据需求
6
最小可行数据产品与度量
7
数据产品路线图与生命周期
第三部分：AI Ready 数据参考架构
8
数据源、采集与变化捕获
9
处理、存储与数据服务
10
上下文层：元数据、语义与契约
11
语义检索、向量检索与知识关系
12
面向 Agent 的数据服务
第四部分：可信、治理与持续反馈
13
数据质量、血缘与契约
14
权限、隐私与审计
15
评估、反馈与持续改进
第五部分：关键架构决策
16
RAG、语义层还是知识图谱
17
批处理、流处理与“及时数据”
18
自研、采购与开源组合
第六部分：贯穿式企业案例
19
案例：从业务问题到 AI 场景
20
案例：数据产品 PRD
21
案例：目标架构与关键 ADR
22
案例：90 天路线与架构复盘
第七部分：从白皮书到组织能力
23
AI Ready Data 的组织运行机制
24
从一个场景开始
参考文献
附录
A
AI Ready Data 评估表
B
AI 数据产品 PRD 模板
C
架构评审清单
D
架构决策记录（ADR）模板
E
Agent 权限矩阵模板
F
高级岗位能力映射
参考文献
24
从一个场景开始
A
AI Ready Data 评估表