ibm|AI产业新阶段：高效的数据管理，正在实现AI数据价值最大化( 三 ) super|运维|腾讯|腾讯云|边缘计

所以，可以看到，格物钛在系统中做到了数据的查看、编辑、使用和管理权限分离，来保障数据的访问安全；而云测数据则强调多团队协作与数据资产化管理同步进行，提供多团队数据使用权限分配、存储空间限定、使用日志记录等功能，企业可以根据实际需要灵活配置权限，这种做法能保证数据版本、工作协同的效率，且“数据失窃”、“删库跑路”等资产损失事件将最大程度规避。
再有，是对企业自主扩展的支持。
一般而言，AI数据集管理都是与企业AI开发全流程紧密融合的，企业往往要将这套系统进行扩展以更好地满足上下游业务需求，而由于不同行业、企业的情况各不相同，服务厂商不太可能提供一个能够支持所有企业都将AI数据集管理系统与企业上下游业务实际相融合的标品方案。
这时候，将系统做得很有扩展性，尽可能基础化、通用化，并支持企业自主开发扩展就变得很重要，可以看到，云测数据提供了有Python SDK、CLI和API等开发工具，让企业可以根据业务需要，持续集成数据输入、输出训练、数据迭代等业务场景。
最后，是部署成本的节约。
这是很多企业选择AI数据集管理系统的重要决策依据。
由于公有云、私有云的发展，这方面的逻辑已经变得比较简单，越是弹性化、包容性强的方案，越可能实现恰当的成本支出，典型如云测数据就十分强调其“灵活易扩展的混合存储支持”的特性，支持根据数据安全级别、使用频率、使用方式等对数据集分级管理，让企业可以“在安全和经济上灵活选择”。
总体而言，AI数据集管理系统需要照顾的企业需求已经固定，剩下的是入局的玩家如何根据自身优势各显神通、挖掘更深度的商业价值了。
结语
服贸会上，云测数据在推出其AI数据集管理系统时，特地强调了“采、标、管、存一站式服务”，回过头来看，这固然是个体厂商在强调自身的独特优势，但从行业角度而言，也某种程度上说明了AI数据集管理的最根本意义是让AI在最终落地前形成标准化的产业链条，所谓AI应用的“工业化大生产”能够从最初的“原料”到最后的“成品”实现全链条打通，而这，通常是一个行业走向成熟的重要标志。
一旦“产业链条”走向完善，AI训练数据将不只有在采集标注时精确度提升，其价值也将得到充分挖掘。总体来看，AI应用开发的质量、效率都将得到提升，而最终成本将会下降，所谓的“提质、增效、降本”三位一体的企业理想或也将最终得以实现。
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