大型组织正在竞相实施先进的数据科学。大多数时候，我们的人工智能尝试变成了走进死胡同的科学项目，从来没有提供可持续的商业价值。我们错过了什么？在本书中，你将发现必须理解和实现的信息架构支柱。 只有当数据分析和人工智能能够在整个组织内以可预测和一致的方式提供业务洞见时，它们才能增加价值。本书概述了一种组织、管理和评估数据的有效且实用的方法，这样你就可以建立一个信息架构来更好地推动人工智能和数据科学的发展。

题记
本书赞誉
序言
前言
致谢
关于作者
第1章 攀登人工智能阶梯
1.1 人工智能的数据准备
1.2 重点技术领域
1.3 一步一个脚印地攀登阶梯
1.4 不断适应以保持组织的相关性
1.5 基于数据的推理在现代业务中至关重要
1.6 朝着以人工智能为中心的组织迈进
1.7 本章小结
第2章 框架部分Ⅰ：使用人工智能的注意事项
2.1 数据驱动决策制定
2.1.1 通过询问来获得洞见
2.1.2 信任矩阵
2.1.3 衡量标准和人类洞见的重要性
2.2 使数据与数据科学民主化
2.3 是的，先决条件：组织数据必须有先见之明
2.4 促进变革之风：有组织的数据如何缩短反应时间
2.5 质疑一切
2.6 本章小结
第3章 框架部分Ⅱ：使用数据和人工智能的注意事项
3.1 个性化每个用户的数据体验
3.2 上下文的影响：选择正确的数据显示方式
3.3 民族志研究：通过专业数据增进理解
3.4 数据治理和数据质量
3.4.1 分解数据的价值
3.4.2 通过数据治理提供结构
3.4.3 为训练进行数据策管
……
第4章 分析回顾：不只是个锤子
第5章 分析前瞻：不是所有事物都是钉子
第6章 人工智能阶梯的运营准则
第7章 最大化运用数据：以价值为导向
第8章 通过统计分析评估数据并启用有意义的访问
第9章 长期构建
第10章 终章：人工智能的信息架构
附录 缩略语对照表