1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8