AI 模型依赖于用于模型训练的数据，这最终决定了模型的准确性和整体实用性。为了创建符合其个人需求的强大 AI 应用程序，组织将利用自己的私有数据来训练或微调模型，这些数据通常来自许多不同的数据源。IT 组织应该了解哪些数据源被用于训练他们的 AI 模型，并验证这些数据源是否具有备份和恢复策略，以确保训练过程中的数据可用性。在考虑组织的现有数据时，重要的是检查现有的数据保护策略是否满足 AI 模型训练的恢复点目标（[RPO] 或可以容忍的数据丢失量）和恢复时间目标（[RTO] 或恢复所需的时间长度）所需的服务级别。