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请对阻碍组织从数据、分析和人工智能中获取更多价值的所有障碍进行排名，其中 1 表示最大/最常见的障碍。

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缺乏优质数据或无法轻松获取正确数据：尽管拥有资源，但许多大型组织仍难以获取和整合来自不同业务部门、部门或地区的优质数据。这通常是最大的障碍。
无法快速实施和迭代数据、分析和 AI 产品：许多组织都有概念验证项目，但难以大规模部署 AI 解决方案或快速迭代以实现持续价值。开发和实施之间的差距可能是一个关键障碍。
缺乏对整个组织的数据、分析和 AI 产品的可视性和控制：如果没有集中的可视性和治理，组织将面临效率低下、重复劳动以及在多个团队或部门扩展 AI 计划的挑战。
缺乏数据人才或数据素养劳动力：即使在大型组织中，熟练的数 贝宁 WhatsApp 号码列表 据科学家、工程师和数据素养员工的短缺也会严重阻碍数据驱动项目的执行和扩展。
基础设施过于复杂：遗留系统、孤立的数据和过于复杂的基础设施会拖慢数据和 AI 计划的进度。即使对于大型企业来说，管理和维护这些系统也会成为增长和可扩展性的障碍。
成本：虽然成本可能是一个问题，但对于拥有大量预算的大型组织来说，这并不是什么障碍。然而，对先进 AI 基础设施、人才和工具的持续投资需求仍可能带来挑战。
缺乏明确的商业案例：大型组织可能有多个部门或利益相关者，目标各不相同。即使意识到该技术的潜力，人工智能和数据计划缺乏协调或明确的商业案例也可能会延迟或阻碍关键投资。