那些从事机器学习（ML）项目的人都知道机器学习需要大量数据来训练算法。有的人会说数据永远不嫌多。数据量和生成的机器学习模型的复杂程度之间通常存在着正相关性。随着人工智能向着新的领域发展，用到的人工智能功能变得愈加复杂，这种对数据的饥渴只会变得更加强烈。除了人工智能的复杂性，其他一些趋势也在加剧这一问题，因此组织面前就出现了这样一个问题：“他们是否拥有适当的数据以成功推动人工智能项目？”如果他们没有足够的资源，他们是否应该为人工智能盛宴做更多的准备？

     显然，更多数据将成为人工智能辅助解决方案的标志。对数据的渴求可能来自于更具挑战性的问题、对高级人工智能/分析的更好利用或者是端到端价值链的增长。

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