AI 数据工厂的“信任与可视”实验室：三条策略破碎数据
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通过数据工程师沈伟的尝试，讲述如何把 AI 工具输出打通、自动化产出指标，并在体验层与后台建立信任。
故事
沈伟负责对接 12 个 AI 生成平台，但在 3 个月内，他发现指标分布在 Notion、csv、BI 之间，想要交付清晰洞察非常困难。他建立了“AI 数据实验室”，把所有输出落到统一的看板、设置验证规则，最终让 PM/运营都能放心使用。
痛点 1：数据源分散 → 洞察失真
建议：用自动化脚本把工具输出（API/导出）落到统一向量库 + 日志看板。
痛点 2：质量依赖人工复核
建议：设立“数据校验流程”，只要数据不对就触发工单，结合日志与截图。
痛点 3：业务看不见价值
建议：输出“工具数据档案卡”，包含使用量/成本/落地 KPI，并定期分享。
实操结论
- 建立“AI 数据湖” + 可视化仪表盘；
- 用脚本自动把工具输出转换成指标；
- 每周一次“数据实验室”会议，把指标变成讲给业务听的故事。