Data for AI 的关键路径（三）数据质量将由 AI 自动调控（AutoDataOps）
Data for AI 的关键路径（三）数据质量将由 AI 自动调控（AutoDataOps）一、核心观点AutoDataOps = AI驱动的数据质量自动化闭环系统：侦测→诊断→修复→标记，从被动响应转变为主动免疫二、类比说明：计划任务 vs 触发任务传统DataOps：定时清洁厨房，问题被动等待处理，计划任务AutoDataOps：智能厨房系统，洒奶→传感→识别→清理→标记→记录，全流程自动化三、机制架构四要素：侦探（血缘追踪）+ 哨兵（异常监控）+ 医生（自动修复）+ 物流（数据流）四规则：1)侦探构建地图 → 2)哨兵基于地图预警 → 3)医生循证修复 → 4)反馈循环进化系统...