在人工智慧與機器學習的發展中，資料（Data）被視為最關鍵的基礎核心。演算法與模型的效能，往往高度依賴於資料的品質與規模。俗語「Garbage in, garbage out」正凸顯了這一點：若輸入數據存在偏差或不完整，最終模型輸出的結果亦可能失真或具偏見。因此，高品質、多樣化與具代表性的資料，對於人工智慧的可靠性至關重要。
在技術面，資料處理包含數據蒐集、清理、標註、特徵工程與儲存等流程。例如，機器學習需要結構化數據（如表格、數值）來進行分類與迴歸，而深度學習則更依賴大規模的非結構化數據，如影像、語音與自然語言文本。隨著資料規模的擴張，資料管理與雲端儲存技術也成為支撐 AI 應用的重要基礎。
在應用層面，無論是推薦系統、智慧醫療還是自駕車，背後皆需仰賴龐大的數據進行模型訓練與優化。然而，資料的使用同時涉及隱私、安全與倫理議題，例如個人敏感資訊的保護與資料偏見的控制。
總體而言，資料是推動人工智慧持續進步的燃料與核心。未來的挑戰將集中於如何在確保隱私與公平性的前提下，建立高效、安全且可持續的數據生態，以支持更具智慧與可信度的 AI 系統。