在2025年的今天，人工智能（AI）已经渗透到各行各业，成功的基石并非仅仅是复杂的算法，更是高质量的数据。以数据为中心的AI（Data-Centric AI）理念已成为行业共识 。理念强调，系统性地提升数据质量，往往比无休止地调整模型参数更能带来显著的性能提升。本文为普通用户、初创团队及非专业数据科学家提供一个清晰、全面、可操作的工作流程，指导从零开始，构建一个高质量、可信赖、可维护的机器学习数据集。详细拆解数据准备的全过程，涵盖从数据收集、清洗、标注到质量评估、文档化、版本控制和隐私合规的每一个关键环节，推荐实用的开源工具，助您在AI时代掌握核心竞争力。