Fivetran 观点洞察：数据基础为何是企业采用和部署 AI 策略的关键？

AIGC 时代，全球的 IT 和 数据部门高管都在忙于研究如何应用人工智能，却忽略了一个非常重要的先决条件：数据策略。

成功的 AI 策略不仅需要大量数据，还需基于有效数据策略产出的高质量数据。那么，如何实现优质的数据基础，助力成功的 AI 计划，并驱动业务发展？

今天，我们一起来深入探讨。

企业高层是否准备好迎接 AI 策略？

当下，大多数企业确实面临着自身是否要部署和应用 AI 的市场期待和巨大压力。事实上，据麻省理工科技评论（MIT Technology Review）的一项新研究，有 82% 的高管领导表示，今年的首要任务是扩大 AI 模型或生成式 AI 的应用范围，以创造业务价值。就这一研究结果，Fivetran 首席运营官 Taylor Brown 认为，管理层和董事会并没有将心思放在策略上，而是急切地寻找快速见效的 AI 应用成果。

举例来说，Fivetran 的一位客户曾向董事会提出需要预算来构建数据平台。董事会却说：“我们没有资金用于数据项目，但对于 AI 创新，预算没有上限。” 因此，这位客户修改了提案标题，再次向董事会提交，并表示：“我需要开发一个 AI 驱动型平台。”所以结局也毫无意外，董事会通过了这笔预算申请。

你可能会对这类故事一笑置之，但这揭示了一个残酷的现实：高管们并不理解 AI 背后的运作原理。多年来，他们一直存在 AI 与数据策略是分别独立的误区。如今，企业即将部署和采用 AI 策略时才恍然大悟：成功的数据策略才是 AI 策略的基石。

误区：AI 策略独立于数据策略

多年来，大多数的高管团队会投资并支持两个独立的数据架构：一个用于分析，另一个用于产品。每个架构都拥有专属的数据集、方法论和目标。

通常，分析架构由首席信息官（CIO）负责。而包含 AI / ML 的产品架构，则由首席技术官（CTO）负责。如果一个架构使用的是 Databricks，另一个使用的是 Snowflake，就会导致数据团队在跨平台“实现人工智能”时困难重重，难以为继。

为何这么说呢？因为 AI 无法跨越企业不同架构的孤立环境和独立策略运行。AI 需要有权访问企业各平台的高质量数据才能发挥作用，且数据孤岛会增加复杂性和管理难度，不利于实施。

所以，高层必须意识到：企业应从一开始就制定统一的数据策略，并围绕该策略构建平台，而非事后整合多个项目。

领先的企业 CIO 和 CTO 一直都拥有一个大数据策略。举例来说，美国奢侈品连锁百货公司 Saks 的首席技术官 Mike Hite 通过统一的策略和数据平台取得了巨大成功。他在 Fivetran 和 Snowflake 上完全重建了 Saks 的数据生态系统，赋予 Saks 相对其他奢侈品零售竞争对手更大的优势。为了提供更优质的购物体验，他们在客服中心使用人工智能（AI）和大语言模型（LLM）来为顾客提供个性化推荐，从而增进客情关系。

Hite 构建的全新数据生态系统为 Saks 提供了前所未有的灵活性和可扩展性。他分享道：“这正是以 Fivetran 为核心构建的数据生态系统的优势。我们可从根本上以不同的方式思考数据，不再过多关注获取数据的成本，而是将重点放在数据能为客户和品牌合作伙伴带来的价值。”

基础知识是精通 AI / ML 能力的前提

每个人都想要最新最好的 AI / ML 技术，但许多企业仍然在日常财务报告方面苦苦挣扎。如果你尚未掌握基础知识，就无法开展先进的、行业领先的工作。

AI（人工智能）和 ML（机器学习）是有效数据策略的协同结果。其中，数据治理、来源、访问和集成都会无缝地协同工作。它们不是独立的策略，后续也不会融合在一起。

如果你的企业拥有两个不同的数据架构，那就需要进行两次数据治理。这太复杂了，而且事倍功半。更糟糕的是，企业可能需在着手实施 AI 之前对其进行全面重建。如果没有正确处理，这将成为前进的重大障碍。

Fivetran 首席运营官 Taylor Brown 还分享道，他最近面见了满满一屋子的企业 CIO，他们的企业正处在数据和技术成熟的不同阶段。唯一能够将 AI 发挥作用的人，就是那些认识到数据准备的重要性的人，这些准备工作包括收集、分类、清理和解读企业数据。就像商业智能（BI）领域常说的那样，糟糕的数据输入，只会得到糟糕的数据输出，这句话同样适用于形容 AI 。如果企业的 AI 模型或大语言模型（LLM）基于质量不佳的数据运行，那么也会得到差强人意的 AI 结果。

所以，数据成熟度较低的企业仍在处理遗留问题，修复报告，并且尚未迁移到现代化的数据架构。在使用过时技术的情况下，他们根本无法在 AI 能力上竞争。

Fivetran 助力多源数据整合与 AI 创新

看到这里，你知道数据基础为何是企业采用和部署 AI 策略的关键了吗？

捷径并不存在，企业无法从 AI 策略开始，再逐步建立强大的数据基础；反之，强大数据基础的结果是高质量、受管控的数据，这并非偶然，它是建立在可靠的数据管道、现代云数据平台和协作式数据治理文化之上的。

AI 的成功源于出色的数据策略，因此高层领导更需要尽快采取行动，为业务和创新奠定基础。

作为全球领先的数据移动平台，Fivetran 具有灵活的部署模式、全域数据移动和 AI 工作负载的数据自动化等强大能力，可为各种规模的公司提供动力，自动、可靠、安全地将数据（包括 SaaS 应用 、数据库、ERP 和文件）移动到数据仓库、数据湖 P2P 等环境中。

通过优阅达与 Fivetran 联合开发的自动化数据集成与云端数据管道创新方案，无论是初创企业还是全球企业，都可以快速整合跨库数据源，加速洞察力、优化运营和推动数据驱动决策来为 AI 创新提供动力，并最终推进全球化业务战略。

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