任何想要擁有領(lǐng)先AI策略的組織，首先必須制定成功的數(shù)據(jù)策略。

這是IBM副總裁兼首席數(shù)據(jù)官Ed Lovely傳達的信息。

"當你考慮擴展AI時，數(shù)據(jù)就是基礎(chǔ)，"他說。

然而，很少有組織擁有與其AI雄心相匹配的數(shù)據(jù)架構(gòu)。相反，它們擁有孤立的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)沒有受到一致數(shù)據(jù)標準的治理——這是長期企業(yè)數(shù)據(jù)策略的結(jié)果，這些策略逐個應(yīng)用程序地創(chuàng)建IT環(huán)境，以提供時點決策，而不是支持企業(yè)范圍的人工智能部署。

2025年IBM研究報告《AI雄心激增，但企業(yè)數(shù)據(jù)準備好了嗎？》顯示了有多少組織在數(shù)據(jù)方面存在困難。研究發(fā)現(xiàn)，在全球1700名首席數(shù)據(jù)官中，只有26%的人對其數(shù)據(jù)能夠支持新的AI驅(qū)動收入流感到有信心。

Lovely說，需要的是集成的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)，"無論數(shù)據(jù)產(chǎn)生在哪里"，都要應(yīng)用相同的標準、治理和元數(shù)據(jù)。

Lovely并不是唯一看到組織需要更新其數(shù)據(jù)策略的人。

IDC全球數(shù)據(jù)圈和全球存儲圈研究項目研究經(jīng)理、2025年報告《生成式AI時代的內(nèi)容創(chuàng)建》聯(lián)合作者Adam Wright說："大多數(shù)組織需要現(xiàn)代化其數(shù)據(jù)策略，因為AI不僅改變了數(shù)據(jù)的使用方式，還改變了使用數(shù)據(jù)的原因和價值創(chuàng)造的位置。"

"傳統(tǒng)數(shù)據(jù)策略是為報告、商業(yè)智能和自動化而構(gòu)建的，但AI需要更加動態(tài)、精細和實時的數(shù)據(jù)管道，能夠為迭代的、模型驅(qū)動的工作流程提供動力。這意味著從靜態(tài)數(shù)據(jù)治理轉(zhuǎn)向持續(xù)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、更強的元數(shù)據(jù)和血緣追蹤，以及反映AI的臨時、緩存和保存數(shù)據(jù)混合的保留策略，"他說。"AI時代要求組織從收集/存儲一切的心態(tài)演變?yōu)橛幸獾?、價值驅(qū)動的數(shù)據(jù)策略，平衡成本、風險和他們想要實現(xiàn)的特定AI結(jié)果。"

高成熟度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

大多數(shù)組織遠未達到這一目標。

Wright說："許多組織繼續(xù)在擁有'正確'數(shù)據(jù)方面存在困難，無論這意味著充足的數(shù)量、適當?shù)馁|(zhì)量，還是支持AI用例所需的必要上下文元數(shù)據(jù)。在IDC研究和行業(yè)對話中，數(shù)據(jù)準備始終是實現(xiàn)AI價值的最大障礙之一，往往超過計算成本或模型選擇。大多數(shù)企業(yè)仍在處理分散的系統(tǒng)、不一致的治理，以及對他們實際擁有什么數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)可信度的有限可見性。"

Lovely說，IBM曾面臨許多這樣的挑戰(zhàn)，但在過去三年中努力解決這些問題，使其數(shù)據(jù)AI就緒。

IBM面向AI時代的數(shù)據(jù)策略包括對長期方法的多項改變，使其能夠構(gòu)建Lovely所稱的集成企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。例如，公司保留了數(shù)據(jù)所有者的概念，但"幫助他們理解數(shù)據(jù)是IBM的資產(chǎn)，如果我們能夠以受控、安全的方式民主化它，我們就能以更好、更高效的方式運營業(yè)務(wù)，"Lovely說。

因此，IBM從多個團隊管理孤立數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向使用通用標準和通用架構(gòu)的通用團隊。企業(yè)領(lǐng)導者還整合了300TB的數(shù)據(jù)，基于公司尋求的結(jié)果和驅(qū)動這些結(jié)果的工作流程選擇所需的數(shù)據(jù)。

"我們很有目的性，"Lovely說，并補充說其數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)在覆蓋約80%的IBM工作流程。"當今企業(yè)最大的生產(chǎn)力釋放之一是創(chuàng)建集成的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。由于我們在數(shù)據(jù)方面的投資，我們正在快速在公司部署AI。"

構(gòu)建更好數(shù)據(jù)策略的8個建議

為了在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)消費能力方面建立高成熟度，組織需要面向AI時代的數(shù)據(jù)策略——一個強化數(shù)據(jù)質(zhì)量、打破數(shù)據(jù)孤島、使數(shù)據(jù)能力與業(yè)務(wù)優(yōu)先考慮的AI用例保持一致的策略。

專家提供采取的步驟：

1. 重新思考數(shù)據(jù)所有權(quán)

Wright解釋說："當業(yè)務(wù)部門、產(chǎn)品團隊和AI平臺都在持續(xù)生成和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)時，將數(shù)據(jù)所有權(quán)純粹視為IT問題的傳統(tǒng)模式不再有效。理想情況下，明確的責任應(yīng)該由高級數(shù)據(jù)領(lǐng)導者（如首席數(shù)據(jù)官）承擔，但沒有首席數(shù)據(jù)官的組織必須確保數(shù)據(jù)治理責任在IT、安全和業(yè)務(wù)部門之間明確分配。"

他補充說，擁有"定義政策的單一權(quán)威點和聯(lián)邦執(zhí)行模式至關(guān)重要，這樣業(yè)務(wù)部門既保持授權(quán)又不失控制。"

圣托馬斯大學軟件工程和數(shù)據(jù)科學系教授兼主席、應(yīng)用人工智能中心主任Manjeet Rege建議組織將數(shù)據(jù)所有者重新定義為數(shù)據(jù)管理員，他們不擁有數(shù)據(jù)，而是基于中央數(shù)據(jù)功能設(shè)定的標準、治理、安全和互操作性擁有數(shù)據(jù)的含義和質(zhì)量。

2. 打破孤島

為了做到這一點，"首席信息官需要圍繞共享的AI和數(shù)據(jù)結(jié)果使業(yè)務(wù)部門保持一致，因為生成式AI只有在工作流程、流程和數(shù)據(jù)源在整個企業(yè)中連接時才能提供價值，"Wright說。

"這意味著建立跨職能治理，標準化分類法和政策，并創(chuàng)建激勵團隊共享數(shù)據(jù)而不是保護數(shù)據(jù)的機制，"他補充說。"技術(shù)通過統(tǒng)一平臺、元數(shù)據(jù)層和通用安全框架提供幫助，但真正的解鎖來自C級高管和業(yè)務(wù)利益相關(guān)者之間的協(xié)調(diào)領(lǐng)導。"

3. 投資AI時代的數(shù)據(jù)技術(shù)

這些技術(shù)包括現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)湖倉、向量數(shù)據(jù)庫和可擴展對象存儲，所有這些"都能處理具有強治理的大容量、多模態(tài)數(shù)據(jù)，"Wright說。

組織還需要編排和管道工具，自動化攝取、清洗、轉(zhuǎn)換和移動，以便AI工作流程能夠端到端可靠運行。元數(shù)據(jù)引擎和治理層對于使模型理解上下文、跟蹤血緣并安全可靠地使用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

Rege建議構(gòu)建"模塊化、受治理且能夠演進"的數(shù)據(jù)平臺層。"你需要能夠?qū)?shù)據(jù)視為可重用產(chǎn)品的架構(gòu)，而不僅僅是單一管道，并且能夠用于批處理和實時需求。"

Rege還支持數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)湖倉，稱它們"正在成為AI的支柱，因為它們能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。"

此外，Thoughtworks首席AI和數(shù)據(jù)官Shayan Mohanty建議首席信息官構(gòu)建可組合企業(yè)，具有模塊化技術(shù)和靈活結(jié)構(gòu)，使人類和AI能夠跨多個層訪問數(shù)據(jù)和工作。

專家還建議首席信息官投資于解決新興數(shù)據(jù)生命周期需求的技術(shù)。

Wright說："生成式AI正在根本上重塑數(shù)據(jù)生命周期，創(chuàng)造了臨時、緩存和持久存儲內(nèi)容的更動態(tài)混合。大多數(shù)生成式AI輸出都是短暫的，只使用幾秒鐘、幾分鐘或幾小時，這增加了對高性能基礎(chǔ)設(shè)施（如DRAM和SSD）的需求，以處理快速迭代、緩存和易失性工作流程。"

"但同時，生成式AI輸出的有意義子集確實持續(xù)存在，如最終文檔、批準的媒體資產(chǎn)、合成訓練數(shù)據(jù)集和合規(guī)相關(guān)內(nèi)容，這些仍然很大程度上依賴于成本效益高、大容量的HDD進行長期存儲，"他補充說。"隨著生成式AI采用的增長，組織將需要適應(yīng)從臨時內(nèi)容的超快內(nèi)存到持久存檔的強大HDD系統(tǒng)這一完整生命周期的數(shù)據(jù)策略，因為存儲負擔/動態(tài)正在發(fā)生變化。"

4. 自動化并為數(shù)據(jù)架構(gòu)增加智能

Mohanty將企業(yè)數(shù)據(jù)的糟糕狀態(tài)歸咎于"數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和數(shù)據(jù)消費者之間的裂痕"，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進入"某處的巨大堆積，稱為數(shù)據(jù)倉庫"，然后創(chuàng)建分析層來利用它。他指出，這種方法需要大量人類知識和手工努力才能工作。

他建議組織采用數(shù)據(jù)產(chǎn)品思維"使數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和數(shù)據(jù)消費者更緊密地結(jié)合"，并為其企業(yè)架構(gòu)增加自動化和智能，以便AI可以在需要時識別和訪問正確的數(shù)據(jù)。

Mohanty說，首席信息官可以使用模型上下文協(xié)議（MCP）來包裝數(shù)據(jù)并提供協(xié)議級訪問，并指出訪問需要組織在其目錄和工具中編碼信息以確保數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)性。

5. 確保結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AI就緒

Wright說："當結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式一致、治理良好并用準確的元數(shù)據(jù)豐富時，就是AI就緒的，使模型易于理解和使用。組織應(yīng)該優(yōu)先考慮強大的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、主數(shù)據(jù)管理和明確的所有權(quán)，以便結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集保持可靠、可互操作并與特定AI用例保持一致。"

專家強調(diào)需要將同樣的紀律帶到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，確保非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也得到適當標記、分類并用元數(shù)據(jù)豐富，以便AI系統(tǒng)能夠有效理解和檢索它。

Rege說："你需要將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為一流的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。最有趣的AI用例大多存在于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，如客戶服務(wù)音頻通話、消息和文檔，但對于許多組織來說，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍然是盲點。"

Rege建議將其存儲在信息可搜索的向量數(shù)據(jù)庫中。

6. 考慮外部數(shù)據(jù)源和合成數(shù)據(jù)

Wright說："當現(xiàn)有數(shù)據(jù)不完整、有偏見、太小或與他們試圖追求的AI用例不太一致時，組織絕對應(yīng)該評估是否需要外部或合成數(shù)據(jù)，"并指出"當真實數(shù)據(jù)敏感、收集成本高或受隱私、監(jiān)管或操作約束限制時，合成數(shù)據(jù)變得特別有用。"

7. 逐步實施高成熟度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

Salesforce企業(yè)IT策略高級副總裁Shibani Ahuja說，不要等到數(shù)據(jù)處于完美狀態(tài)才開始。

"有些組織覺得他們必須在能夠開始之前把所有數(shù)據(jù)都弄對，但他們也面臨開始旅程的壓力，"她說。

就像成熟大多數(shù)企業(yè)項目一樣，首席信息官和他們的執(zhí)行同事可以——也應(yīng)該——采用增量方法來構(gòu)建AI時代的數(shù)據(jù)項目。

Ahuja建議通過逐個結(jié)果工作來成熟數(shù)據(jù)項目，創(chuàng)建數(shù)據(jù)策略和架構(gòu)來支持一個AI驅(qū)動的結(jié)果，然后繼續(xù)后續(xù)結(jié)果。

Ahuja說："這是一種思維方式：從你需要的東西進行逆向工程。將某些東西投入生產(chǎn)，確保你有正確的護欄，觀察它，調(diào)整它使其擴展，然后投入下一個。"

8. 采用跨職能方法進行數(shù)據(jù)團隊建設(shè)

Wright說："數(shù)據(jù)應(yīng)該由包括IT、數(shù)據(jù)治理、安全和實際使用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的業(yè)務(wù)部門在內(nèi)的跨職能生態(tài)系統(tǒng)支持。當這些團隊共享所有權(quán)時，AI時代的數(shù)據(jù)策略效果最佳，其中IT團隊啟用基礎(chǔ)設(shè)施，治理團隊確保信任和質(zhì)量，業(yè)務(wù)團隊定義上下文和價值。"

Q&A

Q1：為什么只有26%的首席數(shù)據(jù)官對AI數(shù)據(jù)準備感到自信？

A：因為大多數(shù)組織擁有孤立的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)沒有受到一致數(shù)據(jù)標準的治理，是長期企業(yè)數(shù)據(jù)策略的結(jié)果。這些策略逐個應(yīng)用程序創(chuàng)建IT環(huán)境，提供時點決策而不是支持企業(yè)范圍的AI部署，導致數(shù)據(jù)架構(gòu)與AI雄心不匹配。

Q2：集成企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)有什么區(qū)別？

A：集成企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)要求無論數(shù)據(jù)產(chǎn)生在哪里，都要應(yīng)用相同的標準、治理和元數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)多個團隊管理孤立數(shù)據(jù)不同，它使用通用團隊、通用標準和通用架構(gòu)，能夠以受控、安全的方式民主化數(shù)據(jù)使用。

Q3：如何逐步實施高成熟度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)而不等待完美數(shù)據(jù)？

A：采用逐個結(jié)果工作的增量方法，創(chuàng)建數(shù)據(jù)策略和架構(gòu)支持一個AI驅(qū)動的結(jié)果，然后繼續(xù)后續(xù)結(jié)果。將某些東西投入生產(chǎn)，確保有正確的護欄，觀察和調(diào)整使其擴展，這是一種從需求進行逆向工程的思維方式。