在 AI 时代，数据不仅仅是一种资产，更是创新的生命线。然而，大多数企业都面临系统孤岛、合规风险，以及数据管理者与数据使用者之间日益扩大的鸿沟等问题。那么，企业如何破局？答案是采用数据融合战略，实现规模化的数据统一、治理和安全保障。

以下是企业必须解决的一些关键挑战：

分布式数据时代的数据碎片化问题

传统的 ERP 方法曾通过集中企业数据来解决碎片化问题。然而，当今企业面临着内部数据和外部数据的爆炸式增长，实时、多样化的数据分布式存储在云端、边缘和混合环境中。云原生应用进一步加剧了数据碎片化，导致关键业务数据散落在相互割裂的系统之中。试想一家零售企业利用 AI 进行需求预测：如果其数据分散在传统 ERP、云端 CRM 和第三方物流系统中，AI 模型就会生成不可靠的预测结果。而统一的数据编织架构能够确保干净、实时的数据，从而实现精准预测并节约成本。

为何需要统一的业务数据编织？

• 打破数据孤岛，整合应用环境中的结构化和非结构化数据以及外部数据源。
• 构建一个统一、受管控的数据层，实现实时数据访问，支持分析和 AI 应用。
• 支持混合架构和多云架构，确保数据在不同环境间无缝流动。

角色演变：数据管理者和数据消费者

数据是推动业务转型的关键资产，需要像其他业务资产（如人力、财务、物料、设备、不动产和客户）一样进行管理。数据管理主要影响两类角色：数据管理者（如数据管家、数据工程师、数据建模师和企业架构师）和数据消费者（如业务分析师、数据科学家和业务用户）。其中数据消费者的角色经历了快速演变：除了企业应用、商业智能报表和仪表盘等传统数据消费者外，企业如今还必须满足 AI、agentic AI 以及互联端到端业务流程的需求，这些场景均需要新鲜、多样且得到良好治理的数据。这种演变带来了新的要求和挑战：既要跟上数据的规模、速度和多样性趋势，又要确保数据质量、安全性和合规性，同时还要让用户能够获取这些干净、可信且可操作的数据。在大多数企业中，数据管理能力已经落后于用户对可信数据日益增长的需求，这往往导致数据消费者各行其是，进一步加剧数据的分散化和碎片化。

为了成功应对这两种角色的演变，企业应选择具备以下能力的解决方案：

• 提供自动化的数据发现、编目、血缘追踪和治理，减少手动工作并提升数据可信度。
• 提供自助式数据市场和高质量的数据产品，确保数据易于发现、安全可靠且随时可用。
• 确保人工智能和机器学习模型能够获得干净、合规的数据。

价值与风险：平衡机遇与合规

在 AI 时代，数据价值日益凸显，但同时也带来相应的责任。若在数据安全与保护方面疏于尽责，即便只是一时疏忽，也可能导致巨大的财务损失与声誉危机，且难以挽回。日益严苛且具有强制性的数据隐私法规，对个人数据的合法使用作出了明确规定。以信任关系为核心的体验经济的兴起，更使问题上升到伦理层面：你 应当 如何处理他们的数据？而随着业务流程因 AI 和 agentic AI 的引入变得更加自主化，这一挑战愈发突出。同时，企业还面临着来自内外部恶意攻击者的威胁。随着超互联模式取代传统的防护壁垒，AI 幻觉显现出错误数据的操纵能力，加之人工智能与机器学习可能被“武器化”，数据管理似乎将成为新的战场。

为了缓解这些风险，建议采用具备以下能力的解决方案：

• 将数据治理、安全与合规管理融入数据编织架构。
• 通过可解释、可审计的数据管道，构建合乎伦理的 AI。
• 借助内置加密技术、访问控制和异常检测，防范各类威胁。

数据的未来：智能、统一、安全

AI 时代需要新一代的数据战略：确保数据统一、安全且受到妥善治理，同时赋能 AI 驱动的创新，并为数据专业人员提供兼具敏捷性与控制力的自助式工具。数据的未来是智能、统一和安全。你的企业准备好了吗？立即行动，评估企业的数据碎片化风险、分析治理缺口，并探索与企业 AI 愿景和业务目标相契合的数据融合平台。