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企业智能化转型的核心驱动力：Data+AI

在数字化浪潮的推动下，企业正迎来前所未有的机遇和挑战。数据与人工智能（AI）的融合，形成了强大的Data+AI力量，尤其是在当前AI迅速发展的背景下，这种力量正在加速重塑企业的运营模式、竞争策略和市场前景。本文将探讨企业采用Data+AI平台的必要性及其在智能化转型中的重要作用。

AI的崛起与挑战

AI诞生于20世纪50年代，自90年代以来，随着数据量的激增和计算能力的提升，AI被广泛应用于各行各业，为社会带来巨大机遇。AI不仅提高了企业的决策效率和精准度，还促进了创新和运营优化，帮助企业实现组织变革和竞争优势。麦肯锡的数据显示，2022年全球有50%的公司已经部署了AI，且AI投资占总预算的4%以上。生成式AI（GenAI）的兴起进一步推动了企业转型，预计到2030年，中国约50%的工作将实现自动化，这标志着GenAI在推动业务模式转型和价值创造中的关键作用。

然而，尽管AI为企业带来了巨大的机遇，但在实际落地过程中，企业仍面临一系列挑战，这些挑战影响了AI技术在企业中的实际应用和价值实现：

1. 数据质量问题：AI的应用依赖于高质量的数据，数据的不准确、分散和陈旧性是制约AI落地的重要因素。
2. 数据与AI联动问题：企业积累了大量数据资产，这些资产的价值释放不仅依赖于数据与AI的互动，还依赖于数据资产团队和AI团队之间的协同合作。
3. 技术门槛与成熟度问题：尽管AI技术发展迅速，但实际落地仍面临高门槛和应用成熟度的挑战，担心技术不成熟可能影响业务的稳定性和安全性。
4. 成本、人才与组织问题：AI落地通常需要较高的初期投入，包括基础设施和人才培养投入，如果涉及转型还会面临业务流程和组织变革，企业需要评估AI的投资回报率。

Data+AI的价值

企业可以通过采用Data+AI方案有效应对实施AI过程中的挑战。从托马斯·斯特尔斯·艾略特提出的DIKW模型（Data > Information > Knowledge > Wisdom）可以看出，数据是构建智能的基础。企业要实现AI的规模化和高质量应用，必须依赖强大的数据支持，即采用Data+AI方案。

Data+AI是指将数据和AI结合，支持从数据收集和准备到模型开发、部署、监控和治理的端到端工作流。Data+AI能够帮助企业解决实施AI过程中遇到的问题：

• 数据治理和质量提升：Data+AI提供统一的数据治理框架，确保数据的准确性和可用性，从而提高数据质量。
• 数据与AI高效联动：Data+AI能够在同一平台上实现数据和AI团队的高效协作，形成Data和AI相互促进的良性循环。
• 降低技术门槛，提升AI成熟度：Data+AI不仅提供经过验证的AI技术和工具，还通过可视化、拖拉拽等操作方式降低技术门槛，帮助企业提升AI成熟度和可靠性。
• 减少基础设施、人才培养和组织变革投入：Data+AI可采用云平台构建，并通过提供成本效益分析和自动化的AI应用开发，帮助企业降低成本并提高投资回报。

Data+AI如何帮助企业

Data+AI已在多个行业中实现了AI场景的高质量落地，以下是Data+AI在构建不同行业应用时的表现：

• 提高应用效果：Data+AI能够实现更高质量的数据供应，帮助AI产生更准确、更可靠的结果。例如，电商平台通过分析高质量的用户行为数据，可以更准确地预测用户购买习惯和偏好，从而提高转化率和客户满意度。
• 支持高效决策：Data+AI能够提供更实时、动态的数据，帮助AI快速适应市场动态，提升决策效率。例如，零售企业通过实时数据获取，能够更及时地发现销售数据中的异常点和趋势，为决策提供支持。
• 增强个性化服务：Data+AI能够从分散的数据中获取完善的信息，帮助AI提供更准确的个性化服务。例如，游戏企业可以根据玩家的历史反馈和行为模式，提供更精准的游戏服务。
• 提升服务效率：Data+AI能够提供多维度的数据和知识支撑，降低AI应用的启动门槛，提升服务效率。例如，金融企业通过生成可被大模型识别的知识，降低冷启动投入并提供更准确的结果输出。
• 优化企业成本：Data+AI能够实现多模数据的全链路管理，加速AI服务过程，降低人力、管理、资源成本，实现企业成本优化。

企业走向Data+AI的关键

Data+AI能够帮助企业实现高质量、规模化AI应用，是企业智能化转型的核心驱动力。结合德勤关于企业人工智能应用现状的报告和阿里云的最佳实践，企业走向Data+AI的核心在于通过统一的平台实现数据和AI的深度整合，不断提高企业的数据决策和AI应用效率。该平台需要支持以下能力：

• 多模数据管理：AI应用通常涉及结构化和非结构化数据，因此Data+AI平台需要具备多模数据管理能力，方便企业在开发过程中高效利用各种类型的数据。
• 端到端的Data+AI开发：Data+AI开发包括数据处理、模型构建及大模型训练等环节，平台需提供全面的开发工具，并实现从数据到AI模型的全流程管理，以确保数据与AI的深度融合。
• 统一Data+AI治理：平台需兼顾数据的准确性、可用性和安全性，注重模型的质量和应用的实际效果，实现数据和AI的全面管理，提升整体性能和可靠性。
• 多引擎适配：数据处理和算法需求的多样性使得单一引擎难以满足所有AI应用，因此平台需要适配多种引擎，根据具体需求灵活选择，确保AI解决方案的效果和效率。

阿里云DMS +X：一站式Data+AI平台

今年9月，在云栖大会上，阿里云发布了“DMS+X：统一、开放、多模的Data+AI数据管理服务”。该平台通过OneMeta和OneOps两大创新，简化了数据管理和AI开发。OneMeta统一了跨云的元数据服务，支持40多种数据源，实现多云和自建数据源的无缝集成。OneOps则整合了Notebook和Copilot，提供一体化的Data+AI开发环境，实现Data+AI全生命周期管理。X代表任何数据引擎，如云原生数据库PolarDB、云数据库RDS、云原生数据仓库AnalyticDB、云原生多模数据库Lindorm等。在DMS+X之上，阿里云将助力企业数据以最快的速度拥抱AI，落地业务，产生价值。

未来展望

未来的Data+AI平台将使数据与AI更紧密地结合，推动企业AI建设实现飞跃。包括但不限于：

• 智能决策：利用数据和AI进行市场预测和客户洞察，支持企业制定更及时、精准的商业策略。
• 个性化体验：AI处理大数据，提供定制化服务，提升用户满意度。
• 自动化与效率：自动化流程提高运营效率，AI优化资源配置，降低成本。
• 创新驱动：数据驱动创新，开发新产品，拓展市场。
• 安全性增强：AI监控安全数据，预防网络威胁，加强信息安全。
• 决策自动化：AI模型自动执行决策，提高管理效率。
• 跨领域整合：整合不同领域数据，促进跨领域合作与创新。

Data+AI不仅改变了企业原有的运营方式，还为企业提供了增长的新途径。企业必须认识到Data+AI的重要性，并将其作为战略实施的重点，促进智能化转型以保持竞争力和市场领导地位，在未来变化中更好地抓住机遇，迎接新的机会。