生成式AI时代下的数据战略

生成式AI时代下的数据战略ChatGPT、DALL·E、StableDiffusion等应用爆火，激发了全球对人工智能变革潜力的认知。根据埃森哲调研，全球74%的企业高管表示将增加在数据和AI（包含生成式AI）方面的投入，相较2023年提升了24个百分点。对生成式AI的投入虽然被企业大幅追加，但这并不代表它的潜力就因此得到最大程度的发挥。企业如果想实现生成式AI的潜力，除了要处理好相关的计算需求、成本和专业知识的问题，还要重点关注数据在发挥潜力中扮演的角色：数据不仅是生成式AI的燃料，更是支撑其背后基础模型训练和创新的基石。因此，企业需要重新评估和优化数据战略，以更快地适应未来的发展需求。迎接生成式AI时代，重新审视企业数据战略企业若想全面迎接生成式AI时代，就需要重新审视其数据战略。具体来说，需把握以下四大关键点：01找准应用方向，激发创新价值选择一些低风险领域进行可行性评估，然后开展生成式AI试点，探索创新潜力。生成式AI能够在多方面提供智能化服务，提高企业运营效能。常见的应用方向包括：提高企业生产力和创造力、增强用户体验、优化业务流程等。具体场景如：处理客户需求：利用对话机器人、虚拟个人助手减少客户投诉，精确定位客户需求，优化客户体验软件开发：基于生成式AI的代码助手极大提升了软件开发的效率和质量，提升员工生产力创意设计：利用样式设计助手点燃设计灵感，激活创新思维，生成创意内容运营工作：借助文档处理助手，自动化企业文档检索、数据提取等流程，改善业务运营效率02准备专有数据，确保数据安全生成式AI背后的基础模型所要学习的数据，是大量的、经过精心组织的数据。那么，如何准备这些专有数据并且安全地管理和使用，成为了每家企业的当务之急。因此，企业需要采用一种战略性、规范化的方法，获取、开发、提炼、保护和部署数据，应依托云环境构建现代化的企业数据平台，其中包含一组可信赖、可重复使用的数据产品。另外，生成式AI应用的风险贯穿于模型设计、搭建、使用各个阶段，并会产生长远的效应，生成式AI时代下的数据风险同样需要引起重视。03驱动数据管理，打造成功实践生成式AI能够帮助企业自动化数据管理流程，并确保所生成输出的准确性，提高数据使用者的整体生产力。具体表现为：优化分析和洞察，为数据驱动型决策提供支持通过数据民主化、协作和素养实现业务运营通过一致性在整个组织内实现适合用途的数据使用情况支持数据隐私工作，以实现消费者隐私和法规遵从性04重构基础设施，实现高效运营为了充分利用大语言模型和生成式AI，企业应认真考虑支撑AI所需的基础设施、架构、运营模式和治理结构等，同时密切关注成本和可持续能源消耗。具体做法为：成本降低降低数据中心建设投入成本降低数据库迁移成本及运维费用降低数据分析平台构建、使用及维护费用降低ETL成本节省数据安全费用能力提升利用云的弹性及时响应对数据处理的需求，提供强大处理能力及无限扩展性摆脱传统平台束缚，更容易打破数据孤岛，重塑数据架构自动化的数据集成，零代码、高可用自助式的数据访问服务，随时满足业务人员的数据获取需求标准化的机器学习，使业务分析师更易掌握和使用，实现快速赋能生成式AI的快速发展已经掀起企业变革的浪潮。在这一时代背景下，企业正面临着包括数据应用、数据管理以及基础设施等多方面的挑战。这些挑战既是考验，也为企业重新审视数据战