在 AI 的時代，資料不只是資產，而是創新的命脈。然而，大多數的企業都掙扎著使用孤立的系統、擔負法規遵循風險，資料策劃者與消費者之間的差距也越來越大。解決方案？即是可大規模整合、管理和保護資料的整合資料策略。
以下是企業必須解決的一些關鍵挑戰：
分散式資料時代的零散現象
傳統 ERP 方法曾經透過集中企業資料來解決資料分散。然而，現今的企業無論在內部或外部，涵蓋雲端、邊緣和混合環境內都在面對大量多元、分散和即時的資料。雲端原生的應用程式已惡化資料分散的現象，使關鍵業務資料四散在不相連的系統之間。若有使用 AI 進行需求預測的零售公司，其資料分散於舊 ERP、雲端 CRM 和第三方後勤系統，AI 模型將會產生不可靠的預測。統一的資料結構可確保清楚即時的資料，進而準確預測並節省成本。
為何需要統一的企業資料結構？
- 整合應用程式架構中的結構化和非結構化資料，以及外部資料來源，打破資訊孤島。
- 透過單一、受管理的層來啟用分析和 AI 的即時資料存取。
- 支援混合和多雲端架構，確保跨環境的資料流暢。
角色演進：資料建立者至資料使用者
資料是企業轉型的重要資產，它需要像其他業務資產 （例如人才、財務、物料、設備、財產和客戶）一樣進行管理。資料管理會影響兩個主要角色：資料策劃者 （例如資料管理員、資料工程師、資料模型員和企業架構師），以及資料使用者（例如業務分析師、資料科學家、建模人員和企業使用者）。後者已呈現快速演進：除了企業應用程式、BI 報表製作和儀表板等傳統消費者之外，現在企業必須支援 AI、代理式 AI（agentic AI）的需求，以及需要重新整理、多樣化和受良好管理資料的互連端對端企業流程。此演進帶來新的需求和挑戰，以求跟上資料的數量、速度和多樣性，同時確保品質、安全性和法規遵循，並存取簡潔、可靠和可據以行動的資料。在大多數企業中，圍繞資料策劃的能力已落後於那些需要可靠資料的激增需求，往往會造成資料消費者以自己的方式發展，進而導致進一步的分歧和分散。
若要成功瀏覽此工作角色的演進，企業應尋找下列解決方案：
價值和風險：平衡商機和法規遵循
雖然 AI 時代的資料價值增加，但也有負債。對於資料安全性和保護缺乏調查能力，即使只是片刻，仍可能導致後果不堪設想，巨大的財務損失和商譽可能難以復原。逐漸增加的懲罰性和規範性的資料隱私法規，將規定對某人的個人資料進行合法使用。隨著體驗經濟的興起，信任關係是關鍵，問題變得更具道德：您 應該如何 處理這些資料？由於企業流程採用 AI 和代理式 AI（agentic AI）變得更加自主，因此這特別具有挑戰性。不忘企業容易受到不良行動者的攻擊，無論是內部還是外部。而隨著超互聯性丟棄城堡牆、幻象展現錯誤數據的操控能力，以及“武器化”AI和ML的潛力，它似乎管理數據將成為新的戰場。
考慮可降低這些風險的解決方案：
- 將治理、安全性和法規遵循嵌入資料結構中。
- 透過可解釋和稽核的資料管道，實現符合倫理的 AI。
- 透過內建加密、存取控制和異常偵測來防範威脅。
資料未來是智慧、統一且安全的
AI 時代需要新一代的資料策略，進而整合、管理和保護資料，同時運用 AI 驅動的創新功能，運用可平衡靈活度和控制的自助服務工具，賦予資料專業人員的能力。資料的未來是智慧、統一且安全的。您的企業是否已準備就緒？首先評估資料分散風險、評估管理差距，並探索與 AI 和業務目標一致的整合資料平台。
