企业AI战略和数据战略，哪个先行
数字化革命尚未成功，数智化浪潮已汹涌而来。在AI时代，数据无疑将成为企业的核心竞争力和护城河。但所有企业都应该把数据战略放在首位吗？这个问题还真不是简单的是或否。今天我们就来聊聊：为什么拥有数据战略至关重要，一个完善的数据战略该包含哪些要素，以及数据战略和AI战略如何随着时间推移和业务需求的增长协同演进。
没有数据战略的后果
去年以来，几乎所有有上进心的企业都在考虑或试图把AI融入业务流程，不少人砸了不少钱和资源启动项目。然而几个月后，他们才意识到一些严峻的现实：用于分析和训练预测模型的数据远远不够；不同部门的数据工程团队很难制定一个能够与其他数据很好映射的一致性架构；数据科学家想探索理解整个混乱局面背后的情况，部门负责人就得放弃对访问控制权的争夺。还有更头痛的——没人明白为什么两个独立团队构建的仪表板显示的总销售额增长数据会不一样，到底哪个才是准确的。
这些挑战，很多都是忽略了数据战略导致的，比如：
- 数据孤岛：各部门数据相互隔离，难以形成全局视野。
- 数据质量堪忧：不一致、不准确的数据让AI模型变得不可靠。
- 文档缺失：有价值的数据字段隐藏在冗长的代码文件里。
- 缺乏统一目录：对于不同的信息该用哪种表格，通常取决于你问的是谁。
- 合规风险：缺乏数据治理，可能引发监管问题。
数据战略如何助力AI
一个完善的数据战略能够有效缓解上述挑战，为企业的AI项目保驾护航。具体来说：
1. 构建统一数据视图
- ：建立一个中心化的数据资产清单，方便用户在整个组织范围内发现和理解可用数据。
数据目录
- ：创建集中式存储库，提供公司数据的全局视图，消除信息孤岛，实现跨部门分析。
数据湖或数据仓库
2. 全面提升数据质量
- ：引入自动化流程，识别并纠正错误、不一致和缺失值。
数据清洗
- ：实施严格的规则和检查机制，确保数据完整性和准确性。
数据验证
- ：制定统一的数据定义、标准和政策，确保整个组织的数据质量和一致性。
数据治理
3. 促进跨部门协作
- ：详细记录数据资产，提高可发现性和复用性，减少重复的“数据真相”。
完善数据目录
- ：搭建平台促进团队间数据和洞察的交流，避免重复劳动。
建立数据市场
4. 提高AI开发效率
- ：建立标准化的数据管道和工具，简化AI模型的数据准备过程。
优化数据准备
- ：集中式仓库能够支持跨部门分析，对跨部门AI项目至关重要。
完善数据仓库
5. 加速产品上市
- ：提供高质量、结构化的数据，加快AI应用的开发和部署周期。
快速洞察
- ：基于可靠数据做出明智决策，提高资源分配效率和项目优先级排序的准确性。
数据驱动决策
6. 强化合规管理
- ：在数据战略中纳入保护敏感数据的措施。
数据隐私保护
- ：实施强有力的安全控制，防止未经授权的访问和数据泄露。
数据安全保障
AI战略还是数据战略先行？
这个问题的答案不是一成不变的，而是取决于组织的具体目标、现有基础设施和成熟度。下面分三种场景来具体分析。
场景一：数据先行——适合数据驱动型组织
比如一个已经收集了大量数据的成熟公司，也有一些老的数据系统。这些数据存储在各个部门，但尚未被充分利用于高级分析或人工智能。
建议：
- ：确保组织内的数据质量、一致性和安全性。
数据治理
- ：打破孤岛，创建统一的数据架构。
数据整合
- ：升级或完善数据存储和处理能力。
数据基础设施
通过将数据战略放在首位，组织确保在引入AI时，模型将在高质量、一致性和良好治理的数据上进行训练，从而获得更可靠的结果。对于这样的公司来说，强大的数据基础是解锁AI全部潜力的关键。例如，拥有多年患者记录、诊断图像和治疗数据的医疗保健机构，可能会首先专注于创建数据战略，清理、标准化和保护这些信息，然后再启动预测性诊断等AI项目。
场景二：AI先行——适合以AI为中心的初创公司
一个使用新兴AI驱动解决方案的初创公司。他们可能没有太多历史数据，但对想要用AI实现的目标有清晰的愿景——无论是创建领先的推荐引擎、AI驱动的聊天机器人还是预测分析平台。
建议：
- ：明确定义AI解决方案需要实现的目标。
确定AI目标
- ：由于公司可能没有大量的内部数据，它可以专注于获取相关数据集或通过用户互动或合作伙伴关系生成新数据。
利用外部数据
- ：使用AI模型推动早期产品开发，重点是随着产品的发展收集和学习数据。
快速迭代
在这种情况下，AI是主要驱动力，数据战略与AI模型的成熟度并行发展。重点是快速迭代、实验和扩展AI能力。例如，开发信用评分模型的金融科技初创公司可能最初专注于AI，使用公开可用的财务数据、第三方API和客户输入来训练和完善他们的算法。
场景三：平衡法——适合既有数据又有AI抱负的组织
还有一类以技术驱动的、比较敏捷的中型科技公司，它拥有不错的数据资产，并有将AI整合到运营中的愿景。他们认识到数据的重要性，但也明白需要“做AI”以便在未来找到新的增长引擎。
建议：
- ：在识别关键AI机会的同时建立基础数据战略。
同步规划
- ：随着AI模型的开发，逐步完善数据战略，确保必要的数据可用、干净并准备好供AI使用。
迭代开发
- ：在实施AI的过程中不断改进数据战略，使其随着时间的推移变得更加稳健。
反馈循环
这种方法使公司既能够灵活地利用AI能力，同时又能确保数据基础足够强大，以支持长期增长。例如，拥有多年销售数据、客户行为分析和供应链信息的零售公司，可能会同时开发数据战略来清理和构建这些数据，同时开发AI模型优化库存管理、提升个性化客户体验。
