数据管理的新规则-在人工智能时代创造价值（英）-2025_20页_12mb

核心挑战

1. 数据量与复杂性：数据爆炸式增长导致存储、安全和访问难度增加，67%的受访者认为数据量是主要挑战，复杂的数据结构使传统的集中存储策略不再适用。
2. 合规与安全：69%的受访者指出数据安全和合规是重大障碍，GDPR等法规对数据可见性提出更高要求，导致潜在罚款和声誉风险。

最佳实践

1. 数据生命周期管理（75%）：涵盖数据创建、存储、使用和销毁的全过程，提升数据质量与效率。
2. 数据管道管理（73%）：确保数据从源头到分析的流畅与安全，减少迁移成本和时间。
3. 数据分级管理：根据数据的重要性和用途进行存储优化，降低冗余和存储成本，提高访问效率。

领导者优势
数据管理领先的组织（采用数据联邦、管道、生命周期管理）在成本控制（62%实现降本）、安全响应（更高的威胁检测率）、业务创新（69%提升净利润率）等方面表现卓越。

数据与AI的关系
正向协同：AI提升数据管理效率（如自动化数据清理），优质数据增强AI模型准确率；但AI也加剧数据管理的复杂性（如数据集成难度）。

执行建议

1. 数据分类与访问策略：明确数据用途，结合联邦技术实现统一访问，避免数据迁移成本。
2. 平台一体化：构建集数据管道、分析与共享功能于一体的数据平台，减少工具冗余。
3. 质量优先：将数据治理纳入核心策略，避免“垃圾数据导致垃圾AI”。

结论
在AI时代，数据管理需从传统集中式走向灵活、分级和智能化策略，结合AI优化治理流程，方能实现成本与价值的双重提升。