2024年GenAI新时代：采用逻辑数据管理白皮书-Denodo_11页_1mb

在2024年及以后，生成式人工智能（GenAI）将从理论潜力转向实际应用，帮助企业实现商业和财务价值，如降低成本、提高效率和创造收入。然而，GenAI的可靠性取决于数据质量，数据管理成为关键需求。麦肯锡调查显示，72%的组织将数据管理视为扩展AI的关键挑战，包括实时数据访问、数据孤岛和隐私问题。

企业中的GenAI应用场景日益增多，例如客户个性化服务、营销内容生成、产品设计辅助和客户服务。这些应用依赖大型语言模型（LLM），但LLM本身缺乏组织特定数据，导致“幻觉”问题。检索增强生成（RAG）框架通过实时数据访问克服了这一局限，提高透明度和准确性，但需要强大的数据管理基础。

Denodo平台作为逻辑数据管理工具，通过数据虚拟化技术，为GenAI应用提供安全、高效的访问接口。它支持数据质量监控、查询优化和隐私合规，帮助企业整合多源数据，并满足监管要求。例如，Denodo的语义层和查询优化功能加速了GenAI代理的开发。

GenAI还被应用于改进数据管理，如自然语言查询和自动数据准备，提升了数据民主化和操作精度。Denodo强调，组织必须投资数据管理以在未来AI竞争中获得优势。既然白皮书以Denodo Technologies的观点结束，它呼吁企业采用逻辑数据管理，为GenAI的可持续应用打下基础，以实现投资回报率。通过优化数据基础设施，GenAI可以释放数据价值，推动企业创新。