Capgemini-打造成功的Gen_AI数据驱动型企业（英）-2024-12页_5mb

生成式AI（Gen AI）被视为推动创新和收入增长的关键工具，全球91%的组织正在实验或投资，88%计划在12-18个月内专注AI。然而，多数组织在规模化后难以提取大量价值，主要归因于数据和数据管理问题。数据是企业的重要资产，需要投资、管理和治理，以提供清洁、准确和可用的数据，构建数据驱动的Gen AI企业能降低系统复杂性、连接数据流程和政策，并支持敏捷决策（Capgemini报告指出九个关键属性，包括数据创建、处理和利用）。

Capgemini报告强调，尽管近三分之二的高管表示其组织使用激活数据（嵌入业务流程的信息），但80%的全球组织增加了Gen AI投资，却只有54%的数据专家知晓数据信托和原则，导致多数组织在数据质量、治理和技能方面受阻。数据通常非结构化（如邮件、视频、社交媒体），如果数据质量低、孤立或安全问题，组织将无法最大化Gen AI价值。

组织可通过四个步骤解锁数据：建立数据基础以获取及时且相关的洞察；移除交付障碍，如管理复杂性和成本；确保数据可规模化；制定统一数据治理流程，包括安全政策和多供应商策略。最终，数据需可访问、结构化、可信且成熟。

Capgemini提出的RAISE解决方案，结合Databricks和Informatica平台，提供了一个统一的AI风险框架。RAIZE支持Gen AI项目的工业化，处理数据复杂性和规模化，适用于多种云平台，并可通过模块化设计灵活部署。它通过数据产品、数据网格等技术，促进数据民主化，帮助组织在不同环境中pd性 rollout Gen AI。该方案已在全球合作中验证，可加速企业数字化转型。

总之，构建数据驱动的Gen AI企业需整合数据资产、提升治理能力和选择可靠合作伙伴，以实现业务扩展和创新优势。（528字）