将数据转化为切实可行的洞察分析

您是数据领导者。随着您所在的组织推进 AI 计划，领导层期待您实现投资回报，您承受的压力日益加剧。

您有责任确保 AI 模型所使用的数据可靠、优质、可信，并符合不断变化的监管要求。然而，您拥有的数据可能多到超出您的管理能力，您甚至可能不清楚组织内所有数据的存储位置。

而这就是数据智能的用武之地。它能将原始数据转化为可落地的洞察分析，整合数据治理、质量、沿袭与共享能力，让数据使用者获取具备上下文的可靠数据。

作为数据领导者，您敏锐察觉到数据改变游戏规则的力量，也清楚随之而来的高昂期望。您的组织依赖您将数据转化为可信且可落地的洞察分析。但随着数据量与复杂性呈爆炸式增长，阻碍您成功的障碍也在快速增多。

海量数据

数据量不仅庞大，还可能难以管控。数据来源广泛，且全天候持续产生。虽然更多数据本应带来更多洞察分析，但这往往伴随着更多干扰信息。有价值的信号会被淹没。重要决策因此受阻。此外，您所拥有的数据也未必总能让人信服。

孤立的数据

您或许有过这样的困扰：明明知道答案就藏在某处，却因数据孤岛、系统隐藏或治理不一致而无法获取。当数据处于碎片化状态时，即便拥有最优质的工具和人才，也难以达成预期成果。

低质量数据

获取数据是一回事，信任数据则是另一回事。格式不一致、上下文缺失、来源过时等问题，不仅浪费时间、资金和人力，也让您难以信任这些数据。而缺乏信任，创新便会陷入停滞。

数据隐私和安全

IBM 的一份报告指出，2025 年数据泄露的平均成本达 444 万美元。面对如此高昂的代价，您做出的每一项数据相关决策都伴随着巨大风险，尤其在金融、医疗等监管严格的行业。

数据智能通过将海量分散的数据转化为清晰、可落地的洞察分析，帮助您应对这些挑战。最重要的是，它能解答一系列关键的数据相关问题。

• 组织拥有哪些数据？这些数据存在的意义是什么？
• 这些数据从何而来，又位于何处？
• 数据在流转过程中经历了哪些变化？
• 谁有权访问这些数据？
• 数据集之间存在怎样的关联？
• 这些数据是否足够可靠，可用于训练 AI 模型？

通过解答这些问题，数据智能让组织更深入地理解自身数据，以及如何从中挖掘最大价值。它支持自助式分析，助力商业智能、生成式 AI 等各类核心举措。

如今，企业深陷杂乱、分散的数据泥潭，往往只能被动应对，而非主动挖掘其中的真正价值。数据智能具备多项核心优势，能够精准应对这些关键挑战。

挖掘孤岛数据

数据智能可以帮助组织发现、评估、编目、整理和治理数据资产，无论数据资产位于何处。集中统一的数据目录与数据集市，降低了数据基础设施的复杂性，让团队更易找到所需数据。

通过打破数据孤岛、促进协作，数据智能推动组织做出更快速、更明智的决策。它让合适的人在合适的时间获取合适的数据，从而提升业务敏捷性，加快价值实现速度。

将原始数据转化为切实可行的情报

通过利用数据分析，数据智能可以从您的数据中提取切实可行的洞察分析，以便您做出更好的决策。这类分析可采用多种形式，包括预测性分析（用于预测未来趋势）和规范性分析（用于确定最佳行动方案）。

数据智能可以帮助用户了解所在组织拥有哪些数据及如何运用这些数据，让团队更便捷地对接所需数据集。

提升数据可信度

如果缺乏充分的数据可信度，企业将难以释放 AI 的潜力。数据智能通过保障各个维度的数据质量（涵盖准确性、完整性、一致性和及时性）解决这一问题。其成果如何？可信赖的数据将为业务带来变革性价值。

“即使是逐步提高数据质量，也能增强组织创造价值的能力，并将数据风险降至最低。”
 

David Feshbach
全球信息治理与产品方法负责人
IBM Consulting 混合云与数据部门
 

请按照以下五个步骤操作，将您的数据挑战转化为机遇：

1. 建立完整的数据清单与特征分析

识别并记录所有数据的存储位置，包括其来源与最终用户。

2. 在高影响力领域开展数据智能试点项目

通过在关键领域优化数据治理、数据质量、数据沿袭与数据访问权限，展现数据智能的价值。

3. 实现数据治理框架的自动化与整合

建立数据质量校验、监管合规管理及完善的数据沿袭跟踪体系。

4. 搭建自助式数据访问与分析平台

让合适的用户能够便捷地查找、理解并信任所需数据。

5. 通过培训与互动推广数据智能文化

鼓励组织各层级统一运用数据智能。