什么是统一数据？

By Alexandra Jonker , Tom Krantz

统一数据，定义

统一数据是指将各类异构数据源的数据集成为统一视图或统一平台。

传统上，统一企业数据可以减少数据孤岛，打造单一可信信息源并拓宽数据访问范围，这些能力可为数据分析与理性决策提供支撑。然而，人工智能 (AI) 的兴起让另一项价值愈发凸显：集成企业数据能够产出更可靠、贴合需求且时效更强的 AI 结果。

除应用价值外，实现数据统一的技术方式也在不断迭代。如今无需通过物理迁移数据，即可实现数据统一。数据虚拟化、零副本集成等技术，可对本地大型机或云端等任意位置的数据完成统一处理。

数据是企业储量极大的核心资源。各类系统与应用程序每时每刻都在产生数据。每封电子邮件、聊天、会议、社交媒体互动、文件和行动都代表一个客户或运营接触点，为分析、自动化和 AI 提供了源源不断的数据供应。

但对多数企业而言，这类数据无法直接投入使用。其中大部分为非结构化数据（例如图像、电子邮件和文档），这类数据缺乏预定义的架构，数量庞大且传统上难以分析。

企业数据涵盖所有类型的结构化和非结构化数据，同时存在严重分散的问题。它分布在大型机、云、数据湖、客户关系管理 (CRM) 和分析工具中，增加了复杂性和数据处理延迟。每个部门或团队还使用自己的工具集并遵循独特的数据政策，这会导致整个企业数据财产的数据格式不一致、出现偏差，数据质量随之下降。

随着决策速度和精准度变得愈发重要，企业需要能够高效利用所有数据。事实上，根据 IBM 商业价值研究院 2025 年 CDO 的研究，部署数据以获得竞争优势已成为首席数据官 (CDO) 的首要任务，优先级高于治理和安全。¹

有效的统一数据战略可以为企业提供完整、可信的业务视图。数据经过集成、具备高质量，可供业务用户和数据团队使用，从而加速了数据驱动的决策、创新和 AI 部署。

IBM IBV 还发现，将先前孤立的数据源连接起来的组织可以获得可衡量的收益。与没有连接的 Salesforce 客户相比，集成了大型机数据的 Salesforce 客户表示成本显着节省，且 AI 预测更准确的可能性高出近 30%。²

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企业 AI（包括生成式 AI 和检索增强生成）的效果取决于它可以访问的数据。如果没有统一的数据，就只能利用零散和不一致的信息。

举个例子：想象一家全球公司想创建一个 HR 聊天机器人，让员工可以询问请假政策、医疗福利和薪酬。当 HR 数据分散在各个区域和系统中时，模型只能对部分且不一致的数据点集进行检索和推理。

如果聊天机器人只能访问位于美国的文档，那么它对其他地区的员工就毫无用处。如果最新的更新存储在不同位置，员工就会收到过时或相互矛盾的答复。

统一数据还通过确保模型检索完整、一致和规范的数据，为模型提供更好的上下文环境（参见情境工程，可了解具体实现方式）。

企业环境不仅仅是数据集合。企业运营会受到制度、审批流程及法规的约束。这类信息大多以非结构化数据形式存在，分散在各类系统中且会持续更新。

将这些不同的来源集成在一起，可以为生成背景信息奠定更完整、更一致的基础，从而提升模型输出内容的价值与可靠性。同时，这也便于推行统一的治理规则，从而保障数据的安全性和合规性。

统一数据还可以加快企业 AI 的部署进度，并通过减少整理和清理数据所花费的时间，帮助企业更顺利地推广项目。实际上，86% 的组织优先考虑数据统一，以实现 AI 就绪。

统一且可访问的数据环境为企业带来了许多优点，包括：

提高成本效率

当数据分散在企业各处及不同数据源中时，组织通常依赖多种工具、数据存储解决方案和服务来对其进行管理。通过统一数据和集成功能、能力，他们可以减少工具蔓延，避免因频繁迁移数据、跨系统存储重复数据产生的存储空间成本。

改善数据访问和民主化

统一数据打破了孤岛，通常支持创建具有 360 度视图的单一自助服务式企业数据平台或仪表板。而且，当不同的利益相关者（例如数据科学家、数据工程师和商业智能分析师）都使用可信、一致的数据时，整个组织的业务决策也会更加协同。

提高工程生产力

数据工程师经常花费大量时间来整理、清理和准备分散在各个系统、存储库和团队中的数据集。统一数据可以显著减少工作流冗余，最大限度地减少分散的工具，鼓励重复使用和扩展有效的数据解决方案，从而提高整体运营效率。

更快地做出决策

统一数据缩短了数据和洞察分析之间的差距。省去数据整理和准备环节的耗时后，用户可以在数据仍具备时效性时，更快做出数据驱动的决策、发现新的用例并挖掘洞察分析。事实上，80% 的 CDO 表示，数据民主化有助于组织提升运转效率。³

降低风险

持续的数据流动和各类工具的使用可能会使数据面临安全和合规风险。但借助统一的数据生态系统，组织就可以更轻松地控制谁有权访问敏感数据，了解并解决漏洞，并统一应用必要的解决方案。

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虽然没有一种万能的数据统一方法，但每个数据统一过程通常都涉及多种方法的组合。以下是一些常见的数据统一技术：

从数据收集和摄取到转换、存储和消费，数据架构是数据在组织内部流转的蓝图。

现代数据架构通过智能衔接各个环节并简化数据访问来降低复杂性。用于数据统一的现代数据架构示例包括：

数据结构：利用机器学习 (ML)、主动元数据、应用程序编程接口 (API) 等技术，创建跨本地部署和云端环境（如数据湖、数据仓库和数据库）的统一虚拟数据视图。它们有助于平衡治理、可扩展性和访问性。
数据网格：按业务领域（例如，市场营销、销售或客户成功）组织数据，并将所有权赋予领域团队。它们通常与统一的数据平台和数据结构共存，后者可以自动化和优化关键组件，例如创建数据产品和管理元数据。
湖仓一体：将数据湖的可扩展、低成本数据存储与数据仓库的高性能分析和数据管理功能相结合。它们可以轻松合并和存储大量不同的数据类型，支持分析和 AI/ML 工作负载。
统一数据平台：将来自多个来源的数据（如 CRM、数据仓库、 SaaS 应用程序和 IoT 日志）集成至统一界面，这些数据通常来自不同供应商。它有助于减少不同部门之间的数据孤岛，简化治理，并为整个组织提供真实信息。