数据协同：与现代数据平台协调一致

研报总结

核心观点： 现代数据智能平台对于企业应用生成式AI至关重要，它如同交响乐团的指挥，能够整合所有数据组件，释放生成式AI的潜力。企业需要构建强大的数字核心，并通过现代数据智能平台实现数据准备，才能有效利用生成式AI推动创新和增长。

关键数据和研究结论：

• 47%的CXO认为数据准备是应用生成式AI的最大挑战。
• 拥有成熟数字核心的企业在应用生成式AI方面领先，其重塑功能的速度和价值创造是同行的两倍。
• 数据质量问题导致AI项目失败，30%的生成式AI项目将在概念验证阶段停滞。
• 最高绩效的公司更有可能将数据存储在云端的现代数据平台中。
• 通过构建、投资和创新、平衡技术债务的企业，其收入增长和盈利能力分别提高60%和40%。
• 现代数据智能平台能够打破数据孤岛，提供全面的企业运营视图，并支持生成式AI应用。

主要内容：

1. 引言： 强调数据准备对于应用生成式AI的重要性，并提出现代数据智能平台如同指挥，能够协调企业数据资源。
2. 数字核心的作用： 解释数字核心的构成要素，包括数字平台、数据和AI技术以及云基础设施等，并指出成熟数字核心企业能够更好地利用生成式AI。
3. 数据准备： 强调数据质量的重要性，包括一致性、完整性和及时性，并指出需要整合结构化和非结构化数据。
4. 现代数据智能平台的需求： 说明平台需要支持跨职能数据访问、成本管理、可扩展性和安全性，并能够通过生成式AI提升数据准备。
5. Databricks案例： 介绍Databricks如何通过其湖屋架构帮助电信公司从客户交互中提取洞察，并展示Accenture如何利用Databricks增强其AI解决方案。
6. 结论： 重申现代数据智能平台对于企业持续创新和增长的重要性，并指出拥有强大数字核心的企业将在未来竞争中占据优势。

总结： 现代数据智能平台是企业应用生成式AI的关键，它能够帮助企业构建数字核心，实现数据准备，并推动创新和增长。企业需要投资此类平台，以在快速变化的数字时代保持竞争力。