生成式AI时代下的数据战略总结如下：
1. AI发展与企业重塑
- 人工智能拐点：人工智能发展进入新阶段，将深刻影响商业模式。
- 企业数据战略：74%的全球商业领袖表示增加在数据和AI的投入，重视生成式AI的价值。
2. 生成式AI的应用与挑战
- 应用方向：从咨询、内容创作到运营助手、流程自动化和企业安全。
- 挑战与机遇：技术进步带来新挑战，如计算需求、成本和数据安全问题。
3. 数据战略关键点
- 找准应用方向：评估低风险领域，探索创新潜力。
- 准备专有数据：确保数据在云端安全管理和处理。
- 驱动数据管理：提升模型训练与应用效果。
- 重构基础设施：考虑成本、能源消耗和治理结构。
4. 行业应用实例
- 咨询与服务：通过个性化服务优化客户体验。
- 内容生成：自动化内容创建，提高效率。
- 业务流程优化：实现流程自动化，提升效率和质量。
- 安全与合规：强化风险管理，提高安全性。
5. 技术创新与合作
- 亚马逊云科技：提供QuickSight BI、CodeWhisperer、Amazon Q等服务，助力生成式AI应用。
- Amazon Bedrock：简化构建生成式AI应用，支持基础模型的使用、定制和扩展。
6. 数据安全与治理
- 数据安全：随着生成式AI应用的深入，数据安全成为重要议题。
- 合规性：AI应用需遵守HIPAA、GDPR等法规，确保隐私和合规。
结论
企业在面对生成式AI带来的机遇与挑战时，需制定全面的数据战略，从找准应用方向、准备专有数据、驱动数据管理和重构基础设施等关键点出发，同时关注数据安全和合规性，利用技术创新，如Amazon Bedrock等服务，加速释放生成式AI的潜力，以应对未来的商业挑战。
