打造成功的 Gen AI 根据动型企业业

生成式AI（Gen AI）作为推动创新和收入增长的关键技术，正被企业广泛试验和投资。然而，多数企业在扩大Gen AI项目规模后难以从中提取显著价值，主要原因是数据和数据管理实践存在问题。凯捷报告中定义的九个数据驱动型企业关键属性，共同赋能组织实现业务目标、提升运营卓越性、改善客户体验并推动创新。报告指出，80%的全球组织增加了Gen AI投资，但仅有54%的数据高管意识到AI时代获胜所需的数据基础。

企业认识到数据价值，但大规模AI应用受限于数据质量。大量未结构化数据（如电子邮件、视频、图像等）难以识别、汇总和分析。数据质量低劣、治理不佳、分散在不同系统或存在安全问题，以及缺乏合适的技术技能，都阻碍了企业从Gen AI中提取最大价值。

为有效解锁和增强数据，企业需：

1. 创建扩展能力：避免过度复杂的生态系统，消除有效交付的障碍。
2. 统一数据管理：建立统一的企业级数据分类体系，确保数据可访问、结构化、值得信赖和成熟。
3. 数据治理与安全：实施强大的数据安全和合规政策，协调多供应商采购策略。

凯捷RAISE解决方案结合Databricks和Informatica的能力，提供开放标准的训练、推断、数据仓库、机器学习和数据集成等功能，支持混合云环境中的数据利用，降低管理复杂性。该方案通过数据网格确保数据民主化，支持企业试点、扩展和工业化Gen AI应用，实现可衡量的商业成果。

研究结论：企业需重视数据基础建设，通过整合先进数据管理平台和Gen AI解决方案，才能有效推动Gen AI规模化应用并创造价值。Capgemini RAISE提供模块化、灵活的端到端数据管理方案，支持企业在Microsoft Azure、AWS和Google Cloud Platform等平台上实现数据驱动转型。