引言
数据是现代创新的核心，生成式人工智能的兴起进一步凸显了数据的重要性。企业需要有效管理和利用数据，以加速创新、挖掘洞察、优化流程并打造个性化客户体验。
构建数据驱动型企业的关键
企业转型为数据驱动型需要构建适当的数据基础，而非全盘重来。亚马逊云科技等云服务提供商已帮助多家企业（如AstraZeneca、BMW Group、LG AI Research）实现数据整合和AI功能扩展。
当前数据挑战
企业面临数据量激增、数据孤岛、分析/机器学习技能缺乏、传统治理限制和数据安全威胁等挑战。根据埃森哲报告，97%的企业网络安全威胁增加，外部入侵成功率高达61%。
四大关键属性
成功的数据基础应具备四大属性：
- 面面俱到：提供适合任何用户、数据类型和应用场景的工具，以卓越性价比满足需求。
- 集为一体：打破数据孤岛，整合企业所有数据，使其发挥有效作用。
- 严格治理：管理数据访问权限，确保用户安全访问，提高团队行动速度。
- 智能：利用AI简化数据管理，优化数据查找、使用和洞察获取。
亚马逊云科技解决方案
亚马逊云科技提供全面数据工具和服务：
- 数据库：Amazon Aurora、Amazon RDS等，提供高性能和成本效益。
- Amazon SageMaker：统一数据访问和治理，支持分析和生成式AI应用。
- SageMaker Unified Studio：集成开发环境，加速AI开发。
- SageMaker Lakehouse：统一数据湖和仓库，打破数据孤岛。
- 分析服务：Amazon Redshift、Amazon EMR等，支持SQL查询、日志分析、流式传输和Spark。
- 人工智能/机器学习：Amazon Bedrock、Amazon Q等，支持基础模型和生成式AI应用。
- 数据治理：Amazon DataZone、Amazon SageMaker Catalog等，实现端到端数据治理。
- 智能功能：Amazon Q、Amazon Redshift Serverless等，利用AI简化数据管理。
案例研究
- ADP：利用Amazon Redshift和Neptune管理海量员工数据，提升同工同酬水平。
- 宝马集团：通过Amazon Aurora构建集中式数据湖，处理数百万辆汽车的遥测数据。
- ENGIE：构建Common Data Hub，消除数据孤岛，支持零碳排放转型。
- Pinterest：利用Amazon S3实现精细访问权限控制，确保数据安全和公平使用。
集为一体：打破数据孤岛
- 零ETL集成：支持Amazon Redshift和SageMaker Lakehouse无缝连接多种数据来源。
- SageMaker Lakehouse：统一访问S3数据湖和Redshift数据仓库，简化数据架构。
严格治理：简化数据访问
- 数据治理策略：与业务计划一致，确保数据安全和合规。
- Amazon DataZone：管理和治理数据访问，支持生成式AI功能。
- Amazon SageMaker：简化数据、模型和AI构件的发现、治理和协作。
智能化：利用AI简化流程
- Amazon Q：基于自然语言提供数据洞察和代码建议。
- Amazon Redshift Serverless：AI驱动的扩展和优化，自动组织数据。
- 高可靠性和安全性：Amazon S3、Amazon Lake Formation等提供数据存储和保护。
结语
企业需将数据作为战略资产，通过数据AI推动创新。亚马逊云科技提供全面服务支持企业构建数据基础，发挥数据价值并实现实时洞察向实质性创新转化。
