如果说，寻找AI时代的机遇仿佛一个出海寻宝的过程。那么，企业一定需要这样一张精密的“寻宝图”来引导航程——这张图不仅要能帮助随时调节航线，还需要指引企业避开沿路的潜在风险、确保稳健驶向彼岸。

作为AI时代的基石，“数据”毫无疑问地成为了绘制这张“寻宝图”的核心材料。在企业启航之前，势必要优先考虑一个关键问题：我的数据准备好了吗？如果答案是否定的，那企业该如何正确地认识、就绪AI时代所需的数据？

解锁AI时代数据的无限价值

现如今，AI和机器学习技术的迅猛发展使得从大量数据中提取模式和洞察变得更高效准确，少数具有前瞻视角的企业开始存储大量数据，将其转化为有价值的商业洞察，提前超车进入到AI时代。

举个简单的例子，每天上亿司机的行为数据，会帮助自动驾驶算法进一步精进；线上购物平台能通过海量用户的购物行为准确预测你的购物喜好.......在AI时代下，企业可以通过源源不断的用户数据、行业数据、生产数据，变革甚至重塑商业模式、真正做到“未卜先知”。

用好三类数据，奠定AI时代竞争力

尽管数据至关重要，但也不能盲目“ALL IN”。根据国际知名分析机构艾哲森的报告显示，“专有数据”、“非结构化数据”、“合成数据”这三类数据才是对AI时代的企业发展最有助益的。

专有数据让大模型更贴合企业自身需求

公司内部生成的专有数据（如客户信息、产品细节、运营流程）不同于公开数据集，能提供独特视角和深入洞察。根据艾哲森调研显示：当大模型缺少具体企业的内部信息，在特定企业场景应用时准确率仅约30%。

融入企业内部历史和实时的专有数据，企业的专属大模型可以在各个领域更精确地助力业务发展，如结合企业自身的历史销售数据和实时的交易数据，大模型针对未来市场变化的预测会更加准确，帮助企业规避积压货物或者库存不足的情况。

非结构化数据带来无限可能

其次，对于企业发展来说，非结构化数据蕴藏巨大潜力。非结构化数据包括文本、图像、音频和视频等多种形式，通常包含丰富的上下文信息。尽管这些数据不容易被传统的数据库处理，但它们却蕴含着大量关于用户行为、情感和环境的细节。

当非结构化数据与结构化数据结合使用时，可以提供更加人性化和情境化的沟通体验。比如今年5月份发布的GPT-4o可以无延迟地和使用者开展语音对话，能感知、回应人类的情绪，让使用者惊呼：“仿佛在和真的人类交流”。

试想一下，如果我们将非结构化数据中的语调、个性和感觉等信号提取出来，落地在智能客服、AI营销知识管理、运营优化等场景，AI将真正成为一个懂客户、懂业务且善于沟通的领导者，带领企业不断进阶。

合成数据补足模型训练的数据“缺口”

最后，合成数据能有效解决AI训练需要大量复杂数据的需求，并规避大规模真实数据所带来的高成本和潜在的法律、商业、道德等风险。

合成数据还可以用于风险管理、设计假设情景、消除模型中的偏见。这对于确保AI系统公平性和可靠性至关重要。此外，它还能在不侵犯隐私的情况下训练AI模型，避免了真实数据可能带来的隐私泄露风险。

三大核心策略——确保数据就绪的高效路径

策略1：数据开发和治理

保证数据的质量是企业布局人工智能成功的首要关键。企业需要转变过去随意存储数据的思维，转为像开发产品一样，采取积极、完整的措施保障数据被全流程开发和维护，同时适当投资用于数据的收集、清洗、分析及应用等流程的技术和平台，确保数据开发高效、准确。

同时，在企业逐步转变数据处理模式的过程中，企业应建立检视数据质量的机制，并持续监测人工智能大模型的性能和落地效果，才能保障随着时间的推移，模型和数据之间始终保持相关性和准确性。

策略2：数据集成与融合

为了更好地在整个企业运转流程中广泛应用生成式AI，企业应构建一个统一的数据平台（或数据知识库），实现不同来源和格式数据的集成与融合。

策略3：数据安全与合规

在海量数据流转的过程中，数据泄露、隐私侵犯、安全攻击等问题层出不穷，比如生成式AI带来了新型攻击包括，制造深度伪造（Deep Fakes）、数据投毒（Data Poisoning），甚至使匿名数据更容易被识别；用户也会担忧企业用于大模型训练的数据来源是否正规，有无侵犯个人隐私等等，企业应该着重考虑数据的合规性、采取适当的安全措施保护数据。

在我们思考如何就绪数据的过程中，数据基础设施显然也要有所升级——

一个能真正承载AI应用的数据技术设施，不仅仅需要以“一套统一的数据存储底座”来满足AI大模型采、标、训、推、归档全过程的需求，以及多业务部门、多环境的存储需求，也要在性能、稳定性上有卓越的表现。因此，深信服在今年发布了一款专为AI大模型打造的统一存储平台“统一存储EDS 520 版本”。

基于深信服EDS，企业可以更高效地就绪数据、并在AI应用中以超高性能和稳定性存储、访问数据：