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Denodo举办数据编织研讨会 资深专家共话AI时代数据管理新机遇

龚作仁 2024/03/26 10:43

以生成式AI为代表的人工智能新技术,正引领全球新一轮生产力革命,对企业数据管理及数据价值开发的质量与效率提出新的挑战。数据编织(Data Fabric)作为解决数据质量难题、释放生成式AI潜力的重要技术趋势,正受到越来越多企业的关注。

2024年3月22日,由全球数据管理领导者Denodo主办的数据编织研讨会在深圳召开,与会嘉宾围绕行业趋势、核心技术及垂直行业应用等话题展开探讨,为AI浪潮下中国企业的数字化转型提供数据管理新范式。

挖掘数据生产力,数据编织成AI时代新趋势

生成式AI热潮下,大量数据价值亟待挖掘。IDC中国高级分析师李浩然引用机构调研数据指出,企业认为有60%的业务数据是有价值的,而这些数据中仅有56%被实际分析;有18%的企业认为“缺乏高质量数据”是其在组织中使用生成式AI的障碍之一。

数据编织是一种分布式数据管理架构,集成来自不同数据源的数据,安全提供不同数据对象的“集成视图”,将“集成数据”用于分析和操作。数据编织相关技术的应用能提供值得信赖的数据基础,提高生成模型的相关性和准确性,成为解决企业AI部署难题的重要路径。与此同时,生成式AI也降低了数据管理的使用门槛,大大拓展了数据编织的应用规模。生成式AI与数据编织互利共进,正为数据管理市场带来更大的发展机遇。

作为数据管理领域的资深专家,Denodo技术公司首席执行官兼创始人Angel Viña,被誉为“数据虚拟化之父”“逻辑数据编织之父”。他从技术的视角,对数据编织的优势做了进一步的解读。Angel Viña表示,传统数据管理方式产生的数据孤岛,会导致寻找业务的时间过长,从而导致实现价值的时间也会更长;同时,混合多元的数据生态,导致了数据资产不能够得到充分利用,数据治理异常复杂。逻辑数据管理作为新的管理方式,可以打破数据孤岛,让用户轻松获得访问的权限,同时通过简化和格式转换提高数据的时效性,帮助用户提高决策效率,建立更加突出的竞争优势。

25年技术沉淀,赋能全球企业数字化

数据编织作为一种技术趋势及数据管理理念,已经在众多行业头部企业中得到认可和应用。Denodo作为全球领先的数据编织产品供应商,以数据编织技术赋能行业客户,在数据跨境跨域传输、数据安全合规、客户精准营销、敏捷BI、IT现代化、数据架构升级等场景中,快速支撑业务创新与商业决策,至今已为遍布各主要行业的1000多家客户提供服务,其中包括众多世界500强。

基于Denodo提供的逻辑数据管理平台,企业可以通过IT基础设施升级,实现数据自助服务和集中化治理,对内提高运营效率、敏捷性和弹性,减少风险,对外改善客户体验。25年工程化的成熟技术及应用实践的积累,让Denodo深谙企业数字化转型各类项目场景与需求,为CIO、CDMO、CDO、CMO、CFO等角色带来显著价值及成果。

Denodo高级副总裁兼首席营销官Ravi Shankar表示,一个合理的、有逻辑的数据平台可以保障数据精度,即数据相关性强、可信度高,同时基于企业用户可以理解的语言,保障数据的提供速度与访问速度,满足终端用户的需求和期待。Denodo打造的逻辑数据管理平台,就是要让企业客户不再因为对数据的顾虑而影响商业决策,真正实现“无畏数据(Fearless Data)”。

加快布局在华业务,赋能数字经济发展

当下,我国正加快形成新质生产力,推动企业数字数字化转型、激活数据要素价值,成为发展新质生产力的重要抓手。《数字中国建设整体布局规划》提出,到2025年要基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,实现数据资源规模和质量加快提升,数据要素价值有效释放,数字经济发展质量效益大幅增强。

政策利好及市场需求驱动下,中国数据市场规模正迎来快速增长,数据管理需求持续升高。对于中国企业来说,能否激活数据要素、释放数据价值,成为在激烈的全球竞争中取得先机的关键。

Angel Viña表示,Denodo自2019年进入中国,经历了疫情、经济和供应链冲击,也见证了以AI为代表的创新技术兴起,以及数字经济加速运转带来的新机遇。Denodo扎根中国本土化的决心,与在数据虚拟化与逻辑数据编织领域坚持25年服务企业客户的定力与决心是一样的。无论是面向本土企业还是出海企业,业务经营者还是数据开发人员,Denodo都能基于深厚的行业积累帮助客户,为企业引入新型数据管理方法与工具,突破数据带来的威胁和痛点,创造新的价值。

未来,伴随着中国企业对数据编织的认知逐渐升温与趋向成熟,Denodo将作为中外数据管理的桥梁和载体,帮助更多企业在数字化转型的关键时期顺利过渡和升级。数据管理产业链上的相关企业有望进一步聚集,加速构建数据生态价值链,为中国数字经济高质量发展、加快形成新质生产力提供更大助推作用。

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:Laborer

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