數據管理助企業AI成功：挑戰與策略解析

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了解企業AI準備度：一切都與數據有關

隨著人工智能（AI）成為商業運營的重要組成部分，許多IT團隊面對的挑戰並不容易。要理解這些挑戰，最好的方法往往是直接詢問那些負責將AI引入企業的實踐者——這正是NetApp最近發布的《2024雲端複雜性報告》所做的，該報告提供了有關組織如何管理挑戰的見解，顯示AI需要以不同的方式思考數據。

數據在AI成功中的角色

AI的核心依賴於數據。AI倡議的成功取決於組織如何準備、管理和利用其數據。NetApp的報告揭示，部署AI的挑戰往往源自於潛在的數據問題，特別是在混合雲和多雲環境中。那些通過數據策略來提升AI準備度的企業，更能解鎖價值並實現目標。

這一重點轉變反映了更廣泛的認識，即數據策略並非靜態。企業越來越將數據視為戰略資產，這需要一個支持動態環境的框架，從本地系統到基於雲的運營。建立統一的數據管理方法逐漸成為AI整合的基礎步驟。

實現AI準備度的挑戰

NetApp的《2024數據複雜性報告》指出，企業在成為AI準備就緒時面臨幾個主要挑戰：

1. 數據孤島仍然是重要障礙，限制了組織內部信息的可訪問性和流通。
2. 隨著AI擴大使用數據的量和敏感性，安全問題也日益嚴重。組織意識到，將強大的安全和治理措施納入數據策略是減輕風險和確保合規性的關鍵。
3. 可持續性成為另一個考量。隨著AI的快速採用，其能源消耗也隨之增加。企業開始探索新技術和框架，以減少AI運營的碳影響。

有效AI整合的步驟

儘管面臨挑戰，但在優先考慮數據策略的企業中，仍然出現了令人鼓舞的進展。那些採用統一數據管理方法的公司——在不將數據集中到單一位置的情況下，連接不同環境中的信息——更能支持AI運營。這種方法使企業能夠將數據基礎設施與AI目標對齊，同時保持靈活性和可擴展性。

組織也在投資於包含可持續性、安全性和適應性的戰略框架。通過將這些考量納入規劃，企業可以應對當前的AI需求，同時為未來的挑戰做好準備。

分析師的觀點：戰略反思的時刻

無法否認報告的結論，即2025年將成為企業AI發展的關鍵年份。那些優先統一數據、解決運營複雜性和整合可持續性實踐的組織，將更有可能釋放AI的全部潛力並獲得競爭優勢。企業在其AI旅程中正處於關鍵的轉折點。

儘管許多組織在優化數據環境方面已取得進展，但仍有大量工作要做。那些花時間評估數據策略並投資於長期解決方案的企業，將在AI日益融入企業運營時更具成功潛力。

為了推動AI的成功，組織必須採取一個戰略性的數據管理框架。這一方法應包括：

1. 統一數據基礎設施：在不同位置提供一致的數據訪問，而不依賴過時的單一數據湖。
2. 戰略投資：專注於增強數據治理、安全性和可持續性的工具和實踐。
3. 主動規劃：通過應對網絡安全威脅和環境影響等挑戰來未雨綢繆AI策略。

進行研究以支持《2024數據複雜性報告》的結果，為數據基礎設施的演變提供了基礎。NetApp深刻理解這些結果。今年早些時候，公司提出了其對AI智能數據基礎設施的願景，承諾解決報告中所識別的許多需求，並向企業級AI數據管理引擎邁進，超越傳統存儲。

在這一領域，NetApp以更全面和整合的數據管理視野領先於傳統競爭對手，這是我們從Dell Technologies或Lenovo等公司未曾聽聞的。正如報告所示，企業將會需求這種變革。

對於在此領域中導航的企業來說，關鍵的啟示是：理解和解決數據的複雜性對於實現AI準備度至關重要。AI需要以不同的方式思考數據。通過專注於數據管理、安全性和可持續性的基礎要素，組織可以為有意義的AI整合和創新奠定基礎，為長期成功做好準備。

在當前的科技環境中，企業若能靈活應對數據挑戰，將能在AI的浪潮中站穩腳跟，這將是未來競爭的關鍵所在。