企业加速数据管理升级 助力人工智能成果落地

根据全球人工智能技术研究与咨询机构信息服务平台集团（ISG）发布的最新研究，越来越多企业正加大对数据管理软件的投资，以应对人工智能（AI）规模化部署对高质量、可信、整合性数据的迫切需求。 ISG指出，企业普遍意识到，成功实施AI必须能即时获取各类经过清洗、整合与治理的可信数据。许多企业发现现有数据难以满足AI应用要求，因此正积极优化数据管理体系，以加速未来AI项目的落地。 研究强调，数据管理涵盖数据集成、治理、质量、主数据管理及数据智能等多个核心功能，均在随着AI战略的推进而不断演进。其中，数据集成可将多源平台数据融合，支持精准营销等业务场景。ISG预测，到2027年，四分之三的企业将采用“数据编织”技术，实现跨平台与云环境的数据统一管理。 数据治理在保障数据可信、合规与安全方面发挥关键作用，同时与AI形成良性互动：良好的治理能提升AI输出质量，而AI技术也可自动化治理流程。生成式AI的可靠性高度依赖数据治理，可有效避免敏感信息滥用或生成有害内容。 为建立统一的“单一事实来源”，企业正广泛应用主数据管理（MDM）技术，通过数据验证、去重与合并，提升数据一致性。ISG预计，到2027年，75%的企业将部署MDM与数据质量工具，以增强AI与商业智能（BI）系统的数据可信度。 数据智能软件则帮助管理员全面掌握数据使用情况，整合数据发现、元数据管理与治理能力，提升业务用户与分析人员的数据获取效率。 ISG对42家数据管理软件提供商进行了评估，涵盖数据集成、治理、质量、主数据管理与数据智能五大平台类别。在2025年《数据管理买家指南》中，Informatica、Oracle、IBM、Databricks、Microsoft等企业被评为各领域“总体领导者”，其中Informatica在多个类别中表现突出，被评定为“卓越”级。 ISG软件研究主管马克·史密斯表示，统一且安全的数据管理面临复杂挑战，而本研究揭示了各厂商产品的差异化优势，有助于企业构建适配AI部署的数据架构。 该研究基于超过一年的独立市场与产品分析，未受任何厂商影响，旨在帮助企业优化IT与业务软件投资决策。