《大数据融合：当分析遇见人工智能》| 南华早报

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在一间普通的会议室里，一位财富500强零售商的资深数据架构师调出了一个五年前还无法想象的仪表盘。她在传统商业智能指标与复杂人工智能模型间切换，所有数据都来自同一个庞大的客户数据库。分析与人工智能之间的无缝交互不仅令人印象深刻——更代表着企业数据战略的根本性转变。

尽管大多数人认为分析与人工智能分属完全不同的领域，但它们的边界正在融合。企业逐渐发现他们最宝贵的资产——数据——可以发挥双重作用。那些支撑分析的数据，正成为人工智能和机器学习模型的基础。

例如，制造业团队过去分析设备传感器数据用于维护排程，现在则用相同数据集训练AI模型来预测故障发生。同样，医疗机构曾仅将患者记录用于报表生成，如今则利用这些数据开发辅助潜在诊断和治疗方案的人工智能系统。

虽然这种融合并非新现象，但生成式AI（gen AI）催生了既能支持分析、又能作为构建最新AI模型（如Anthropic的Claude系列或亚马逊新推出的Nova模型）基础数据的迫切需求。生成式AI也凸显了企业数据利用的长期挑战，并带来了新的难题。“对AWS客户而言，为生成式AI准备数据不仅是技术挑战，更是战略要务，“AWS人工智能与数据副总裁Swami Sivasubramanian表示，“专有的高质量数据是将通用AI转化为强大商业应用的关键差异点。为迎接AI驱动的未来，我们正帮助客户构建具备内置安全与隐私功能的云端数据基础架构，这是AI准备工作的核心。”

数据挑战：过去与现在