来源（公众号）：大数据AI智能圈 昨天和一个做AI产品的朋友聊天，他说现在做智能体项目时遇到个头疼问题：用户每次都要重新介绍自己的背景，智能体完全记不住之前的对话。 这让我突然意识到一个深层次的问题——我们一直在优化智能体的大脑，但却忽视了一个更根本的问题：它有没有记忆？ 这可能就是当前AI产业最大的认知盲区。 技术演进的隐藏脉络 大多数人以为AI的发展路线是：简单问答 → 复杂推理 → 多模态理解。 但真正推动AI智能体进化的核心驱动力，其实是记忆能力的突破。 为什么这么说？让我们回顾一下智能体发展的三个关键阶段： 第一阶段：检索型智能体（2020-2023） 这类智能体就像图书馆的管理员，你问什么，它去数据库里找什么。 Claude、GPT都属于这个范畴。它们确实很聪明，但有个致命缺陷——每次对话都是孤立的，智能体无法从历史交互中学习。 我见过太多这样的场景：用户花半小时向客服AI解释了自己的业务场景和需求，关掉聊天窗口再开新对话，AI就像什么都没发生过一样。 第二阶段：上下文智能体（2023-2024） 随着长上下文窗口技术的发展，AI开始能"记住"更长的对话内容。 这时候的智能体就像有了一个更好的笔记本，能把对话内容都记下来。 但这种记忆是机械的、线性的。它能回忆起用户说过的话，但无法理解这些信息之间的深层关联。就像一个学生死记硬背了课本，却不会举一反三。 第三阶段：认知型记忆智能体（2024-现在） 这才是真正有意思的地方。新一代智能体开始具备选择性记忆和知识图谱构建能力。它们不仅能记住对话内容，还能理解用户画像、构建实体关系、形成持续学习的认知闭环。 这种智能体已经不再是简单的问答机器，而是具备了真正的"学习能力"。 商业价值的临界点 为什么说AI记忆是下一个风口？ 从商业角度看，它解决了企业AI应用的最大痛点。 个性化服务的规模化难题 过去做个性化AI服务，企业需要为每个用户单独训练模型，成本高得离谱。 AI记忆技术让"一个模型，服务千人千面"成为可能。 我了解到有个做教育AI的公司，通过记忆系统记录每个学生的学习习惯、知识掌握情况、兴趣偏好。系统能为每个学生动态调整教学内容和学习路径，学习效率提升了40%以上。 企业知识资产的激活 很多企业积累了几十年的内部知识，但这些知识分散在各种文档、邮件、会议记录中。传统RAG只能做简单的文档检索，而AI记忆能构建企业专属的知识图谱。 好比员工问"如何处理客户投诉"，AI不仅能找到相关的流程文档，还能基于历史投诉案例、员工经验、上次类似问题的解决方案，给出个性化的处理建议。 智能决策的基础设施 更深层的是，AI记忆为智能决策提供了可能。 传统AI只能基于当前输入给建议，而具备记忆的AI能分析用户行为模式、决策历史、效果反馈，给出更精准的决策支持。 技术实现的三个关键挑战 当然，AI记忆系统的落地并非易事。 在实际项目中，我发现了三个最核心的技术挑战： 第一个挑战：记忆的选择性和可靠性 不是所有信息都值得长期记住。 系统需要智能判断什么信息应该长期保存，什么信息可以遗忘。 有个做法律AI的朋友分享过经验：法律条文需要永久记忆，案例分析需要长期记忆，但客户一时的情绪表达、临时想法就应该快速遗忘。这需要设计复杂的记忆权重和衰减机制。 第二个挑战：隐私和安全的平衡 AI记忆涉及大量用户隐私数据，如何在提供个性化服务和保护隐私之间找到平衡，是个技术伦理问题。 现在比较主流的做法是采用联邦学习和差分隐私技术。 用户的敏感信息在本地处理，只将匿名化的特征上传到中央模型。这样既保护了隐私，又能让系统从整体数据中学习。 第三个挑战：多模态记忆的融合 未来的AI记忆不会只存储文字信息，还会包含图像、声音、视频等多模态数据。 如何让这些不同类型的信息形成统一的知识表征，是个技术难题。 我看到有些前沿团队在研究多模态知识图谱，将视觉、听觉、语言信息统一映射到同一个语义空间中。这可能需要更复杂的神经网络架构和训练方法。 落地实践的冷思考 基于这些认知，我想分享几个关于AI记忆系统落地的建议： 第一，循序渐进很重要 不要试图一次性构建完美的记忆系统。 从简单的对话历史存储开始，逐步增加实体抽取、关系构建、语义推理等功能。 有团队上来就想做完整的知识图谱，结果发现数据质量、计算资源、开发周期都跟不上。反而是那些从简单对话记忆做起的企业，更容易取得实际成果。 第二，关注数据质量 AI记忆系统的效果很大程度上取决于训练数据的质量。 垃圾进，垃圾出，这个道理在AI记忆领域尤其明显。 建议在系统上线前，先对历史数据进行清洗和标注，剔除噪声信息，提高数据的一致性和准确性。 第三，预留足够的计算资源 AI记忆系统对计算资源的需求是动态增长的。 随着用户数量和使用时长的增加，系统的记忆存储和检索压力会呈指数级增长。 架构设计时要考虑水平扩展能力，避免后期出现性能瓶颈。 结语 回到开头的问题：AI记忆为什么会成为下一个技术风口？ 答案很简单：它解决了AI从工具向伙伴转变的核心问题。当AI能够记住我们的偏好、理解我们的需求、积累我们的经验时，它就不再是冷冰冰的程序，而是真正能理解我们、帮助我们的智能伙伴。 这种转变的影响是深远的。它不仅会改变AI产品的形态，更会重塑整个AI产业的商业模式。 未来五年，AI记忆技术很可能成为区分AI工具和AI智能体的关键分水岭。那些能够提供持续学习、个性化服务、智能决策的AI系统，将在激烈的市场竞争中脱颖而出。 而那些仍然停留在问答机器层面的产品，终将被时代抛弃。 AI记忆革命已经开始了，你准备好了吗？

引言 今年的AI领域，堪称“神仙打架”。两周前，Google突然发布Gemini3，其基准测试成绩断档领先，迅速引爆科技圈，公司股价也应声大涨。 此前Gemini系列—直低调，风头被ChatGPT和Claude占据；而Gemini3的横空出世，让业界重新审视这位AI“老大哥”——无论是Vibe Coding的准确度与审美，还是Nano Banana Pro的精度，都展现出“六边形战士”般的全面能力。 AI浪潮已不可避免地席卷数据行业。最近几周，我们收到不少客户咨询，希望搭建“ AI 数据中台” ，并构建多个 AI 用数场景。然而深入沟通后我们发现，很多企业的基础数据状况并不乐观：信息化系统零散、缺乏统—数据底座……在这样的基础上推进AI，注定困难重重。 类似情况在行业中十分普遍。不少企业过去几年投入大量预算做AI POC（概念验证），却始终难以规模化落地。问题往往不在模型本身，而在于数据治理的根基尚未夯实。无论是AI应用、智能分析，还是行业模型微调，都离不开工业级、可复用、可信赖的数据底座——而这，正是数据治理工作的核心目标。 本文将从数据广度、数据质量、业务理解三个维度，阐述为什么“要做AI，先做数据治理”。 一、如果跳过数据治理，AI的致命缺陷 1.1 数据孤岛 AI=数据+算法+算力， AI应用必须先获取数据才能做场景化处理。真正有价值的AI，需要全方位的数据，而非零散的“单—视角 ”。 大多数企业的信息化建设是离散进行的。客户数据存储在CRM系统中，用户行为数据散落在各类日志中，财务数据则位于ERP系统内。这些数据天然形成隔离，导致唯—标识难以建立，模型无法准确关联用户在跨业务场景中的行为轨迹。 AI模型只能基于单—系统的碎片化数据进行训练，无法关联用户的跨业务行为。 这就是缺少数据治理工作支撑的典型问题：数据广度和深度不足，AI无法形成对业务的全面认知。而系统化的数据治理，正是通过“数据归集+统—建模”，为AI提供全景数据支撑： 数据归集：通过数据集成平台实现跨源数据的汇聚。 数仓规划：基于数仓规划和主题域设计，构建宽而全的数据。 龙石数据中台提供多源异构数据集成、实时与批量同步、低代码可视化配置、多协议转换、高可靠容错及信创适配能力，全面支撑高效、安全、灵活的数据集成需求，打通数据孤岛。 1.2 垃圾进、垃圾出 “垃圾进、垃圾出”由来已久，在AI时代被进—步放大，输入数据的质量，直接决定模型输出的价值。劣质数据喂给再先进的大模型，也只能产出—本正经的“高科技垃圾”。 有些企业认为： “不做数据治理，用开源ETL工具把数据抽出来不就行了？ ” 这是—个典型误区： 数据归集 ≠ 数据治理 。 某零售企业曾试图跳过数据治理，用AI助手统计销售额。由于底层数据中存在大量未剔除的测试订单，且金额单位（元/万元）混乱不统— ，AI输出了严重虚高的业绩，误导了管理层决策。 真正的数据治理除了实现数据汇聚，更关键的是构建全链路的数据治理体系，从源头保障数据质量，为AI项目规避“垃圾进、垃圾出” 的风险。 数据治理：数据标准管理、质量校验、数据血缘。 资产沉淀：指标中心、标签中心、清洗/加工流程标准化。 龙石数据中台-数据治理模块，基于智能化数据探查与大数据旁路监测技术，提供可视化规则配置、自动化质量评测（支持百亿级数据5分钟内完成千万级评测）、问题闭环管理及多维度精细化质量报告，构建不侵入原系统的统—、高效、智能的数据质量管理体系，从源头减少 “垃圾数据”的产生。 1.3 AI不懂业务 无论是中台、 BI还是AI，技术的终极目标都是服务业务。脱离业务理解的AI，即便技术指标再优秀，也难以创造实际价值。数据治理的关键作用之—，就是完成企业业务知识的数字化沉淀，为AI提供“业务认知”基础。 当业务人员用自然语言向AI提问时，使用的是业务术语；而AI底层运行依赖的是技术语言。 例如，电商运营人员问 AI ：“神仙水上周的销量是多少？ ” “神仙水”是消费者端的俗称，实际产品名是“SK-II 护肤精华露”。 如果数据中台未建立业务术语与产品之间的映射关系，AI 在底层就找不到“神仙水”这—字段，自然无法返回准确销量。 有效的数据治理不仅是提供一个技术平台，更是助力企业沉淀业务知识，构建“业务语义层”的管理工程： 业务驱动建模：模型结构与业务流程对齐。 指标/标签体系沉淀：让模型直接使用业务语义。 数据 + 业务知识的双重监督：减少“黑盒错误”。 龙石数据中台-AI用数智能体，通过汇聚多源异构数据并进行清洗、转换与集成，确保数据准确—致；同时依托元数据增强技术构建企业级知识图谱，实现数据语义标注与业务含义补全，让系统更懂业务、更准查询，为智能分析与决策提供高质量、可理解的数据基础。 二、总结 梳理下来，我们可以清晰地看到： AI与数据治理并非“替代关系”，而是 “协同共生”的关系。 AI=数据+算法+算力，数据提供 AI 学习的基础信息；算法决定加工数据的步骤，以及以产生智能的决策；算力支撑算法高效地处理海量数据。 跳过数据治理做AI的代价是惨痛的，短期看似乎节省了数据治理的成本，但长期看，每个AI项目都将陷入重复的数据清洗泥潭，架构越来越乱，维护成本呈指数级上升，最终沦为烂尾工程。 本文仅基于当前小编的行业实践和观察整理，期盼与大家一起深入探讨。龙石数据长期专注于数据管理能力的输出，我们正在将多年实战经验整理成书，新书内容即将在各大平台分享，希望能更好地助力大家的数据治理工作。

在数字经济深化发展的2025年，数据已成为企业核心生产要素。企业数字化转型进入深水区，构建统一、敏捷、智能的数据中台，从“拥有数据”转向“用好数据”，成为提升核心竞争力的关键。然而，面对市场上众多的数据中台产品与服务，企业决策者常感困惑。选型不应仅是对技术参数的简单对比，而应是一场对自身业务需求、数...

在数字经济迈向纵深发展的2025年，数据要素的市场化配置与价值释放已成为国家战略与企业共识。随着数字化转型进入“深水区”，企业面临的挑战已从“上云用数”的基础设施建设，转向如何让数据真正“活起来、用起来”，高效支撑业务创新与管理决策。数据中台，作为连接前台业务与后台系统的“能力复用平台”，其战略价值...

企业在启动数据治理时，往往面临一个核心困境：面对林林总总的理论、方法论和产品，缺乏一套统一的“语言”和客观的“标尺”来进行评估和选择。不同厂商的说辞各异，如何判断一个框架或一套方案是真正契合企业长远发展，而非仅仅包装精美的“概念”？解决这一困境，需要一个中立、全面且能与业务战略对齐的评估体系。由中国...

许多组织的数据治理项目投入巨大，却收效甚微，最终沦为“报表好看、业务无感”的“数据面子工程”。其根源在于将数据治理视为一个纯粹的技术项目，而忽略了它本质上是一场涉及战略、组织、流程与文化的系统性变革。本指南旨在剖析数据治理中最常见的20个“深坑”，并提供基于实践经验的务实解决方案。 一、 战略与认知...

国家发展改革委 国家数据局 教育部 科技部 中共中央组织部 关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见 发改数据〔2025〕1425号 各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团发展改革委、数据管理部门、教育厅（教委）、科技厅（局），部属各高等学校、部省合建各高等学校，各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团党委组织部： 数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，承担着培养深化数据要素市场化配置改革和数据赋能人工智能高质量发展所需各类人才的重大使命，是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础。为加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，建立数据领域科技发展、国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式，激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展，现提出如下意见。 一、以国家战略为牵引，健全数据要素学科专业 （一）优化学科专业设置。教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与。建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制。支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的相关专业。 （二）支持分层分类建设。支持有条件的综合性高校建设数字学院，整合校内相关学科资源。支持理工类、财经类、政法类、传媒类、艺术类等特色高校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法学、数字治理、数字传媒、数字艺术等优势专业建设。支持有条件的高校面向数据产业发展急需的知识和技能要求，开设数字贸易与商务、数字媒体艺术、数字政府治理、数据安全、数智化供应链管理、健康医疗大数据、数据中心智慧运维、国际数据治理等“微专业”。鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校，指导职业院校增设特色专业。 （三）建强核心教学要素。加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设，推出一批特色优秀教材，支持具备条件的高校组织开展教师教学能力培训。支持高校按规定聘请行业专家开展协同育人，支持企业、研究机构和政府机关等与高校开展项目合作和教师实践锻炼等。数据要素相关教学指导委员会要充分发挥作用，切实履行好研究、咨询、指导、评估和服务职能，注重听取行业专家意见建议。 二、以产业发展为导向，推进数据行业职业教育 （四）打造产教融合生态。建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会。鼓励各地以产业园区为基础，打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体。支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头，组建行业组织、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据行业跨区域产教融合共同体。研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准。 （五）推动教育教学改革。鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共建“校中厂”“厂中校”实训基地。加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，落实教师企业实践规定，推动企业导师到职业院校从教，支持高水平职业院校和龙头企业共建教师培训基地。加强数据行业人才需求分析预测，实施数据相关专业就业跟踪计划。鼓励职业院校学生设计数据要素开发利用相关项目，参加世界职业院校技能大赛相关赛道比赛。 （六）丰富课程教材资源。支持数据企业、行业协会商会与职业院校共同建设一批基于真实应用场景的数字课程，开发一批满足实操需求的工作手册式教材，形成一批可复制可推广的项目教学案例。支持职业院校建设数据相关专业教学资源库，探索建立数据相关专业教学资源库全域共享机制，逐步实现全覆盖。建立“赛课联动”机制，推动竞赛成果转化为教学资源。鼓励各类专业增设数据课程内容，助力传统行业智改数转网联。 三、以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究 （七）加强科研组织建设。加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团。开展高层次数字人才培养行动，做好国家重大人才工程项目在数据领域的落地衔接。鼓励有条件的学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，畅通数据要素理论方法、技术工具和开放数据集等高质量成果发表渠道。依托数字中国建设峰会、中国国际大数据产业博览会等平台，定期组织数据领域学术交流，集中展示宣传前沿技术、优秀著作等成果。 （八）加快主攻方向研究。瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究。聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究。紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术发展趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究。围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究。构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系，为数字中国高质量发展提供理论支撑。 （九）夯实科学数据基础。培养一批跨学科、跨专业的数据工程团队，开展科学数据资源采集生产、加工整理和开放共享，打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库。打破创新主体间“数据孤岛”和科研人员“用数”壁垒，推动科学数据与产业数据开放共享、深度融合，以国家科学数据中心等国家级科创平台为主体，加快建设科技领域数据基础设施和高质量数据集，为人工智能驱动的科学研究注入数据新动能。 四、以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 （十）建设典型应用场景。推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设一批数字人才培养典型应用场景。强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用，支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才。探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化。鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠。 （十一）创新协同培养模式。支持具备条件的高校与企业、研究机构和学会协会商会等共建数字领域专业特色学院，以应用场景为牵引，打造一批核心课程、核心教材、核心师资团队和核心实践项目，积极开展国际交流合作，加强拔尖创新人才培养。支持数字中国建设综合试点、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集聚区试点，探索有区位产业优势的数字人才特色培养项目。鼓励高校建设数据要素交叉学科平台、产教融合研究院等新型组织，深化成果归属、指标分配、工作考核、绩效发放等机制改革。 （十二）打造科技创新平台。按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台。培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地。组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发，产出高质量研究成果。鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目，增强学生科研能力和职业竞争力，协同培养国家战略急需的复合型应用人才。 国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，建立常态化工作联系机制，共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境。组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力。国家数据局负责跟踪监测实施效果，研究开展数字人才指标监测，适时总结经验做法，推广典型案例。各省、自治区、直辖市相关部门要根据工作实际认真组织实施，共同推动各项政策措施落地见效。 来源（网站）：国家数据局

在数据驱动决策的时代，企业数据中台汇聚了海量信息资产。然而，如何让非技术背景的业务人员也能像对话一样便捷地获取洞察，成为释放数据价值的关键瓶颈。AI智能问数（NL2SQL，自然语言转数据查询）技术的出现，正致力于解决这一痛点。它允许用户通过日常语言直接提问，系统自动理解意图并返回数据结果或可视化图表...

在传统企业信息化建设的演进过程中，“数据孤岛”是困扰管理者多年的顽疾。所谓数据孤岛，是指企业内部各个部门、各业务系统基于自身需求独立建设信息系统，这些系统“各自定义、各自存储”，彼此间数据标准不一、技术异构、缺乏有效关联，如同一个个相互隔绝的岛屿。其成因源于早期信息化缺乏整体规划，各业务部门独立推进...

本文重点阐述为什么运营模式（而不仅仅是工具或战略）决定了你将数据转化为业务成果的能力。 要从数据中释放真正的价值，需要的不仅仅是针对你想要创造的价值类型量身定制的稳健战略。它还需要一个围绕产品思维、平台赋能和清晰责任机制而设计的运营模式。随着生成式人工智能迅速改变人们的预期，确保这一模式正确运行的紧迫性比以往任何时候都更高。 大多数首席数据与分析官 (CDAO) 的失败并非源于缺乏愿景，而是源于其运营模式无法实现愿景。你可以设计出最精妙的组织架构图，但如果它无法培养员工的责任感、促进资源复用并建立规模化的信任，那么它就无法产生任何成果。组织架构图并非交付物，而是交付成果。 一 从分散到集中：驾驭混乱与控制 在 eBay，数据之旅始于一种分散的方式。每个团队都拥有自主权，自行招聘分析师并管理数据。起初，这种本地化的授权方式提高了速度并促进了业务协同。但很快，它就导致了混乱和高昂的成本：数据孤岛、重复劳动以及缺乏统一的治理。 为了解决这个问题就转向了集中式模型。一个核心数据团队负责管理共享的财务报告和商业智能 (BI)。这显著提高了数据质量和一致性。公司各团队现在使用统一的数据语言，采用统一的模式和通用的关键绩效指标 (KPI)。 然而，集中化也带来了自身的挑战。中央数据团队与快速变化的业务需求脱节。响应时间滞后，出现瓶颈，并且该模式难以应对不断增长的需求。 二 平衡自主性和控制力：中心辐射型模型 为了寻求平衡转型为中心辐射式架构，将数据团队嵌入到各个业务部门，同时保持集中治理。目标是将集中化的一致性与分散化的敏捷性相结合。 这种模式在一段时间内运作良好。各个领域团队提供量身定制的洞察和快速的反馈机制。中央团队则专注于基础性任务，例如管理共享的关键绩效指标 (KPI) 和商业智能 (BI) 基础设施。然而，我们很快意识到，明确的职责划分至关重要。如果没有明确的职责定义，尤其是在专业数据任务方面，就会出现混乱。在 eBay，通过建立实践社区（例如分析领导委员会和各个领域团队）来缓解这个问题，并确保与业务领导层保持持续的协调一致。 三 联邦模型与数据网格：何时有效，何时无效 最终，探索了一种联邦式模型。业务部门拥有各自领域的数据产品，而中央团队则提供通用的基础设施、目录和治理。这种分散式所有权提高了响应速度，并增强了业务问责制。 然而，联邦制模式并非万能灵药。成功实施需要大量投资： 明确的域名所有权和数据产品责任。 各个领域都需要具备足够的数据技能，否则任何方面的不平衡都可能迅速破坏整个方法。 强有力的管理层支持和企业领导层对公司治理的认可。 Zalando 和 Intuit 等公司之所以能够成功采用这种模式，是因为它们事先解决了这些先决条件。Gartner强调，如果企业不致力于培养数据人才，数据网格战略往往会适得其反。 四 数据网格并非总是最佳解决方案 尽管联邦数据网格备受追捧，并且对某些公司来说也取得了不可否认的成功，但它并不适合所有组织。集中式或中心辐射式模式，如果能与组织的规模和需求相匹配，同样可以非常有效： 集中式模型最适合需要高度控制的小型组织，其复杂程度各不相同。 中心辐射型模式兼顾自主性和控制力，是中大型企业的理想选择。 联邦（数据网格）模型在致力于对数据人才和治理进行大量投资的大型复杂组织中蓬勃发展。 合适的模型取决于您的具体情况和战略目标，而不是最新的行业趋势。 五 无论你采用何种模式，都要将你的数据视为产品 无论你选择何种架构，将数据视为产品都至关重要。数据产品拥有明确的所有权、明确的用户、服务级别协议 (SLA)、接口和反馈机制。它超越了后端支持，成为任务关键型组件。拥有可靠的营销活动绩效模型的营销团队会将数据积极融入到战略规划中。这种方法有助于在营销、销售、产品和运营团队之间实现有效的战略协同。 这种思维转变是“从产出到影响”系列的核心。产品思维能帮助你从创建仪表盘和流程表，转向交付真正影响业务决策的成果。它提供了将原始数据转化为可信赖、可重用、高价值资产所需的结构和思维模式。 产品思维可以而且应该像应用于联邦式架构一样有效地应用于集中式和中心辐射式架构。它将数据转化为连接业务和技术的通用语言。 中央团队：从把关人到赋能者 中央数据团队应该发挥推动作用，而不是成为瓶颈。这包括： 通过拥有非常强大的数据目录的自助服务平台，将基础设施产品化。 将最佳实践直接嵌入工具中，不再仅仅依赖文档。 实施指标和反馈循环，以监控和持续改进这些平台。 您的平台和治理本身应该就是产品，包括使用指标、采用率和清晰的服务水平协议 (SLA)。 六 不要忽视数据素养和高管支持 归根结底，数据战略的成功取决于组织内部的广泛采纳，而这又植根于高层领导倡导的共同愿景。数据素养培训至关重要，它能将战略转化为组织内各个层面的日常决策。 实施有意义的绩效指标，例如洞察时间与经济影响。跟踪平台采用情况和治理一致性。在这些方面表现卓越的组织，会将分析驱动的决策深深融入到其文化和绩效管理中。 七 生成式人工智能：数据运营模式的压力测试 生成式人工智能会迅速暴露出运营模式内部在所有权、数据质量和一致性方面的不足。每种运营模式——无论是集中式、中心辐射式还是联邦式——都面临着不同的压力测试。集中式模式可能难以跟上人工智能实验的步伐。中心辐射式架构存在各领域与中心团队之间目标不一致的风险。联邦式模型只有在治理、数据契约和数据素养都万无一失的情况下才能成功。 那些已经实践了严谨的数据产品管理的组织，必将蓬勃发展。API、数据契约以及明确的AI用例部署路径至关重要。那些不仅衡量仪表盘，还衡量采用率和信任度的组织，将会脱颖而出。 简而言之，并不存在最佳的单一模式——只有最符合您的业务、人才和战略的模型。重点在于问责制、产品思维和赋能。记住：目标不是构建数据网格，而是让您的数据方法适应您的组织并创造切实价值。 来源（公众号）：数据驱动智能