商业语义的力量：将数据转化为可执行的AI洞察

AI 时代的数据孤岛：如何构建业务数据网络？

人工智能 (AI) 正在深刻地改变着商业数据和决策的未来。随着 AI 技术的不断进步，各行各业的企业都面临着推动端到端流程创新的压力。然而，实现 AI 成功应用的基石挑战在于数据碎片化。

SAP 数据和分析产品营销总监 Tony Truong 指出：“对于我们大多数客户来说，他们业务的各个环节都紧密相连，但当他们需要根据洞察做出决策时，数据却呈现出碎片化的体验。”

IT 部门和业务部门之间对于业务的理解存在差异，导致了数据管理的矛盾。IT 部门更注重数据敏捷性，而业务部门则更关注数据治理。这种分歧使得 IT 部门在将数据从源头提取时面临着巨大的挑战，因为数据在提取过程中会丢失其与原始业务流程的关联性，导致数据上下文信息的缺失。为了使数据可利用，IT 部门需要从头开始重建所有元数据和逻辑，这不仅耗时且冗余，而且数据在重建完成后已经变得陈旧。

此外，不同部门或系统之间的数据定义也存在差异，例如销售团队和营销团队对“客户”的定义可能不同。这种语义上的差异会影响业务领导者对营销活动对业务发展团队的影响的评估，进而导致效率低下和决策延迟。

Truong 强调：“这种碎片化的体验会导致错失良机，并造成集成解决方案之间的脱节。跨不同平台管理数据和应用程序非常复杂，需要专门的技能和工具，如果操作不当，可能会增加运营和复杂性成本。当数据在没有必要上下文的情况下传递给用户时，协作将受到极大限制，组织将失去共享决策洞察和集体专业知识的力量。”

没有上下文信息，大型语言模型 (LLM)、下游应用程序和业务用户将无法获得足够的领域特定知识来提供企业所追求的业务洞察。为了确保数据消费者能够充分利用数据，企业需要优先考虑业务语义、数据素养和自助服务功能。

随着企业将数据整合到多个业务流程中，他们需要一种新的方法来维护数据的准确性。这就是业务语义发挥作用的地方。

AI 模型和应用程序需要语义丰富的數據才能产生可靠的业务输出。语义层是底层数据存储和分析工具之间的抽象层。它将元数据（或业务上下文）转换为自然语言，以便用户可以使用他们理解的术语进行交互，并隐藏复杂的基础数据基础设施，从而极大地简化了数据探索和分析。

这为业务用户提供了一种发现和理解数据之间关系的方法，使他们能够回答复杂的问题并发现传统数据库可能遗漏的隐藏洞察。它还提供安全、真正的自助服务访问数据和分析，这是业务决策的一大进步。当团队能够无缝访问相同上下文数据时，生成洞察所需的时间和精力将大大减少，从而显著加快数据驱动的决策速度，使各个层级和部门的用户都能受益。

Truong 表示：“当数据产品充实了领域特定知识并易于访问时，这将使业务部门能够拥有数据，并使其在整个组织中无限可用，因为数据资产的价值与其使用率成正比。”

业务数据网络是提供跨底层数据环境的集成、语义丰富数据层的关键。它是一种数据管理架构，提供对数据的无缝且可扩展的访问，而无需复制，与标准数据网络不同，它保留了业务上下文和逻辑。

它创建了单一的事实来源，提供对可信数据的敏捷自助服务访问，以及加速、准确的决策、实时数据以获取即时洞察，以及灵活性和简化的数据环境。这最大限度地发挥了数据的潜力和当前基础设施投资的价值，而全面的数据治理确保每个利益相关者都能保护私人数据。

IT 部门可以联合访问和安全，使团队能够进行自助服务访问，而无需重建系统和流程或创建脱机副本，并且数据受到保护，防止未经授权的访问。数据建模和语义层通过创建描述数据的模型和提供面向业务的接口来创建跨系统的通用数据语言。

Truong 总结道：“当业务流程集成后，您可以利用现有投资和未来投资。数据将得到协调并准备就绪。所有业务线都可以使用单一系统来为其跨组织决策系统提供支持。”