生成式人工智能时代：构建高质量数据基础的关键路径

高质量数据是释放生成式AI潜力的基石，本指南为企业提供可落地的数据基础建设框架。

资料简介

本指南系统阐述在生成式人工智能兴起背景下，企业如何构建坚实、可扩展的数据基础以驱动创新。内容涵盖数据整合、治理、智能化应用等核心维度，并结合AstraZeneca、BMW Group和LG AI Research等实际案例，说明高质量数据如何加速药物研发、优化供应链及赋能行业级AI应用。强调无需推倒重来，而是基于现有架构逐步演进，实现数据资产的战略价值最大化。

核心看点

• 明确数据作为生成式AI差异化竞争力的核心要素
• 提出“集为一体、严格治理、智能驱动”的数据基础三支柱
• 展示企业如何在30小时内完成超510亿次统计测试的实战案例
• 强调无需重构系统，通过渐进式演进实现数据驱动转型
• 覆盖客户体验、供应链优化、智能决策等高价值应用场景
• 提供面向多行业、多规模企业的通用数据基础实施路径

适合用于

适合人群

企业CTO/CDO、AI项目负责人、数据架构师、数字化转型顾问、技术战略规划者、行业分析师

建议技术决策者与数据团队下载完整指南，结合企业现状评估数据基础成熟度，制定分阶段实施路线图，为生成式AI规模化应用奠定可靠根基。