前言

生成式 AI 的问世，让世界正在经历一场前所未有的变革，就像是一把神奇的钥匙，正在开启一扇通往无限可能的大门。数据和 AI 的融合，将为我们的生活和工作带来翻天覆地的变化。

在这个充满机遇和挑战的时代，我们每个人都应该关注这些趋势。因为它们不仅会影响到企业的发展，也会深刻地改变我们的日常生活。想象一下，未来我们可以更加轻松地获取数据洞见，更快地做出决策，享受更加个性化的服务。但同时，我们也面临着一些挑战，比如数据治理、技能差距等问题。

相信，只有当我们深入了解这些趋势，积极应对挑战，才能更好地抓住机遇，实现自身的发展和进步。所以，我希望通过接下来的分享，能让大家对 2024 年数据和 AI 趋势有更清晰的认识，激发大家的思考和讨论。

让我们一起踏上这场充满惊喜和挑战的旅程，共同探索 2024 年数据和 AI 的奇妙世界吧！

2024 年数据和 AI 的奇妙世界

生成式AI（AIGC）是当下最热门的技术之一，它就像是一场魔法革命，正在改变着我们的生活和工作方式。你能想象吗，以前我们需要花费大量时间和精力来处理和分析数据，现在有了生成式AI，它可以自动生成各种内容，比如文章、图像、音频等等，简直太神奇了！

在企业应用方面，生成式AI可以帮助企业更快地获取数据洞见。以前，只有专业的数据分析师才能从复杂的数据中提取有价值的信息，现在，普通员工也可以通过生成式AI轻松地获取数据洞见，从而做出更明智的决策。就像Wendy’s总裁兼首席执行官TODD PENEGOR说的那样：“Wendy’s推出了业内第一个现代化的餐品自取窗口，现在我们与Google Cloud合作，利用生成式AI技术为顾客提供更快速、更顺畅的体验，让员工能够专注于制作美味餐食并与食客建立联系。”这就是生成式AI的魅力所在，它可以让企业变得更加智能和高效。

而且，生成式AI还可以与业务数据对接，让非技术团队的成员也能使用搜索技术与数据“对话”。可以想象一下，你只需要用自然语言提出问题，生成式AI就能帮你找到答案，还能创建报告、信息中心和可视化图表，这简直太方便了！比如说，在销售领域，销售人员可以通过与数据的对话，快速了解客户的需求和偏好，从而提供更个性化的服务；在市场营销领域，营销人员可以利用生成式AI生成创意内容，吸引更多的客户。

不过，要想充分发挥生成式AI的作用，数据和AI的角色就需要变得模糊。以前，数据和AI是两个相对独立的领域，数据分析师负责处理数据，数据科学家负责开发模型，而现在，随着生成式AI的发展，这些角色之间的界限开始变得模糊。数据分析师可能需要具备一些AI技能，而数据科学家也需要了解数据处理的流程。这样，团队之间的合作就会更加紧密，能够更好地发挥数据和AI的潜力。

Priceline的首席技术官Martin Brodbeck说：“小时候，我妈妈会花几个小时与旅行社一起规划度假行程。现在，我们通过与Google Cloud合作采用生成式AI，通过聊天机器人就能提供定制旅行规划服务，为客户打造独特的旅行体验。”这就是数据和AI融合的一个很好的例子，通过生成式AI，Priceline能够更好地满足客户的需求，提供更加个性化的服务。

接下来，再聊聊数据治理的重要性。

强有力的数据治理机制是实现AI创新的关键。如果没有良好的数据治理，生成式AI就可能会产生幻觉，提供不准确的信息。所以，组织需要建立完善的数据治理机制，确保数据的质量和安全。

有66%的组织表示，其内部至少一半的数据都是暗数据，这构成了重大的风险。而且，不到一半的受访者对其组织的数据质量充满信心。所以，组织需要采取行动来确保数据质量良好，且准确可信。比如说，打造数据驱动的文化，将数据治理监控机制集中化，制定集中式政策管理、监控及审核机制等等。

再例如，Snap Inc使用Google的数据云来整合分散各处的数据，提供一个特定业务领域专用的自助式数据平台，实现集中式治理和可见性，同时保持对分散各处的数据的所有权。随着数据效率的提高，他们得以专注于改善用户体验和提高互动度。这就是数据治理的重要性，它可以帮助组织更好地管理数据，提高数据的质量和安全性。

然后，我们来聊聊运营数据在企业应用方面的潜力。朋友们，你们知道吗？71%的组织计划使用与生成式AI集成的数据库，因为这样可以激发生成式AI在企业应用方面的潜力。具有矢量支持的运营数据库和仓库有助于将大语言模型和企业生成式AI应用融合在一起，从而提供更准确、最新的信息和符合当下情境的用户体验。

Character.AI是开放式对话应用设计与开发领域的引领者，他们的生成式AI平台利用先进的神经语言模型，来生成类似人类的文本响应并进行符合当前情境的对话。当他们发现AlloyDB for PostgreSQL时，正在为基础设施的压力而苦恼。而Google Cloud的AlloyDB和Spanner为他们提供了坚实的基础，带来了可靠性、可伸缩性和性价比。这就是运营数据与生成式AI集成的好处，它可以为企业带来更好的用户体验和更高的效率。

然而，只有1%的组织对其旧数据库的AI支持状况非常满意，这表明还有很大的改进空间。随着生成式AI的蓬勃发展，对数据库进行现代化改造的新需求迫在眉睫。

ARITZIA的数据工程副总裁Andrew Storrs说：“数据迁移工具已经存在很长时间了，但最近，它们变得更加智能，能够进行AI辅助的代码转换和代码补全。迁移过程中最困难的一环是转换数据并让新应用适应新数据库。有了生成式AI，这些问题就可以迎刃而解。”这就是数据平台现代化改造的重要性，它可以帮助组织更好地适应生成式AI的发展，提高企业的竞争力。

总之，2024年将是数据和AI领域非常重要的一年。生成式AI将加快数据洞见在组织内的交付，数据和AI的角色将变得模糊，强有力的数据治理机制将是实现AI创新的关键，运营数据将激发生成式AI在企业应用方面的潜力，而数据平台的现代化改造将是大势所趋。

在医疗领域，生成式AI可以帮助医生更快地诊断疾病。通过分析大量的医疗数据，生成式AI可以提供准确的诊断建议，帮助医生制定更有效的治疗方案。而且，生成式AI还可以生成医疗报告和病历，大大减轻了医生的工作负担。

在教育领域，生成式AI可以为学生提供个性化的学习体验。根据学生的学习情况和兴趣爱好，生成式AI可以生成定制化的学习内容，帮助学生更好地掌握知识。而且，生成式AI还可以作为智能辅导老师，回答学生的问题，提供学习建议。

在金融领域，生成式AI可以帮助银行和金融机构进行风险评估和预测。通过分析大量的金融数据，生成式AI可以预测市场趋势，帮助金融机构做出更明智的投资决策。而且，生成式AI还可以用于反欺诈和信用评估，提高金融交易的安全性。

在零售领域，生成式AI可以帮助零售商更好地了解客户需求。通过分析客户的购买历史和行为数据，生成式AI可以提供个性化的推荐，提高客户的满意度和忠诚度。而且，生成式AI还可以用于商品设计和营销活动策划，帮助零售商提高销售额和利润。

看，生成式AI的应用场景简直太广泛了！它可以帮助我们解决很多实际问题，提高我们的生活质量和工作效率。

但是，我们也要注意到，生成式AI的发展也带来了一些挑战。比如说，数据隐私和安全问题就是一个非常重要的问题。由于生成式AI需要处理大量的数据，这些数据可能包含个人隐私信息，如果这些数据被泄露或滥用，将会给人们带来很大的损失。

所以，我们需要加强对数据隐私和安全的保护，制定相关的法律法规和政策，确保数据的合法使用和安全存储。同时，我们也需要提高人们的数据隐私和安全意识，让大家了解数据隐私和安全的重要性，从而更好地保护自己的权益。

另外，生成式AI的发展也可能会导致一些就业岗位的消失。比如说，一些重复性的工作可能会被生成式AI取代，这就需要我们不断学习新的技能，提高自己的竞争力，以适应社会的发展。

OKK~今天就跟大家聊到这里，希望大家对2024年数据和AI的趋势有了更深入的了解。下次有什么好玩的话题，再跟大家分享。