科技日报记者 马爱平
由AI引领的新一代数字技术，正驱动着全球要素资源重组与经济结构变革。而数据作为数字时代的“新石油”，在推动经济发展、技术创新和资源配置中扮演着越来越重要的角色。数据管理领域企业Denodo创始人兼首席执行官叶苏斯（Angel Viña）日前接受科技日报采访，分享了对AI浪潮下数据变革趋势的洞察。
叶苏斯认为，AI正给千行百业带来巨大冲击，对销售、供应链、客户服务等各种企业应用有着深远影响：“在此背景下，企业必须提高数据的优先级，并在企业中营造数据文化，培养数据技能。”
自2019年进入中国市场以来，以Denodo为代表的企业正发挥着连接东西的桥梁作用，为数字经济发展注入创新动力。
叶苏斯表示，近两年Denodo在中国市场取得显著进展，除业务合作外，更携手行业企业，共同探索数据编织技术在智能制造、人工智能等前沿领域的创新应用。如新能源汽车企业赛力斯，近年伴随着业务增长，一度遭遇数据处理与集成的瓶颈，其数据量庞大且更新频繁，“取数”延迟、“用数”困难，难以响应各部门激增的数据需求。“而我们提供的数据管理平台则运用数据编织技术，让其数据交付速度比传统的ETL（数据抽取-转换-加载）方法提升88％，为BI（商业智能）工具提供了高效的数据支持。”他说。
高德纳（Gartner）在《数据集成工具魔力象限》报告中预测，到2027年，集成到数据集成工具中的AI助手和AI增强工作流将减少60%的人工干预，并实现自助数据管理。随着企业运营的核心转向由数据驱动的洞察与决策，越来越多的企业意识到，构建出色的数据管理能力不再是可选项，而是直接决定企业能否在智能化浪潮中重构核心竞争力的支柱。
机遇总与挑战并存。据麻省理工学院2025年8月发布的研究报告，高达95%的AI项目没有为企业带来投资回报，半数项目以失败告终，仅5%落地商业化。对此叶苏斯作出解读，大部分初期的AI项目的失败来自以下几个原因：第一是数据不准确、不完整；第二是没有完整的规划思考，过于仓促地把AI构想投入实施；第三是相关数字技能及AI人才的缺失。数据问题会导致AI对业务背景理解不足、与现有业务流程融合不够、无法实现有效学习等，是最核心的症结所在。
针对以上痛点，叶苏斯介绍，优秀的数据管理平台能确保数据安全合规，并以可控成本实现实时数据交付，帮助企业破解AI落地的难题。组织内不同角色的人员可以更快、更直观地发现和访问数据，同时深入洞察数据使用情况。
“AI技术纵深发展，推动数据管理从支持性工具向基础设施演进，成为生成式人工智能、智能体等前沿应用规模化落地的前提。我们希望继续赋能中国企业的数字化与智能化进程，将数字经济发展推向新的高度。”叶苏斯表示。
（受访者供图）
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