标题虽具争议性，但却是数据领域变革的真实写照 —— 传统意义上 “后台报表生成、仪表盘制作” 的数据团队已走向终结，取而代之的是一种以 AI 为核心、产品驱动且直接影响营收的新型数据团队。这类团队不再是企业的成本中心，而是能创造利润的核心力量，标志着数据职能从 “辅助支持” 向 “业务引领” 的根本性转变。
回顾数据团队的演进历程，其角色始终随技术与业务需求迭代。早期，数据团队等同于商业智能（BI）团队，如同企业数据的 “历史学家”，依赖 SQL 与电子表格，核心任务是回答 “上季度发生了什么” 这类回溯性问题。随着 Hadoop 等大数据技术兴起，“数据科学家” 成为热门角色，数据团队在 2010 年代中期突破单纯的报表功能，涉足数据可视化与交互式分析，为各部门制作动态仪表盘。但此时的工作仍聚焦于数据清洗、多源数据整合与领域知识理解，输出物多为分析报告，本质上是为业务提供建议的内部服务部门，与核心产品和营收存在距离。
2010 年代后期，机器学习时代到来，数据团队开始招募数据科学家构建预测模型，如用户流失模型、推荐引擎、需求预测模型等，工作重心从 “描述过去” 转向 “预测未来”。然而，即便如此，团队输出的仍是幻灯片与洞察结论，而非可落地的实时产品；部分机器学习团队虽被分散至各业务单元或嵌入产品组，试图实现模型与平台的深度整合，但这种分散模式导致大量项目失败、投资沉没，暴露出 “技术与业务脱节” 的深层问题。
生成式 AI（GenAI）的出现彻底颠覆了数据团队的定位。随着 GPT 系列、Llama 等开源大语言模型的推出，数据团队不再局限于分析业务，而是成为 AI 产品与体验构建的核心力量。当 LLM 成功集成到面向客户的应用或内部工作流程中时，数据团队的价值从 “提供业务参考” 升级为 “直接驱动业务”—— 一个成熟的 GenAI 系统可自动化客户支持、生成营销内容、实现用户体验个性化，甚至为智能体（Agentic AI）系统提供训练数据，这些能力直接影响企业营收流。此时，数据团队的工作成果也从 PPT 幻灯片转变为实时运行的 AI 驱动应用，完成了从 “成本中心” 到 “利润中心” 的关键跨越。
初期，GenAI 团队多以创新小组形式存在，通过概念验证（PoC）展示技术的 “惊艳效果”，但也导致 “全员皆为 AI 工程师” 的现象，催生了企业内部的影子 IT（未受管控的技术应用）。随着实践深入，数据团队面临核心问题：“如何成为利润中心？”—— 当 AI 工程师打造出高效工具时，整合 “数据掌控者” 与 “应用构建者” 的需求日益迫切。以零售企业部署 GenAI 聊天机器人处理销售咨询、银行推出 AI 个性化投资顾问为例，这些并非传统 IT 副业，而是创造客户价值与营收的数字产品；而要规模化构建这类系统，AI 工程团队必须依赖传统数据团队准备的高质量数据，二者融合成为必然趋势。
企业管理层也敏锐捕捉到这一变化，对数据团队的期望大幅提升，董事会与 CEO 均将其视为推动 AI 驱动增长的关键力量。数据团队从幕后分析师转变为一线创新者，在享受这一角色带来的机遇的同时，也承受着 “规模化交付成果” 的巨大压力。
值得强调的是，从探索性分析到产品化 AI 的转变深刻且不可逆转。原因在于 GenAI 对业务的影响已远超 “研发玩具” 的范畴 —— 最新全球调查显示，96% 的 IT 领导者已将 AI 整合到核心流程，较一年前的 88% 显著提升，意味着几乎所有企业都完成了从 “AI 实验” 到 “核心工作流嵌入” 的跨越。一旦 AI 在生产环境中创造价值，企业便不会退回 “静态报表 + 人工决策” 的旧模式。这种转变也重塑了数据团队的工作节奏与思维模式：过去可开展长期探索项目与开放式分析，如今构建 AI 功能需像客户产品一样，满足 “生产就绪、合规、可靠” 的标准，进入 “数据科学自主化时代”。团队的核心问题从 “能发现什么洞察” 变为 “能构建何种实时响应洞察的智能系统”，GenAI 系统甚至开始自主决策，进一步巩固了这一不可逆的转型。
不过，兴奋之下需正视现实：多数 GenAI 项目以失败告终。麻省理工学院（MIT）研究显示，95% 的企业 GenAI 试点项目无法产生可衡量的投资回报率（ROI），仅约 5% 能快速实现营收增长或显著业务影响。这并非因技术潜力不足，而是源于落地的复杂性。深入分析失败原因，部分项目陷入 “重噱头轻实干” 的误区，追逐炫酷的演示场景，却忽视集成、验证、监控等基础工作；部分则因 “垃圾进、垃圾出”—— 劣质数据与孤立数据管道使项目在 AI 发挥作用前就已夭折。正如研究指出，GenAI 的失败并非发生在实验室，而是在企业落地中遭遇 “目标模糊、数据劣质、组织惯性” 的三重阻碍，导致多数试点项目停留在概念验证阶段，无法推进至全面生产部署。这一现实提醒数据团队，即便处于聚光灯下，多数团队仍难以满足高涨的期望，GenAI 规模化成功的门槛远高于传统 BI 时代。
那么，5% 成功的 AI 项目与 95% 失败项目的核心差异何在？关键在于对 “数据、治理、基础设施” 三大基础能力的重视。GenAI 并非 “魔法”，而是建立在数据基础上 —— 缺乏高质量、合规治理的数据管道，即便最先进的 AI 也会产生不稳定结果。正如 Summit Partners 的分析所言：“任何 AI 系统或流程的成功，都取决于驱动它的数据的质量、结构与可访问性。”
在实践中，这要求企业在采用 GenAI 时强化数据架构与治理：是否拥有 AI 可调用的统一数据存储（涵盖数据中心、超大规模云、第三方 SaaS 系统等所有数据源）？数据是否经过清洗、整理且符合法规要求？是否具备清晰的数据血缘与可审计性（确保 AI 输出可信且可追溯）？这些问题成为企业部署 GenAI 的核心考量，也倒逼企业彻底整顿数据管理体系。
治理的重要性也空前凸显。当 AI 模型可能生成错误甚至冒犯性内容时，完善的治理不再是可选项，而是必需品 —— 版本控制、偏见检测、人机协同审核、敏感数据安全管控等措施缺一不可。若缺乏治理、训练与明确目标，即便强大的 AI 工具也难以在业务中落地。
基础设施同样不可或缺。GenAI 规模化部署需强大的算力与严谨的工程支撑：模型需实时响应数百万低延迟查询，常依赖 GPU 或专用硬件，同时需持续监控、维护与生命周期管理。简言之，企业需要 “工业级 AI 基础设施”，具备安全、可扩展、高弹性的特性。“私有 AI（Private AI）” 框架正是这一需求的产物，它将基础设施与数据、治理整合，为 GenAI 落地提供安全可控的环境。
综上，GenAI 的成功依赖 “数据 – 治理 – 基础设施” 三大支柱的协同，缺失任何一环，企业都可能沦为 95%“无法突破演示阶段” 的失败者。
另一个关键认知是：仅依靠优秀 AI 工程师无法实现 GenAI 的成功。数据行业过往经验已证明这一点 —— 数据科学热潮初期，企业试图寻找 “无所不能的独角兽数据科学家”（兼具建模、编码、数据处理与部署能力），但这一神话早已破灭。正如资深数据科学家所言：“停留在笔记本中的模型无法为业务创造任何价值”，只有将模型嵌入应用或流程，才能释放价值，而这需要跨技能团队的协作。
2010 年代后期，数据团队已呈现角色多元化趋势：数据工程师构建稳健管道，机器学习工程师负责模型生产化，分析工程师管理分析层。如今，GenAI 进一步提高了技能要求 —— 企业需要提示工程师、LLM 微调专家等 AI specialists，但这些专家若缺乏成熟的数据管道、治理框架与安全平台支撑，将举步维艰。例如，AI 工程师可在沙盒环境中开发出色的语言模型原型，但要将其转化为服务数千甚至数百万用户的产品，必须与安全团队、合规官员、数据架构师、站点可靠性工程师（SRE）等协作。
AI 本质上是 “团队运动”，企业若认为 “引入顶尖模型即可成为 AI 驱动企业”，无疑是误区。成功的 AI 企业均构建了跨职能团队（即 “AI 工厂”），整合所有关键环节 —— 其数据团队已进化为 “全栈 AI 产品团队”，融合数据、建模、工程与运维能力，以数据驱动、产品导向的方式开发部署工具，将价值生成融入每一个关键绩效指标（KPI）。
展望未来，新一代数据团队将呈现四大趋势：
其一，手动 ETL/ELT 工作大幅减少。随着自动化数据管道与 AI 辅助集成技术的发展，繁琐的数据清洗与迁移工作将逐渐由智能系统承担，团队可将精力转向数据架构设计与质量管控等高价值任务，摆脱 “数据搬运工” 的定位。
其二，传统仪表盘时代落幕。无休止调整仪表盘筛选条件的模式将被淘汰，AI 将实现自然语言查询与动态洞察交付 —— 用户无需依赖预构建仪表盘，而是通过对话式交互获取 AI 生成的答案（附带源数据），数据团队从 “报表开发者” 转变为 “AI 洞察训练者”。
其三，AI 原生产品开发成为核心。数据团队将处于产品创新中心，无论是开发面向客户的 AI 功能，还是优化运营的内部 AI 工具，均将采用软件开发流程（快速原型、A/B 测试、用户体验设计），而非单纯的数据分析方法，本质上成为 “交付直接业务价值的 AI 产品团队”。
其四，自主智能体（Autonomous Agents）加速普及。未来，数据团队将部署自主 AI 智能体处理常规决策与任务 —— 这些智能体不仅能预测结果，还将获得有限授权采取行动（如 AI 运维智能体检测异常后自动创建修复工单、销售 AI 智能体实时调整电商定价），数据团队的职责则升级为 “智能体构建与管理”，不断拓展自动化边界。
综上，“传统数据团队已死” 并非贬义的悼词，而是对行业进化的庆祝。曾经专注于电子表格与仪表盘的团队，已进化为精通数据、代码与业务战略的 AI 优先团队。新一代数据团队才刚刚起步，在 AI 驱动的世界中，它们将以洞察、责任与魄力，创造前所未有的价值。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/shu-ju-tuan-dui-de-die-dai-chuan-tong-mo-shi-luo-mu-ai-qu
