数据治理

在当今数字化转型的浪潮中，人工智能自动化技术正以前所未有的速度融入企业的运营与管理之中。从理论层面来看，人工智能自动化具备巨大的潜力，它承诺提高效率、降低成本、提升决策质量，为企业…

在人工智能（AI）不断演进的历程中，2026 年有望成为具有里程碑意义的一年，标志着领域特定 AI 在企业中的全面崛起与广泛应用。领域特定 AI 专注于解决特定行业或业务领域内的问…

在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为企业追求效率提升、创新突破的核心驱动力，从智能客服、数据分析到流程自动化，AI 技术的应用场景日益广泛。然而，大量企业的 AI 应用实践…

当前用户与 AI 交互时普遍面临 “提示失效” 困境 —— 用户发送请求后，AI 响应常偏离预期，导致反复调整提示的 “试错循环”，原本应提升效率的 AI 工具反而成为时间消耗源。…

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…

Unite.AI 创始人兼 CEO 安托万・塔迪夫（Antoine Tardif）发表书评，深度解读克里斯托弗・加德纳（Christopher Gardner）所著《逻辑数据管理的…

2025 年 11 月 13 日，IBM 发布的研究报告指出，当前阻碍企业级 AI 规模化落地的核心障碍并非技术本身，而是长期存在的数据孤岛问题。IBM 副总裁兼首席数据官埃德・洛…

2025 年 11 月 6 日，迪拜数字政府机构（Digital Dubai Government Establishment）首席执行官马塔尔・阿勒・赫迈里（Matar Al H…

2025 年 10 月 30 日，WisdomAI 联合创始人兼首席执行官索哈姆・马宗达（Soham Mazumdar）发表深度分析指出，当前企业数据应用正陷入 “仪表盘困境”——…

当前企业在 AI 落地过程中，仍受困于此前 “大数据时代” 未解决的数据问题 —— 数据来源分散、格式不统一、质量参差不齐等痛点，正成为 AI 项目失败的核心诱因。尽管 AI 技术…