生成式AI为企业带来了前所未有的机遇，但其广泛应用也引发了一些争议。支持者认为，生成式AI能够显著提高数据洞见的获取速度和准确性，推动企业在市场上取得更大的成就。然而，批评者担心，过度依赖AI可能导致数据质量和安全问题，甚至可能引发新的技术漏洞和弱点。如何在利用生成式AI提升业务能力的同时，确保数据质量和安全，是企业面临的重大挑战。随着技术的不断进步，企业必须在创新和风险之间找到平衡点，以实现长远发展 。

下面分享一份来自Google Cloud发布的：《2024年数据和AI趋势报告》报告深入分析了生成式AI在各行业中的应用现状及未来趋势。随着生成式AI技术的迅速发展，企业纷纷采用这一革命性技术来增强业务能力和客户体验。报告指出，数据质量和安全是成功应用生成式AI的关键，同时强有力的数据治理机制将为AI创新提供保障。通过调查数百位企业和IT主管，报告揭示了企业在数据和AI技术应用方面的策略和目标，为希望利用生成式AI的企业提供了宝贵的数据洞见和实践建议。

# 01 报告摘要

生成式AI在各行业的应用

• 技术环境变革：生成式AI为技术环境带来了巨大变革，相关工具变得越来越易于使用，甚至非技术团队成员也能利用数据洞见来提高工作效率。
• 行业应用广泛：52%的非技术用户已经在使用生成式AI获取深入的数据洞见，推动了商业智能工具的普及和数据素养的提升。

数据质量与治理

• 数据质量的重要性：只有优质的企业数据才能支持生成式AI的应用，确保数据质量和安全是企业取得成功的关键。
• 强有力的数据治理机制：大多数受访组织正在采取措施集中化管理和监控数据治理，以实现数据驱动的文化。

AI与数据平台的融合

• 数据库现代化改造：传统数据库技术落后且用户体验不佳，现代化改造迫在眉睫。具有矢量支持的运营数据库和仓库有助于将LLM和企业生成式AI应用融和在一起。
• 矢量搜索和矢量数据库：这种技术受到广泛关注，是改进和增强LLM及生成式AI模型的重要手段

技能差距与团队合作

• 技能差距的弥合：生成式AI可帮助提升现有数据团队和工作负载的效率，弥合日益严重的技能差距。数据和AI工具的互联程度越来越高，有助于简化数据和AI工作流。
• 跨团队协作：随着流程的简化，数据和AI的角色变得越来越模糊，不同团队必须更加紧密地合作。

# 02 报告节选

# 03 报告参考

《2024年数据和AI趋势报告》