Snowflake：2026年人工智能领导者数据策略报告：建造互操作湖屋

当今，企业正面临人工智能的命令式，即要从使用人工智能中寻求可衡量的价值与效率的压力。他们正在超越实验阶段，进入生产阶段，最终发现成功的AI并非从模型开始一一而是从数据开始。这正是为何以信心迎接这一时刻的关键恰恰在于您数据基础设施的准备好程度将数据准备为人工智能使用，然而，需要经过多个流程和考虑。这包括标准化元数据跟踪所有数据源的可追溯性和质量检查，所有这些都在努力使数据始终清洁、精心整理标记、可访问并在系统间进行管理。但在实践中，许多企业最终拥有跨越系统、云和地区碎片化和重复的数据资产，这使得其难以扩展，几乎无法进行管理。看到公司利用不同的数据仓库、数据湖和引擎并不罕见，因为每个团队或业务单元都是孤立地构建其架构，以在首选的堆栈上标准化。这种方法迫使中央数据团队在平台之间切换或创建薄弱的联系。