以生成式AI为代表的人工智能新技术，正引领全球新一轮生产力，对企业数据管理及数据价值开发的质量与效率提出全新挑战。数据编织（Data Fabric）作为解决数据质量难题、释放生成式AI潜力的重要技术趋势，正受到越来越多企业的关注。

　　2024年3月22日，由全球数据管理领导者Denodo主办的数据编织研讨会在深圳召开。会议以“Fearless Data（无畏于数据）”为主题，与莅临现场的行业巨头与会嘉宾围绕数据管理趋势、核心技术及场景应用等话题展开探讨，为AI浪潮下中国企业的数字化转型提供数据管理新范式。

　　Denodo高级副总裁兼首席营销官Ravi Shankar先生开场剖析了当前企业数据管理的强痛点，过去，数据获取耗时且存在诸多问题，包括数据精度不足、难以理解等。导致AI项目和其他现代化项目中，由于数据本身的缺陷，成果往往与预期不符，甚至可能导致决策失误。

　　Ravi先生称：“Denodo可以让企业客户不再因为对数据的顾虑而影响商业决策，真正做到‘无畏于数据’。”Denodo打造以业务语言、业务速度交付数据的领先逻辑数据平台，不仅保障数据精度，提供相关性强、可信度高、不延迟的数据，还基于企业用户可以理解的语言，保障数据的提供速度与访问速度，满足终端客户的需求和期待。这些数据打破数据孤岛，使用便利，安全合规，满足隐私保护和其他法规要求。最终，这样的数据平台能够帮助企业客户实现无畏数据的目标，即让数据变得可信、可用、易于理解。

　　无畏于数据，Denodo引发业界对数据编织的强烈关注，与数据编织与生成式AI如何联合驱动的探索与实践。IDC中国高级分析师李浩然先生引用机构调研数据指出，企业认为有60%的业务数据是有价值的，而这些数据中仅有56%被实际分析；有18%的企业认为“缺乏高质量数据”是其在组织中使用生成式AI的障碍之一。决策者普遍预测企业未来的数据量、数据速度以及多样性会增加，以需要满足更加快速的业务决策和市场挖掘探索需求。

　　对此，李浩然先生表示：“未来五年，数据资产表现管理、创新和研究探索、数据探索和挖掘、工作效率增强将对企业数据的有效管理尤为重要，数据编织作为一种最佳实现路径，保证数据不被重复复制和搬迁、耗费人力成本的情况下，实现对数据更好的管理和价值挖掘。”包括实现：

　　l用户查询侧提供生成式能力。帮助用户做分析，实现决策、跨部门数据分析和查询，但不获取底层数据，实现降本增效；

　　l广泛数据源连通能力。生成式AI兴起后数据呈现多模态，越来越多非结构化数据（图像、视频等）会去被生成，与结构化、半结构化数据进行联合分析，支撑生成式AI帮助业务人员检测发现和行动，而不是生成用户不关心的内容；

　　麦肯锡数据显示：72%的组织认为数据是扩大AI用例应用的关键挑战，大语言模型（LLM）只有在经过训练的数据足够智能的情况下，才会表现出相应的智能水平。缺乏高质量数据是企业应用生成式AI最大的阻碍之一。数据编织能集成来自不同数据源的数据，安全提供不同数据对象的“集成视图”，用于分析和操作。数据编织技术应用能提供值得信赖的生成式AI数据基础，提高生成模型的相关性和准确性，成为解决企业AI部署难题的重要路径。与此同时，生成式AI也降低了数据管理的使用门槛，大大拓展了数据编织的应用规模。生成式AI与数据编织互利共进，为数据管理市场带来空前发展机遇。

　　李浩然先生分享了IDC对Data Fabric的理解和定义，以及其与传统数据处理技术相比零复制、逻辑化、实时性的巨大优势，这些正是Denodo逻辑数据编织所能提供的重要功能，且远不止于此。

　　事实上，数据编织作为一种技术趋势及数据管理理念，已在众多行业头部企业中得到认可和工程化应用。全球领先的数据编织技术提供者Denodo，至今已为遍布金融、保险、制造、高新技术、零售、教育、医疗、能源等行业1000多家客户提供服务，快速支撑业务创新与商业决策，其中包括众多世界500强和全球2000强企业。截至目前，Denodo已多年蝉联Gartner魔力象限数据集成工具领导者、Forrester Wave数据编织领导者位置。

　　Denodo首席执行官兼创始人Angel Viña博士，被誉为“数据虚拟化之父”、“逻辑数据编织之父”，分享了早在40年前，就从带领研究核反应堆容器预测性维护的项目开始，针对数据采集到业务使用的端到端时间，考虑如何将项目周期从4周缩短到1周，尝试将数据带到业务端，尝试加快数据处理、接收和理解的方式，以业务的速度交付数据的故事。Viña博士于1999年在西班牙创立Denodo，将逻辑数据编织成功蔓延与落地到全球各个行业、各类商业场景之中。

　　Viña博士表示，来自IDC和EY Tech Horizon的调研结果表明，有超过53%的组织将数据和分析作为其首要技术优先项。传统数据管理方式产生的数据孤岛，会导致寻找业务的时间过长，导致实现价值的时间更长；同时，混合多元的数据生态，导致数据资产不能够得到充分利用，数据治理异常复杂。

　　Viña博士指出，逻辑数据管理作为新的管理方式，可以打破数据孤岛，让用户轻松获得访问权限。Viña博士说：“目前，Denodo是唯一一家拥有语义层数据管理能力、能够快速支持所有数据管理功能的公司。逻辑数据编织意味着，商业用户可以用更利于业务发展的高级数据做决策。”通过建立逻辑抽象层，隐藏分布式数据环境的底层复杂性，以业务语言和业务速度提供数据，Denodo可以帮助用户提高决策效率，建立更突出的竞争优势。

　　Viña博士针对Denodo已在全球被广泛应用到的五大场景，分别结合全球客户成功故事，做了梳理与介绍：

　　1. 敏捷BI。Denodo平台打破数据孤岛，提供集中、实时的数据访问，简化数据探索过程，解决数据源碎片化问题。用户拥有数据自服务能力，拥有数据自主权。

　　2. IT基础设施现代化。比如实现数据迁移到云端，尤其适用于多云架构，考虑到未来企业IT架构的变化与升级，部署Denodo将保持IT架构不被时代淘汰，且保护业务免受底层变化影响，加速IT现代化的同时，业务不会中断。

　　3. 提高运营效率。整合企业多系统的多元化的数据，对其提取、分析、执行、自动化，达成运营效率提升。

　　4. 统一数据治理，确保数据安全合规。Denodo可以帮助企业在跨境数据的数据合规上做得很好，不触碰合规红线. 客户体验提升。在高度个性化的产业和垂类中，通过多平台、多端、多应用获取数据，确保数据精准，转化为信息，反向处理服务于客户体验改进。

　　Viña博士详细分享了黑石(全球最大的资产管理公司)投资组合分析、新日铁(全球第三大钢铁生产商)十多家工厂的数据拉通和调度分析、英国零售和商业银行Lloyds Bank(四大清算银行之一)的数据溯源和合规评估、ADM (动物营养全球领导者)企业并购的快速数据整合与快速决策、HSBC汇丰银行的资产管理/数据迁移/报表生成、ANA全日空航空多业务部门的数据整合分析以提升客户体验、ASML、英特尔、英飞凌等半导体巨头，澳洲Hastings Deering(全球第二大卡特彼勒经销商)等行业领军企业丰富的Denodo应用案例与客户价值。

　　Viña博士表明：从长远角度来看，Denodo持续坚定着未来20年的愿景，即致力于全球范围内逻辑数据编织与数据管理的战略投入与战略定力，尤其在大中华区，服务好中国企业的数据管理，为企业带去技术创新和业务成就。

　　当下，我国正加快形成新质生产力，推动企业数字化转型、激活数据要素价值。《数字中国建设整体布局规划》提出，到2025年要基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，实现数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强。

　　政策利好及市场需求驱动下，中国数据市场规模正迎来快速增长，数据管理需求持续升高。对于中国企业来。

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