Informatica产品及营销总裁Amit Walia指出：“没有数据，就没有强大的人工智能。”现在，人工智能已经变得非常普及，而且已形成一定的规模，而为它提供高质量、全方位的数据变得日益重要。我们看到，这种情况出现在全球的很多企业中。最终，这些企业会希望将人工智能应用于B2B场合，而不是象过去那样只用于消费场合。人工智能将融入到数据处理的方方面面。”
没有数据，就没有强大的人工智能
人工智能需要的语言是数据，表达的语言也是数据。没有数据，就没有强大的人工智能。现在，人工智能已经变得非常普及，而且形成了一定的规模，你确实需要为它提供高质量、全方位的数据。我们看到，这种情况出现在全球的很多企业中。最终，这些企业会希望将人工智能用于B2B场合，而不是像过去那样只用于消费者场合。人工智能将融入数据处理的方方面面。
这确实有助于提高生产效率，而且，很多日常工作都能实现自动化。由于存在着巨大的技术缺口，人们会发现，身边的经济社会中充满了工作机会。但是，还有很多工作需要更多的各类数据才能完成。人工智能正在使这些日常工作变得更加容易，并且可以自动完成。
数据正成为自身的平台
我们在现实世界观察到的情况是：数据正在成为自身的平台。数据正在从数据库、应用程序和基础设施中解耦出来。为切实利用人工智能技术并搭建起上层应用，你就不能让数据陷于孤立状态，也不能将数据局限在单个的基础设施组件中。我们看到了目前正在发生的根本改变，那就是，数据正逐渐成为自身的平台。
在这样的背景下，数据目录就成为非常关键的启动点。你希望获得全面的完整视图，但又不可能将全部数据放到某一个地点。这就需要借助数据目录来理清脉络。同时，加强对元数据的理解是企业的前进方向。从这里出发，你就能通过主数据管理(MDM)提升客户体验。另外，你还可以通过AWS、Azure或阿里云等平台，开启云端分析之旅。而完整的数据管理，当然离不开企业级的数据治理、全面的数据安全和隐私保护。
元数据是新的操作系统
数据无处不在。它就像流经身体的血液。在做任何类型的分析时，你都不会将全部数据存放在一个地点。你会希望，各类数据就放在它们原来的位置。我们说，元数据是新的操作系统。引入的元数据就是存放在一个地点的“关于数据的数据”，人工智能在这一地点就能处理元数据。我们设想的人工智能应该是这样：全球知名的职场社交平台领英(LinkedIn)是一个美妙的地方，它利用机器学习算法创建了一张关于你和我的社交图表。如果我已经联系上了John，我就会知道，我也同样能联系上你。相同的情况也会发生在数据层面。
当做分析时，我们基本上会去查找一些报表，利用运行在目录层的相同的机器学习算法，我们会告诉你还有另一张数据表或报表，或另一个用户等。就这样通过AI的二次验证和推荐功能，可以帮助你更轻松地完成企业级的分析工作。这是一种强大的分析应用，也是企业中最常见的活动，它需要在企业层面实现分析工作的准确性。
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