在当今快速变化的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，许多企业发现自己被数据孤岛所困——这些孤岛由不同的软件即服务(SaaS)供应商创建，限制了数据的自由流动和充分利用。随着AI代理技术的进步，这些孤岛变得愈发令人痛苦，因为AI代理需要访问多种数据源来识别模式并创造价值。
数据孤岛的形成与影响
数据孤岛通常由SaaS供应商有意创建，他们通过使客户难以提取数据来制造高昂的转换成本。这种策略虽然对供应商有利，但却严重限制了企业的数据利用能力。正如一位企业技术主管所分享的："我们使用的一家SaaS供应商存储客户数据的公司，想要向我们收取超过2万美元的API密钥费用，才能访问我们自己的数据。"
这种高额费用无疑是有意设计的，目的是让客户难以获取自己的数据，从而阻碍了利用该数据的代理工作流程的实施。更令人担忧的是，一些SaaS供应商正在认识到AI代理对数据的威胁，并努力使客户及其AI代理更难高效访问数据。
AI代理与数据整合的价值
AI代理能力的不断增强，使得在不同业务数据之间"连接点"现在可以创造的价值比以往任何时候都高。例如，如果一个电子邮件点击记录在一个供应商系统中，而随后的在线购买记录在另一个系统中，那么构建能够访问这两个数据源的AI代理来查看它们如何关联，以便做出更好的决策，就变得非常有价值。
在过去的十年中，大量的工作已经投入到组织企业的结构化数据中。然而，由于AI现在能够比以往更好地处理非结构化数据，组织非结构化数据(包括PDF文件)的价值变得前所未有地高。这正是LandingAI的代理文档提取专业化的领域。
实施数据控制策略
通过AI Aspire(一家AI咨询公司)，我经常就企业的AI战略提供建议。在购买SaaS时，我经常建议他们尝试控制自己的数据(可悲的是，一些供应商强烈抵制)。这样，您可以雇佣SaaS供应商来记录和操作您的数据，但最终您决定如何将其路由到适当的人类或AI系统进行处理。
个人层面，我首选的笔记应用是Obsidian。我很乐意"雇佣"Obsidian来操作我的笔记文件。而且，我所有的笔记都作为Markdown文件保存在我的文件系统中，我构建了可以读取或写入我的Obsidian文件的AI代理。这是控制我自己的笔记数据如何让我用AI代理做更多事情的一个小例子。
生成式AI时代的数据组织挑战
在生成式AI时代，企业和个人面临着重要的工作，即组织他们的数据使其AI就绪。这不仅包括传统的结构化数据，还包括大量的非结构化数据，如电子邮件、文档、图像和视频等。
企业需要采取以下步骤来优化其数据资产：
- 数据审计与分类：全面了解企业拥有的数据类型、位置和质量。
- 建立数据治理框架：明确数据所有权、访问权限和使用政策。
- 投资数据集成工具：选择能够促进数据流动而非限制的解决方案。
- 开发AI就绪的数据架构：确保数据格式和结构能够被AI系统轻松理解和处理。
- 培养数据文化：鼓励整个组织重视数据作为战略资产。
数据孤岛的经济影响
数据孤岛不仅限制了技术创新，还对企业的经济表现产生深远影响：
- 降低决策质量：无法全面了解业务状况导致次优决策。
- 增加运营成本：维护多个数据系统需要额外资源。
- 减缓创新速度：缺乏数据整合阻碍新业务模式的开发。
- 降低客户体验：无法提供个性化的客户旅程。
- 削弱竞争优势：无法充分利用数据洞察来差异化业务。
未来趋势：开放数据生态系统
随着AI技术的不断发展，我们预计将看到以下趋势：
- 数据互操作性标准：行业将发展更标准化的数据交换格式和协议。
- 数据民主化工具：更多易于使用的工具将使非技术人员能够访问和分析数据。
- 隐私增强技术：在保护隐私的同时促进数据共享的新技术将变得更加普及。
- 数据市场：受控环境下的数据交换将变得更加普遍，允许企业安全地共享和货币化数据资产。
- 监管框架：政府将制定更明确的法规，平衡数据访问与隐私保护。
实施建议
对于希望打破数据孤岛的企业，以下是一些具体建议：
- 优先考虑数据可移植性：在选择SaaS供应商时，评估其数据提取能力和API友好性。
- 投资中间件解决方案：使用集成平台连接不同的系统，实现数据流动。
- 建立数据湖/数据仓库：集中存储和管理来自多个来源的数据。
- 采用API优先策略：确保所有新系统都提供强大的API接口。
- 定期数据审计：评估数据流动性和使用情况，识别改进机会。
结论
在AI驱动的商业环境中，数据孤岛已成为创新和增长的主要障碍。企业需要积极采取措施控制自己的数据，确保能够充分利用AI代理的潜力。通过打破这些孤岛，企业可以释放数据的全部价值，做出更明智的决策，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。
正如技术领域经常出现的模式一样，那些能够适应新现实并重新思考数据策略的组织将在未来几年获得显著优势。数据不再是静态的记录，而是动态的、可操作的资产，能够通过AI代理的力量转化为商业洞察和竞争优势。
