够快科技：AI大模型激活企业非结构化数据资产
cari chen
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8-12晓曼: 最近几年，我们总能听到两个词被反复提起，一个是“数字经济”，另一个是“AI+”。从国家战略到企业规划，好像人人都把它们挂在嘴边。尤其是数据，它已经被正式定义为继土地、资本、劳动之后的“第五生产要素”。听起来特别高大上，对吧？
晓曼: 但这里面其实藏着一个巨大的悖论。一方面，国家层面在大力推动，甚至给央企都定下了硬性指标，比如AI的渗透率、决策的智能化率，要求在2025年前，行业级的大模型必须得搞出来。另一方面，你再去看绝大多数企业，他们的情况是什么呢？是守着一座数据的金山，却不知道从哪儿下铲子。我们今天就来聊聊这个话题，看看数据这座金山，到底要怎么挖。
晓曼: 国家把数据提升到了一个前所未有的战略高度，这已经不是一个简单的技术潮流了，而是顶层设计。它意味着，数据不再是企业运营过程中产生的副产品，而是跟你的厂房、资金、员工一样，是决定你未来能不能活下去、活得好不好的核心战略资产。换句话说，不管你愿不愿意，数据资产化和智能化转型，已经不是一道选择题，而是一道生存题。
晓曼: 这种自上而下的推动力，其实是在重塑我们对数据的认知。如果说AI是驱动未来发展的强大引擎，那么高质量、可用的数据，就是这个引擎必不可缺的“燃料”。这就迫使所有企业，都必须重新审视自己的数据管理能力。因为如果连“燃料”都供应不上，那再强大的“AI引擎”也只能是个摆设。
晓曼: 然而，尽管数据被赋予了如此重要的战略地位，企业在实际操作中却面临着一个巨大的悖论：我们拥有海量数据，却难以有效利用。
晓曼: 问题到底出在哪儿呢？你看，企业里的数据，特别是像文档、图片、音视频这些非结构化数据，体量非常庞大。但是，它们的利用率低得惊人，可能还不到30%。德勤有个调查说，只有18%的组织能真正有效地利用这类数据。这就导致了一系列的麻烦。
晓曼: 首先是数据太分散，像撒了一地的珍珠，东一颗西一颗，根本串不起来。很多文件还被重复存储在不同人的电脑里，既浪费空间又容易造成版本混乱。大量的“冷数据”就那么静静地躺在服务器里，不产生任何价值，却在持续消耗着你的存储成本和运维成本。更要命的是安全问题，数据很容易泄露，出了事想追查审计都非常困难。结果就是，你想找个东西，搜半天搜不到，信息利用率极低。
晓曼: 这就揭示了一个核心的矛盾：我们明明知道数据潜力巨大，但现实中，绝大部分数据都处于“沉睡”状态，无法发挥价值。这种“有数据，无价值”的窘境，不仅仅是资源浪费，它直接卡住了企业向智能化转型的脖子。你想想，国家政策要求你用AI，可AI的训练和应用，靠的是什么？就是这些企业日积月累的知识库。但这些知识原料如果都是一堆乱七八糟的、未经处理的原始数据，AI怎么用？它根本“消化”不了。
晓曼: 如果这些非结构化数据的管理困境不解决，企业就没办法构建起支撑大模型需要的“知识原料”，更别提什么AI渗透率和决策智能化了。长此以往，不仅内部运营效率低下，在激烈的市场竞争中，你可能就因为慢了半拍，被别人甩在身后，造成战略性的落后。
晓曼: 面对如此严峻的挑战，企业迫切需要一套系统性的解决方案，将这些散乱、沉睡的数据，转化为可信、可用、可驱动业务增长的智能资产。够快科技正是为此提供了他们的破局之道。
晓曼: 够快科技提出的方案，他们称之为“企业数据智能飞轮”。这个名字很有意思，它不是一个单一的产品，而是一个完整的生态系统。这个飞轮有四个关键环节：“治理”、“中枢”、“智能”，最后再“反哺数据”。它的目标就是通过这样一个循环，让数据产生长期的复利，用智能来驱动业务增长。
晓曼: 我们来拆解一下这个飞滚。首先是“数据资产治理”。这一步就像是整理一支杂乱无章的军队，把分散在各个角落的数据士兵集合起来，进行编队和训练，让它们从散兵游勇变成一支有组织、有纪律的正规军。这是后续一切智能化的基础，是钢筋骨架。
晓曼: 然后是“企业数据中枢”。当数据被组织起来之后，这个中枢就负责把那些沉睡的、原始的数据矿石，提炼成可随时调用的、高品质的精炼燃料。这个环节的核心是激活数据的潜能。
晓曼: 最后是“智能应用引擎”。有了精炼的燃料，引擎就能开动了。这一步就是要把数据的洞察力，转化为实实在在的智能行动，比如智能问答、智能决策支持等等，让企业具备持续自我进化的能力。
晓曼: 这种“飞轮式”的设计，其实非常巧妙。它完美地呼应了我们前面说的那个“燃料”的比喻。数据治理和数据中枢，负责“提炼”和“储存”高质量的燃料；智能应用引擎，则负责“燃烧”这些燃料，产生实际的业务价值。但最关键的是那个“反哺数据”的环节，它确保了整个系统不是一次性的，而是一个良性循环。智能应用产生的结果和反馈，会再次回到数据池里，让数据质量持续优化。这就好比一个能自我迭代的系统，飞轮会越转越快，越转越有力量。
晓曼: 那么，够快科技究竟是如何通过具体的技术组件和实施路径，将这个宏大的“智能飞D轮”构想，落实到企业日常运营的方方面面呢？
晓曼: 要让这个飞轮转起来，光有理念是不够的，必须有扎实的技术组件和清晰的实施路径。够快科技提供的是一套全链路的解决方案。
晓曼: 首先，它对数据进行了全生命周期的规范管理，从数据怎么存、怎么管、到怎么用，都有一套规矩，保证了数据的有序性。同时，它还提供了一个高效的协作平台，让团队之间的信息流转更顺畅。
晓曼: 安全性是重中之重。他们构建了一个全方位的安全保障体系，从物理安全到平台安全，再到管理、行为、访问和数据保护，几乎把所有你能想到的风险点都覆盖了。
晓曼: 针对我们前面提到的非结构化数据这个老大难问题，他们也有一套专门的全生命周期管理方案，从采集、统一管理、到安全、高效利用，形成了一个闭环。并且，通过一个统一的数据治理底座，解决了数据分散、重复存储的问题，大大降低了成本。
晓曼: 当然，最核心的还是AI应用。他们用了一个叫做RAG，也就是知识增强的技术。简单来说，就是把企业自己的专家知识库，和通用的大模型结合起来。你可以把它想象成给大模型请了一位企业内部的专家顾问。这样一来，大模型在回答问题时，就不会胡说八道，它的回答既能利用大模型的推理能力，又能基于企业内部的、准确的、可溯源的知识，这就构建起了一个真正可信的“企业第二大脑”。
晓曼: 听到这里，你可能会觉得，哇，这套系统听起来好复杂，是不是得花一大笔钱，把整个公司都给翻过来？其实，够快科技的聪明之处就在于，他们不要求你一口吃成个胖子。他们遵循的是“整体规划，分步实施”的原则。先帮你把数据集中起来，然后提取知识，再部署系统，找个部门先试点运行，最后效果好了再全量推广。这样一步一步来，风险可控，企业也能在每个阶段看到实实在在的效果。
晓曼: 有些企业可能会想，我自己搭一套行不行？或者买几个零散的工具拼一拼？当然可以，但自建的坑非常多，兼容性、安全漏洞、集成困难，最后算下来总成本可能更高，风险也更大。够快科技提供的，其实就是一套经过市场验证的、成熟的、能让你少走弯路的方案。
晓曼: 够快科技的方案不仅提供了技术层面的支持，更通过其对行业Know-How的深入理解，帮助企业将这些技术转化为实实在在的商业价值。
晓曼: 好了，我们来总结一下今天聊的内容。其实核心观点就这么几个。
晓曼: 第一，数据已经不再是简单的信息资源了，它已经上升到了国家战略层面，成了所谓的“第五生产要素”。所以，企业的智能化转型，核心就是数据资产化。
晓曼: 第二，这个转型路上最大的一个坎，就是非结构化数据的管理。这些数据就像沉睡的宝藏，谁能先把它唤醒，谁就能抢占先机。
晓曼: 第三，够快科技提出的“企业数据智能飞轮”这个概念，提供了一个非常好的解题思路。它不是头痛医头脚痛医脚，而是从数据治理、到知识管理、再到智能应用，构建了一个完整的闭环，让数据价值能够像滚雪球一样，持续增值。
晓曼: 最后一点，通过像RAG这样的核心技术，以及“整体规划、分步实施”的落地策略，够快科技把一个宏大的战略构想，变成了一套企业能看得到、摸得着、用得上的解决方案，帮助企业真正迈向一个更高效、更智能的新办公时代。
晓曼: 在这个数据爆炸、AI浪潮汹涌而至的时代，企业面临的挑战已不再是“是否拥有数据”，而是“能否驾驭数据”。够快科技所描绘的，其实不仅仅是一套技术解决方案，更是一种深远的思维范式转变——它要求我们把数据看作是一种活的资产，通过持续的治理、激活与应用，让它成为企业能够不断自我进化、持续创新的核心引擎。这不仅关乎效率的提升，更事关企业在未来数字经济时代的核心竞争力，甚至是生存和发展。