对于企业而言，制定数据战略至关重要。分析师和技术领导者建议，在推进之前先回答一些关键问题。

就像人类需要良好的饮食才能茁壮成长一样，AI也需要优质的数据。错误的数据和不良的数据管理可能会在项目开始之前就破坏企业的AI计划。

随着CIO及其高管同行感受到推动各项计划的压力，他们首先需要评估数据战略的弹性和强度。

“你可以使用GenAI的通用版本，也可以训练自己的大型语言模型，”Gartner高级总监分析师Roxane Edjlali表示。“在所有情况下，你所拥有的唯一差异化因素就是数据。为了最大限度地发挥这种差异化优势，你需要确保数据已准备就绪。”

技术领导者和市场分析师建议，CIO及其所在企业应提出一系列问题，以确保战略能够产生预期结果：

1. 你想实现什么目标，以及这与业务目标如何保持一致?

2. 你是否清楚了解数据的存储位置?

3. 企业在数据开放方面希望达到什么程度?

4. 应如何访问数据?

5. 数据当前是如何组织的?

6. 数据来自哪里?

7. 我们如何确保隐私和安全?

8. 如何衡量数据质量?

9. 谁将负责数据清理工作?

10. 如何监控成功?

企业制定符合标准的数据战略至关重要。

根据SoftServe的一份报告，约三分之二的高管认为，他们的企业内没有人了解数据收集或访问。近五分之三的企业领导者表示，关键决策的依据是不准确或不一致的数据。

Semarchy的一份报告发现，不仅糟糕的数据管理会阻碍企业雄心，这些不足的做法还会削弱信任并增加成本。不先解决数据问题就推进的企业只会延长自己的痛苦。

供应商正在为自己定位，以帮助企业清理其数据战略。早期风险投资公司Sierra Ventures的管理合伙人Tim Guleri表示，已有供应商正在寻求与AI初创公司合作，以吸引企业客户。

大型供应商拥有分销机制和内置的客户群，但在创新方面往往落后于初创公司。与此同时，初创公司通常处于创新的前沿，但必须更加努力才能获得企业的认可。两者之间的联盟可能会变得越来越普遍。

“这是大公司正在寻求的风险缓解措施。”Guleri说。

不过，无论谁在帮忙，制定正确的数据战略都是一项艰巨的工作。

“在数据质量、基础和连接性方面几乎没有捷径可走，”Expedia集团数据和AI高级副总裁Shiyi Pickrell表示。这家经营Vrbo、Orbitz和Travelocity的旅游公司投入了大量精力来合并不同品牌的数据湖和数据资产。