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AI 浪潮迫使企业重构语义层

提及语义层,过往常被视为数据分析领域的陈旧议题。大众脑海中浮现的,往往是统一指标口径、消除报表冲突。然而置于当下,这般认知已显局限。真正将语义层再次推向舞台中央的,并非传统 BI,而是人工智能。缘由在于,当 AI 开始深度介入分析、问答及决策辅助时,其面临的挑战不再局限于“数据是否存在”,更核心的是“这些数据在企业语境下究竟是何含义”。收入如何确认,客户怎样界定,订单完成以何系统为基准,此类事项昔日可隐匿于经验之中、固化在报表之内,或依赖各系统间心照不宣的默契。如今却行不通了。一旦系统直接调用这些数据,过

2026-06-06 11:34:17  |  2 阅读

逻辑数据管理厂商Denodo斩获年度大奖,大中华区掌门人何巍揭秘企业AI可信数据底座构建之道

2026年5月30日,备受瞩目的"人工智能+与行业变革机遇"第十二届中国行业数智化大会暨CIO时代21周年庆典在历史文化名城洛阳拉开帷幕。本次峰会以"人工智能+"战略在各个领域的规模化落地为核心议题,汇集了来自汽车、能源、制造、公共服务等多个行业的权威专家与企业高管,共同研讨AI技术驱动下的产业升级新路径。作为国际领先的逻辑数据管理解决方案提供商,丹诺德软件(Denodo)受邀参与本次行业盛会。丹诺德全球销售副总裁兼大中华区掌门人何巍先生发表了深度主题演讲。大会颁奖典礼环节,丹诺德凭借其在技术创新与行业实

2026-06-01 18:12:39  |  4 阅读

AI时代下,企业架构将何去何从

关于"AI对企业架构的影响",近期业界热议不断。有观点指出,AI不过是人的延伸工具,企业架构作为经过实践检验的知识框架依然有效。也有声音表示,AI将重塑应用形态,甚至可能导致传统应用架构逐步退出历史舞台。还有看法认为,架构本身不会消亡,但交付模式、管控方式以及架构师职能都将发生深刻变革。这些论断看似相互矛盾,但在我看来,许多分歧并非根本立场相左,而是因为各方讨论的"架构"根本不在同一层次。先给出基本结论:AI不会使企业架构走向消亡,但会削弱"以系统为核心"的架构模式,促使企业架构向"以能力为核心"的管控体

2026-06-01 02:05:07  |  13 阅读

拒绝AI沦为摆设:本体技术是企业智能的核心引擎

企业AI应用深陷“高投入低产出”困境,症结不在算法,而在于AI不懂业务逻辑。破局之道在于利用“本体”为AI构建理解业务的“大脑”,通过数据治理与业务逻辑双轮驱动,实现从单纯“问数”到实际“做事”的跨越。一、企业AI的“三道坎”:从“工具”进阶为“伙伴”的艰难历程过去十八个月,企业对AI的认知起伏跌宕,历经三个典型阶段,本质是从“玩弄模型”到“深耕业务”的认知飞跃。1.0 阶段:技术自娱期(工具人)彼时,AI仅是CIO手中的“玩具”。比拼的是模型参数规模与算力强弱。AI角色局限于高级搜索引擎,能回答“报销规

2026-05-17 18:12:25  |  7 阅读

AI原生架构与外挂AI的差距:无底层支撑的智能化从一开始就是输家

在印刷包装行业,越来越多的ERP厂商声称已“集成大模型”“具备AI功能”。但残酷的现实是:缺乏AI融合技术底座的支持,所谓“智能化”可能从起步就已落后。这,正是这个时代的特征。关键不在于我提供什么功能,而在于你想解决什么问题——你完全可以成为数字化系统的赋能者、建设者、掌控者。本期,我们以前BAT技术专家、迅越技术负责人黎总的视角,深入对比AI原生架构与ERP+AI外挂模式的根本差异,揭示什么才是真正面向未来的AI原生架构ERP。黎总直言不讳地指出:“AI原生架构与ERP+AI外挂,最根本的区别在于我们对

2026-05-14 12:14:10  |  5 阅读

当AI隐入业务深处:企业智能迈入“无感”新阶段

从不确定性到确定性,为何交互式AI逐渐式微,而深度融合业务的“静默AI”正成为趋势市场部的王磊近来有些困扰。公司上月投入不菲引进了一套AI对话助手,宣传称“通过自然语言交流即可分析数据”。客观地说,处理简单询问时确实高效——诸如“上月销售总额多少”、“A产品库存剩余情况”,提问后立刻回应,数据也基本准确。王磊起初也觉得颇为便利。然而问题出现在他希望进行更深层次探究时。那天他尝试做一个稍复杂的分析:“请帮我对比华东区域新产品与旧产品上个季度的毛利率变动,分析新产品是否拉低了整体利润。”第一次提问,AI给出一

2026-05-02 08:59:14  |  8 阅读

AI浪潮下企业数据语义体系的再思考

数据语义层的问题,曾几何时被视作数据分析领域的老生常谈。很多人提到它,脑海中浮现的便是统一指标定义、避免报表冲突之类的话题。放在当下,这个认知已经落伍了。真正把语义层推至风口浪尖的,并非传统BI工具,而是人工智能。原因在于,AI一旦介入分析、问答与决策支撑环节,它所面对的不仅是“是否存在数据”这类基础问题,更深层的是“这些数据在企业语境中究竟代表什么”。营收如何认定,客户如何界定,订单完成时间以哪套系统为准,这些细节以往可以藏身于业务经验中、流散于各类报表里、隐没在系统间心照不宣的惯例中。如今行不通了。只

2026-04-22 17:26:31  |  5 阅读

中国CRM从AI点缀迈向AI原生的转变

今年初,SaaS领域出现了两种看似对立的趋势。一种是积极拥抱——几乎所有的SaaS企业都在高呼AI,试图将大模型能力融入产品的每一个细节;另一种则是恐慌情绪——标普500软件与服务指数急剧下滑,Salesforce、Adobe市值减半,国内上市公司也未能幸免。“AI会终结SaaS”的观点,从投资界蔓延至产业界,愈演愈烈。不久前,黄仁勋在英伟达GTC大会上直言:“每个SaaS公司都将转型为AaaS公司(Agent as a Service,智能体即服务)。”这一判断再次将SaaS的未来推向风口浪尖。面对AI

2026-03-30 13:03:58  |  6 阅读