你的企業數據AI化了嗎？Google、Midjourney、OpenAI都靠這招領先市場

Midjourney在AI圖像生成領域中快速竄出頭角，他們的關鍵是，每次輸出圖片都讓用戶在4張生圖中擇一，目的是要提升指令與圖片的關聯性，幫助下一輪能夠更準確出圖，但更重要的是「讀懂用戶」，通過資料飛輪建立早期壁壘。

同樣地，OpenAI創建ChatGPT的核心目的，也不僅是推出一個現象級產品，更是要獲取用戶每次使用的回流數據，以建立全新的生態系統。

簡單的是，你已經知道，數據中台的目的是將數據能力做成可重複循環使用的服務，提供各項業務靈活高效運用，從而降低重複開發成本，提升決策效率。而困難的是，數據中台不僅是技術，必須是一套完整的讓數據用起來的機制，它需要從企業策略、業務、行銷、組織、人才等方面全方位規劃和配合，不能僅停留在工具層面。每家企業的業務與資料狀況各不相同，業務對資料的應用訴求不同，因此沒有任何兩家企業的數據中台是完全相同的。

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數據中台必備的核心功能

1.數據整合：實現數據收集、交換等任務以及監控管理。

2.數據標準與標籤化：統整數據標準和品質，建立標籤及標準化數據資產。

3.數據可視化：讓相關人員能夠迅速使用數據，回應市場與客戶的動態需求。

4.價值變現：打通企業數據，提供以前單個部門或單個業務單元無法提供的數據服務能力。

傳統數據中台是為了解決數據散亂、無法充分應用的問題，然而面對AI時代的變化，有些不足也開始逐漸曝露。例如，業務團隊需要快速調用數據，做行銷活動即時的決策與調整，而大部分中台的數據可能仍停留在以每日或批次性更新；此外，AI模型極需調用結構化的特徵數據、即時回流結果，而中台提供的卻仍是靜態的視覺化報表。

於是，新的命題浮現，中台接下來面臨的挑戰是必須建立讓機器可讀、可學習的生態系統，從為人服務的分析平台進化為AI所用的智能引擎。

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數據中台的新使命：AI-Ready Data

數據中台的使命不再只是整合和治理數據，而是創建一個能讓AI和業務系統持續學習、持續優化的循環驗證流程。這一使命升級具體體現在三大重點轉變：

• 從「數據管理」到「數據使用循環」
• 從「市場數據」到「專屬數據資產」
• 從「讓人看懂數據」到「讓AI能用的數據」

作為企業決策者，您需要重新審視數據中台的核心能力。

首先，AI-Ready Data（數據AI化）意味著在設計AI產品功能時優先考慮「數據使用循環」機制，建立用戶反饋到產品改進的生態系統，並能量化每次用戶互動對模型改進的貢獻。

其次，在企業中建立數據優勢至關重要，因為市場的開放數據人人可得，真正的價值在於特定領域難以複製的專業數據。

最後，中台的核心是「打通數據」、「統一指標」、「開放服務」，讓人看得懂、會使用。但進入AI時代，應該也要從讓人看懂數據，轉變為讓AI Agent能自動調度、策略能自動執行。

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以電通行銷傳播集團為例，在推動數據化、系統化、產品化的過程中，我們已經讓AI從工具轉向業務引擎，將其定位為策略執行的核心，而非僅供分析的工具，確保所有業務都考慮 AI 驅動的可能性。

我們的整合智能平台匯集外部及集團內的各種數據資源，通過機器學習，幫助品牌在複雜廣告環境中建立智能循環，提升行銷與廣告投放效果，例如：

• 受眾分群與興趣標籤服務：通過分析受眾行為數據，將受眾分為不同群體，並為每個群體標記相應的興趣標籤，幫助廣告主更精準地定位目標受眾。
• 效果預估模型：根據廣告主的投放需求和歷史數據，預測廣告投放效果，如點擊率、轉化率等，幫助廣告主更合理地分配廣告預算。
• 策略服務化：將品牌、廣告與媒體策略封裝成可調用服務，供各業務線使用。

從分析到真正動起來

這些變化背後，透露出一個關鍵趨勢：企業正在從「數據分析」導向走向「數據＋AI」的融合驅動，原本只負責數據整合的中台也必須升級為Ready for AI的智能核心引擎。我們意識到，新技術帶來的價值超過舊工具。透過數據重新梳理與反思「我們能為顧客提供更好的成果嗎？」這個問題。從這裡出發，研發出來的產品才會是正確方向。

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只有讓數據真正可操作、可執行、可循環，AI能力才能轉化為真正的企業價值。身為企業領導者，現在就該著手評估您企業數據AI化的準備度，能夠率先實現這一轉變的企業，將在未來的市場競爭中佔據決定性優勢。正如Konstantine Buhler所述「Data usage is the moat.（數據使用即護城河）」——這將是 AI 時代企業必須掌握的核心競爭力。

【電通思維的行動建議】

1.打造企業專屬的AI-Ready數據資產：真正有價值的不是買得到的數據，而是企業自己累積的第一方資料，來自網站、會員、消費行為的真實軌跡。現在更重要的一步，是讓這些資料有結構、有標籤、AI看得懂、用得上。

2.升級數據中台為AI-empowered智能引擎：資料整合和報表只是起點。企業該重新定義中台的角色，結合AI-Ready數據，提供即時調用、模型學習與策略自動化能力，幫助業務快速反應市場變化。

3.企業組織的規模化學習機制：企業組織能夠透過人機協作啟動「規模化學習」，如此一來才能高效量化問題並深入挖掘潛在需求。

【更多電通行銷傳播集團趨勢報告，請至官網閱讀 】  

（責任編輯：張蕙蘭）