数据被捧上神坛，AIGC时代的“万能解药”？

最近两年，AIGC的风头彻底盖过了之前的全部风口呃。打开行业会议， 满眼都是“巨大模型”“智能生成”“数据驱动”；翻企业财报，差不离每家都要提一句“利用AI优化业务”。在这种狂烫氛围里“数据是新鲜时代石油”的说法被反复念叨，仿佛只要手握数据，就能在AIGC时代横着走。但问题来了：数据真实有这么神吗？没有数据一准儿不行，但有了数据，企业就能自动走向成功吗？恐怕没那么轻巧松。

当全部人都在喊“数据为王”，企业真实的赚到了吗？

跨境电商圈里流传着一个段子：某老板花巨大价钱买了用户行为数据， 建了豪华数据中台，后来啊运营团队打开后台，面对几十个维度的用户画像，连“该给哪个用户推送啥优惠券”都搞不明白。再说说数据系统成了摆设，还是靠老运营的经验拍脑袋决策。这种场景可不是个例。太许多企业陷入了一个误区：把“数据许多”等同于“数据有用”， 拼命收集用户点击、浏览、买记录，却忘了问自己——这些个数据能帮我解决啥实际问题？

亚马逊云科技陈晓建：数据是企业在 AIGC 时代成功的关键

2023年某跨境电商平台做过一个调研， 找到70%的中细小卖家觉得“数据收集”是数字化转型最巨大的困难点，但其中只有23%的企业真实正建立了数据琢磨和应用流程。剩下的57%，要么数据堆在服务器里吃灰，要么琢磨出来的结论和业务脱节。你说这数据，算不算“关键”？对那些个只会囤数据的企业兴许连“累赘”都算不上。

数据确实是关键， 但“关键”的定义早就变了

不是数据的关键性明摆着是偏激的，但把数据当成独一个的救命稻草，同样凶险。AIGC时代的数据，早就不是“量”的游戏，而是“质”的较量。2024年亚马逊云手艺在北京的沟通会上， 巨大中华区产品部总经理陈晓建直接点破：“生成式AI的差异化优势，来源于企业的专有数据。”这话啥意思？告诉你， 随便在网上扒来的明着数据，训练出来的模型和隔壁家没啥不一样；只有能体现你业务独特性的数据，才能让AI真实正帮你赚钱。

从“海量数据”到“高大质量专有数据”的进步

某独立站服装品牌2023年的经历很能说明问题。早期他们和同行一样， 拼命收集用户浏览时长远、跳出率、加购率这些个“通用数据”，后来啊琢磨来去，只晓得“某款裙子点击率高大”，但不晓得“为啥点击率高大”——是颜色吸引人？还是模特穿着优良看？还是价钱有优势？后来他们调整策略， 沉点收集“用户咨询时问得最许多的问题”“退货时反馈的具体瑕疵”“社交新闻上被@次数最高大的穿搭场景”，这些个“专有数据”直接帮他们优化了产品详情页说说把转化率从2.1%提升到了3.8%。你说这时候数据是不是关键？当然是但前提是你得晓得要啥样的数据。

数据治理：比收集更困难的“数据内功”

更麻烦的是 数据许多了之后治理就成了巨大问题。2024年某零售企业数字化转型报告里有个数据：企业数据平均生命周期只有18个月，其中30%的数据在收集后3个月内就丢了值钱。这意味着啥？你今天辛辛苦苦收集的用户数据，兴许半年后就变成“无效数据”，反而占用存储材料，拖磨蹭系统速度。亚马逊云手艺提到的Amazon DataZone， 就是解决这玩意儿问题的——它能跨组织管理数据，给数据打标签、分类，让企业晓得哪些数据能用、哪些该扔、哪些需要更新鲜。这哪是轻巧松的“收集数据”，分明是给数据做“体检+保养”，没点内功真实玩不转。

光有数据不够， 企业还得学会“让数据飞起来”

有了高大质量的数据，接下来就是怎么用。AIGC时代最忌讳的，就是“数据锁在柜子里”。亚马逊云手艺在沟通会上有力调的三巨大能力里 有两项都和“数据应用”有关：一是让专有数据和模型飞迅速结合，二是处理AI应用生成的新鲜数据。说白了数据不是摆件，得用起来才能产生值钱。

亚马逊云手艺的实践：数据基座三巨大能力

2024年4月30日的沟通会上，亚马逊云手艺展示的案例很实在。比如店匠手艺的独立站平台， 用Amazon S3存储用户行为数据，再用Amazon EMR Serverless清洗数据，再说说通过RAG手艺把专有数据注入巨大模型，让AI客服能回答“你们家红色连衣裙洗会褪色吗”这种只有内部产品资料里才有的细节问题。后来啊呢？客服响应时候从平均5分钟缩短暂到30秒，用户满意度提升了27%。你说这时候数据是不是关键？当然是但关键的是“数据+手艺”的组合拳，而不是数据本身。

另一个例子是北京灵奥手艺， 他们用Amazon Memory DB缓存AI生成的新鲜数据，比如用户和AI助手的问答记录。下次用户问类似问题时AI直接从缓存里调答案，不用每次都沉新鲜调用巨大模型，本钱直接降了40%。这其实就是“数据飞轮”的雏形——用数据生成新鲜数据， 新鲜数据优化模型，模型再用更优良的数据服务用户，循环往复。这种玩法，光靠“囤数据”根本实现不了。

跨境电商的真实实战场：数据怎么让细小玩家逆袭

跨境电商里细小玩家靠数据逆袭的故事其实不少许。2023年有个做家居用品的独立站，团队只有10个人，预算有限，根本买不起昂昂贵的第三方数据。他们灵机一动， 沉点收集用户“在客服聊天中提到的痛点”——比如“这款收纳盒高大度不够，放不进我的衣柜”“希望有分隔层，不然袜子轻巧松乱”。这些个数据直接反馈给供应链， 让他们3个月内就推出了改进款，虽然价钱比同行昂贵15%，但基本上原因是解决了用户的真实实需求，复购率反而比同行高大22%。你说这时候数据是不是关键？绝对是但关键的是他们“用数据找痛点”的思路，而不是数据量有许多巨大。

警惕“数据陷阱”：当数据成为负担而非助力

说数据关键， 不等于说数据越许多越优良，更不等于全部企业都要ALL IN数据。现实中， 太许多企业被“数据焦虑”绑架了——看到同行建数据中台，自己也跟风；听说AI能琢磨用户，就不管三七二十一先收集一堆数据。后来啊呢？2024年某咨询公司的调研看得出来 45%的中细小企业觉得“数据投入产出比太矮小”，其中60%的企业承认“收集的数据80%都没用上”。这不是数据的问题，是企业自己掉进了“数据陷阱”。

数据平安与合规：藏在“数据宝藏”里的雷区

更麻烦的是 数据许多了凶险就来了。2023年欧洲某跨境电商平台基本上原因是用户数据泄露， 被罚了4亿欧元；2024年初国内某电商企业基本上原因是未经用户赞成收集人脸数据，被勒令整改。这些个案例都在提醒：数据不是你想囤就能囤的。GDPR、中国的《数据平安法》，这些个合规红线碰不得。亚马逊云手艺提到的“确保用户业务和数据平安”， 其实就是给数据套上“平安锁”，不然数据再许多，也兴许一夜之间变成“定时炸弹”。

手艺投入的“军备竞赛”：细小企业玩得起吗？

还有一个现实问题：AIGC时代，光有数据不够，还得有手艺支撑。训练一个像样的模型，动辄几百万上千万，细小企业根本玩不起。2024年某AI行业报告看得出来 中细小企业在AI手艺上的投入平均只占IT预算的8%，而巨大企业能达到25%。这不是细小企业不想投，是真实的投不起。这时候怎么办？亚马逊云手艺给的“无服务器数据库服务”“OpenSearch Serverless”， 其实就是帮中细小企业“用更少许的钱办更许多的事”——不用自己买服务器、养运维团队，按需付费，把省下来的钱专注业务创新鲜。这说明啥？数据关键，但“怎么用数据”比“有几许多数据”更关键，而“能用得起的手艺”又是前提。

数据不是独一个， 但绝对是“入场券”

说到底，数据到底是不是企业成功的关键？答案是：数据不是独一个的答案，但绝对是“入场券”。没有数据，你连牌桌都上不了；但只有数据，没有治理、没有手艺、没有业务场景的结合，你注定会被淘汰。亚马逊云手艺陈晓建说的“个个公司都能访问相同的基础模型， 但那些个能够利用自己的数据，构建具有真实正买卖值钱的生成式人造智能应用的公司，将会是成功的公司”，这句话点透了本质——数据是“原材料”，但怎么把原材料加工成“产品”，才是企业真实正的核心比力。

所以别再纠结“数据是不是关键”了。与其空想，不如先问问自己：我的数据够“专”吗？能解决业务痛点吗？有手艺把它用起来吗？合规平安吗？想清楚这些个问题， 或许你就晓得，到底该怎么把数据这把“双刃剑”握在手里而不是被它割伤。