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　　《2024年数据4.0：AI就绪型数据体系构建研究报告》由安永（EY）与EDM委员会联合发布，聚焦AI时代数据体系构建的核心需求，提出“数据4.0”理念及七大支柱框架，剖析数据从传统管理向AI就绪型体系演进的路径，为企业数字化转型提供实践指南。

　　报告指出，AI（尤其是生成式AI）的成功依赖高质量数据支撑，“AI的价值取决于数据质量”已成核心共识。当前企业面临数据碎片化、非结构化数据利用率低、治理滞后等挑战——87%的数据科学项目因数据孤岛与治理缺失无法落地，32%的印度企业尚未建立AI就绪型数据后端。AI就绪型数据需具备五大核心特征：全面且实时的元数据、完整的数据 lineage与溯源信息、场景适配性、安全性及合规治理，同时需整合结构化与非结构化数据（如文本、图像、音频），满足GenAI对复杂数据关系建模的需求。

　　数据演进必博平台历经四阶段，数据4.0成AI时代关键范式。数据1.0（1980s）以个人计算为核心，数据局限于特定应用；数据2.0聚焦企业级数据仓库，支撑财务与合规报告；数据3.0因智能手机、传感器普及催生“大数据革命”，但仍以基础数据维护为主；数据4.0则是云原生、元数据驱动的“数据优先”架构，将数据视为战略资产，通过智能自动化与开放格式（如Iceberg、Delta）支持SQL、AI模型等多引擎访问，核心特征包括可解释AI、负责任的数据科学、边缘计算与数据民主化，旨在为AI应用提供规模化、可信的数据源。

　　构建AI就绪型数据需依托七大支柱框架。一是统一数据战略，对齐业务目标，打破数据孤岛，为AI提供跨源整合的高质量数据集；二是知识管理，搭建云原生数据仓库/湖仓作为单一数据源，整合大语言模型（LLM）优化知识检索与共享；三是数据治理，通过敏感数据保护、自动化访问控制、领域所有权划分，确保数据安全合规；四是主数据管理（MDM），建立 transaction数据的统一实体来源，提升AI分析上下文准确性；五是数据风险与合规，嵌入隐私保护（如差分隐私）与监管适配（如印度《数字个人数据保护法》），规避法律与声誉风险；六是数据质量，通过数据可观测性与透明化流程，保障数据完整性与一致性；七是开放无头架构，采用多语言存储（SQL、NoSQL、向量数据库）与解耦设计，适配多类型AI workload，简化合规管理。

　　印度市场作为案例，展现数据体系建设实践与挑战。印度企业积极推进数据标准化，60%以上行业（如BFSI、制造）已实现企业级数据规范，同时借力本土初创企业（如Raga AI、Sarvam AI）提供低成本解决方案，并依托政府政策（如印度AI使命、DEPA架构）构建数据共享生态。但仍面临中小企业治理能力不足、数据主权与隐私平衡难题，需通过IDMO（印度数据管理办公室）与统一数据集平台进一步完善支撑体系。

　　报告展望“智能主体未来”，提出数据体系升级方向。未来AI将向自主化演进，企业需必博平台构建现代化数据栈（混合云+多平台组合）、采用领域驱动数据产品设计、建立统一数据消费层与自动化治理控制平面，同时以AI反哺数据管理（如AI驱动元数据编目），实现“数据赋能AI、AI优化数据”的共生循环，最终支撑企业在AI时代的创新与竞争优势。