以生成式AI为代表的人工智能新技术，正引领全球新一轮生产力革命，对企业数据管理及数据价值开发的质量与效率提出新的挑战。

21世纪经济报道记者注意到，数据编织(DataFabric)作为解决数据质量难题、释放生成式AI潜力的重要技术趋势，正受到越来越多企业的关注。

所谓数据编织，是一种分布式数据管理架构，集成来自不同数据源的数据，安全提供不同数据对象的“集成视图”，将“集成数据”用于分析和操作。数据编织相关技术的应用能提供值得信赖的数据基础，提高生成模型的相关性和准确性，成为解决企业AI部署难题的重要路径。

去年7月，阿里云曾宣布与数据管理领域的领导者Denodo达成技术合作，后者以逻辑数据集成和管理能力而闻名。

近日，Denodo(AngelVi?a)创始人叶苏斯与21世纪经济报道记者展开对话，探讨了AI浪潮下中国企业数字化转型的数据管理新范式。

叶苏斯认为，传统数据管理方式产生的数据孤岛，会导致寻找业务的时间过长，从而导致实现价值的时间也会更长;同时，混合多元的数据生态，导致了数据资产不能够得到充分利用，数据治理异常复杂。

“逻辑数据管理作为新的管理方式，可以打破数据孤岛，让用户轻松获得访问的权限，同时通过简化和格式转换提高数据的时效性，帮助用户提高决策效率，建立更加突出的竞争优势。”叶苏斯说道，同时，生成式AI降低了数据管理的使用门槛，大大拓展了数据编织的应用规模。生成式AI与数据编织互利共进，正为数据管理市场带来更大的发展机遇。

挖掘数据生产力

《21世纪》：Denodo数据编辑的核心优势是什么?有哪些实际应用空间?

叶苏斯：首先我们既注重客户的信息保护，从不一样的语义层对信息进行处理和保护，涉及的领域很多，包括航空、交通运输、医药等各个对信息需求巨大的行业，通过技术使数据可以更加透明，并且正确传输给客户，

以医药行业为例，医药公司在进行药物的生产、商品化、零售运营的过程中，会用到大量数据，比如说赛诺菲(Sanofi)，需要海量的数据支持各个流程监管，以及后期处理等环节。后续生产的产品要进入到医院端，还得去病床前做各种临床数据验证，不同的阶段比如临床应用的这些治疗有没有应答等。在这个过程中，首先要获取各种健康相关的数据，然后在每一个垂类中，针对不同行业面临同样的难点、痛点，获得高质量并且不违规、不会涉及隐私侵犯的数据。

再如IT相关领域，我们可以支持数据迁移，相关数据的合规使用，建模过程等。我们还有这些数据的提取过程，抽象过程，这个过程能够符合公司数据现代化、架构现代化需求。同时我们还有一些关键用例，支持用户体验提升，因为收集了海量的终端客户数据之后，我们可以在客户体验管理上做得更好、更上一层楼。我们还有一些后勤运输提高的案例，因为数据(量)提高之后，我们在运营安排上可以进行实时调整等。

在风险管理方面，我们也做得很棒，在数据提取的过程中，你得确保它是合规的，数据的交换也得符合当地法律法规要求。

还有一点就是我们创造额外价值，也叫数据民主，就是数据要开放给新的用户，大家是平等的，这些数据你可以用你所需要的格式去提取。而当前很多情况中，当消费者和用户使用数据时，他们无法在IT层看到这些数据。

《21世纪》：数据编织如何保障数据安全?

叶苏斯：Denodo平台提供的是能力、工具，不是一个负责实施或者是做数据安全的企业，客户会用我们提供的能力，但他们得为自己的安全负责，举个例子，如果说数据市场是一个机场，我们就属于给它提供传送带或者其他类型产品的厂家，这个传送带怎么安装，装在哪里，是机场负责的;旅客的行李当中是否有危险品、违禁品，也是由机场负责检查，我们提供的只是一个传送带而已。

再看数据编织，数据编织有非常多的优秀能力可以提供给顾客，让它在应用之后提高安全水平。有些客户对安全性要求较高，我们会基于这方面的需求，提供更好的管理工具，比如帮助他们找到更可靠的数据或资源。

总的来说，我们作为信息传送带，任务是通过语言处理、信息构架等，在合法合规的框架下去传输信息，并且传输更快的信息给到客户。

《21世纪》：数据编织效果如何衡量?你们的企业用户会关心哪些指标?

叶苏斯：我们认为最关键、最核心的问题就是如何将数据更好传输给我们的客户，特别是将数据中心的各个环节进行连接。很多公司有大量的核心数据，如何获取并连接这些数据非常关键。对于我们来讲，信息数据中心要做的事情就是要统一进行升级，将获取和连接的过程简化，高效率地将核心数据传递到客户当中。

在当前的时代，客户更关注的是时效性和成本问题，这也是数据编织能够完成的目标——将所有有用的信息编织到一块，以一个合规、安全的方式提供给我们的客户。

因为不同的客户，使用的技术不一样，格式不一样，最终所呈现出来的效果也是不一样的。对于生产制造业企业来说，他们希望以不同的形式去革新他们的产品，以便从各个维度满足他们客户的需求。我们会结合他们过往的