近期，随着人工智能（AI）技术的迅速发展，数据管理的重要性愈发凸显。尽管 AI 热潮尚未带来大量实际成功案例，但多项研究显示，良好的数据管理和高质量的数据是实现 AI 目标的基础。NetApp 发布的《2024年数据复杂性报告》显示，全球1300名技术和数据高管的调查结果令人关注。调查发现，投资于数据统一的公司在实现 AI 目标方面更具备优势，接近80% 的受访者认识到统一数据对达到理想 AI 结果的重要性。报告还指出，约三分之二的公司表示，他们的数据 “完全或基本上优化用于 AI”

人工智能公司 Cohere 近日发布了一款全新的搜索模型 Rerank3.5，旨在彻底改变全球企业如何查找和利用数据。随着企业面临越来越复杂的数据环境和多语言的运营需求，Rerank3.5的推出无疑具有重要意义。该模型最显著的特点是能够处理超过100种语言的查询，尤其在阿拉伯语、日语和韩语等主要商业语言中表现突出。这一能力不仅突破了语言障碍，还可能帮助跨国公司更有效地管理信息检索。在当前数据孤岛和语言障碍依然存在的背景下，Rerank3.5或许能为非英语市场的企业提供平等的竞争机会

企业技术服务商MinIO日前推出了革命性产品AIStor，这款创新工具正在重新定义企业级AI数据管理的方式。在人工智能和可扩展AI基础设施需求日益增长的背景下，这一突破性产品的问世显得尤为重要。"这是MinIO发展的全新阶段。"MinIO工程师Daniel Valdivia在KubeCon + CloudNativeCon NA大会上表示，"人们一直将MinIO与可大规模扩展的稳定数据存储联系在一起，而现在通过引入AI工具，我们让它变得更好。"图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAIStor的核心亮点在于其简化数据访问和组织的能力。

最近，Appen 发布的2024年《人工智能状态报告》引起了广泛关注。这份报告基于对500多名美国 IT 决策者的调查，显示出生成式 AI 在过去一年中增长了17%。不过，伴随着这股增长潮流，企业在数据管理上却面临着不小的挑战。Appen 的战略负责人 Si Chen 在采访中提到，随着 AI 模型的应用逐渐深入到更复杂和专业的领域，对数据的要求也水涨船高。光有数据是不够的，企业需要的数据不仅要准确、多样化，还得有清晰的标签，并且要符合特定的 AI 使用场景。生成式 AI 的应用范围正在不断扩展，

Relativity已与OpenAI的ChatGPT Enterprise合规API集成，提供用户收集和处理人机对话数据的无缝途径。ChatGPT作为企业级AI工具，已获92%财富500强公司采用。此集成使RelativityOne用户能查看Custodian或实体在ChatGPT中生成的提示与AI响应，支持相关法律事务处理。捕获后的数据自动转换为Relativity短消息格式（RSMF），便于导航对话交互和元数据的复杂性。API允许访问对话内容与日志，操控GPT内容，管理用户权限与数据删除，整体上提供了一个有效的法律科技管理系统。

["Informatica最新的CDO Insights 2024报告指出，数据质量是实施生成式人工智能最大的障碍。","调查显示，45%的公司已经实施了生成式人工智能，而53%计划实施。","报告指出，数据质量、数据隐私、AI伦理等是企业在实施生成式人工智能时的主要关切。","数据管理工具的使用对生成式人工智能项目也产生影响，对数据质量的关注是企业成功实施的关键。"]

["调查显示，亚太地区数据领袖计划在未来24个月内将生成式人工智能纳入商业运营，但在采用过程中面临道德和隐私挑战。","数据领袖强调，成功实施生成式人工智能需要全面、集成的数据管理能力，投资于这方面对释放潜力至关重要。","亚太地区数据领袖关注数据伦理、隐私保护等问题，澳大利亚和新加坡数据领袖在生成式人工智能实施中遇到的主要障碍是数据偏见和碎片化。","调查结果显示，64%的韩国和75%的印度已将生成式人工智能融入其商业实践，但在亚太地区，人工智能伦理和数据隐私与保护等问题仍然是采用的主要挑战。","数据领袖预计2024年数据源的数量将增加，因此数据管理能力将成为考虑人工智能和数据战略回报率时的首要问题。"]

["加拿大Secoda公司成功融资1400万美元，计划将AI技术应用于企业数据搜索与管理，使其用户可以像使用Google一样轻松查找、理解和利用公司数据。","这轮融资由Craft Ventures领投，Abstract Ventures、YCombinator和Garage Capital等投资者参与，旨在解决企业中数据碎片化和管理的难题。","Secoda公司已经实现了快速增长，其AI平台不仅可以降低数据团队的工作负担，还可以提高数据利用率，有望改变企业数据管理的方式。","在这轮融资后，Secoda计划加强其工程团队，并进行更多的研发工作，特别是在AI方面。","公司还计划推出Secoda Monitoring，以帮助数据团队确保他们使用的数据质量高且准确。"]