随着企业竞相现代化其数据基础以支持AI驱动的决策，许多组织正面临业务定义不一致、嵌入式逻辑造成高昂的供应商锁定成本，以及数据使用方式缺乏可见性等挑战。

本三集播客系列基于对100位高级IT领导者的最新调查，深入探讨为何数据一致性仍是企业分析领域最复杂的问题之一，以及解决该问题所需的关键举措。

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欢迎收听以下播客剧集：

  1. Ep. 3 AI如何对待您的数据？可观测性的新要求
  2. Ep. 2 关键能力：构建可扩展、可信AI的基础
  3. Ep. 1 碎片化的代价：数据一致性为何仍会失败

Ep. 3｜AI如何对待您的数据？可观测性的新要求

您是否真正了解AI如何处理您的数据？鉴于对AI透明度的信心处于极低水平，本集将阐释为何AI可观测性必须涵盖血缘、可解释性和问责制。了解如何做出可信决策、强化安全与合规，以及“可信AI”在未来五年可能呈现何种面貌。

Juliana Schoettler
Juliana Schoettler Strategy Inc AI高级产品经理

Ep. 2｜关键能力：构建可扩展、可信AI的基础

AI的成功始于基础——但大多数企业仍处于实现一致、受治理且AI就绪数据的早期阶段。本集将解析“AI就绪”的真正含义，以及最重要的能力：统一的业务定义、稳健的治理，以及跨工具和平台的可扩展性。

Erika Moreno
Erika Moreno Strategy Inc产品副总裁

Ep. 1｜碎片化的代价：数据一致性为何仍会失败

尽管历经数十年的投入，许多企业仍深陷数据不一致与不信任的循环。本集将深入探讨语义碎片化依然普遍存在的程度，以及为何真正的对齐依赖于文化、所有权和统一语义基础的建立。

Saurabh Abhyankar
Saurabh Abhyankar Strategy Inc首席产品官