在人工智能蓬勃发展的当下，数据已成为驱动企业创新与转型的核心要素。如何高效治理数据、释放AI潜力，成为企业数智化升级的关键命题。亚马逊云科技成长型企业及新兴业务总经理倪殿令在近期媒体沟通会上，通过生动的比喻揭示了数据治理在AI应用中的底层逻辑，引发行业关注。
倪殿令将AI数据处理流程比作餐馆运营：农场运来的食材需经清洗、分类、切配（对应Amazon EMR服务），处理后的食材按类别存入冰箱（向量数据库如Amazon Aurora、Amazon RDS），当顾客点餐时（AI查询请求），厨师从冰箱取材烹饪（模型调用与计算）。他强调："AI应用的性能90%取决于底层数据处理能力。企业能否驾驭生成式AI，核心在于数据规模与质量，而非前端模型或应用界面。"
针对企业落地AI的实践路径，倪殿令提出"黄金三角"方法论：首先需精准定位高价值业务场景，如智能客服、知识库构建等，明确输入输出标准；其次要构建结构化数据基础，通过数据治理工具实现非结构化数据向向量的转化；最后需配备数据工程师、算法工程师等专业人才，完成模型适配与调优。他特别指出："开源模型如同通用教材，企业需通过微调（Fine-tuning）注入行业知识，通过蒸馏技术提炼关键能力，才能形成差异化竞争力。"
据技术白皮书显示，亚马逊云科技的数据治理方案已形成完整闭环：从数据采集阶段的EMR治理，到存储层的向量数据库支持，再到应用层的RAG增强检索架构，覆盖了AI全生命周期。这种技术积累使其在IDC最新评估中位列中国生成式AI数据基础设施市场领导者象限，其服务已助力多家企业实现查询响应速度提升60%、模型幻觉率降低40%的显著效果。
当前，数据治理正从后台支持角色转向战略核心。随着企业AI应用从试点走向规模化，如何平衡数据安全与利用效率、如何构建跨部门数据协作机制，将成为下一阶段竞争焦点。亚马逊云科技的实践表明，只有筑牢数据根基，才能让AI技术真正转化为商业价值。
