" 数据是每个企业的差异化优势。 " 在 2025 年亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技全球技术总经理 Shaown Nandi 开门见山地指出了数据在 AI 时代的核心地位。这不仅是一个观点，更是基于大量实践的深刻洞察。在当前，当所有企业都可以访问相同的 AI 模型时，企业独有的数据及其治理能力，正成为决定 AI 应用成败的关键因素。

数据格局的革命性变化

如今，分析和 AI 工作负载正在经历前所未有的融合。正如 Shaown Nandi 所观察到的，它们越来越多地围绕相同的数据和工作流程展开。这种趋势要求企业重新思考其数据架构：如何在同一平台上高效管理数据、支持分析需求、同时满足 AI 应用的要求？

亚马逊云科技对这一挑战的回答是新一代 Amazon SageMaker 。这个统一的平台让过去需要在多个工具和界面间切换的工作，现在可以在一个工作室中完成。它的核心是一个与 Apache Iceberg 完全兼容的湖仓架构，确保数据能在不同用户和工具之间无缝流动。

拉美最大的银行 Itaú 的实践很好地展示了这种统一平台的价值。通过使用 Amazon SageMaker Studio ，他们彻底改造了机器学习基础设施，将模型部署时间从 6 个月缩短到仅需 3 天。更重要的是，这个平台支持超过 3,000 名用户的协同工作，真正实现了数据民主化。

从数据管理到价值创造

在数据量激增的今天，简单的数据存储已经远远不够。丰田的案例展示了现代数据战略的精髓：他们使用 SageMaker 统一和管理来自互联汽车、销售、制造和供应链等多个部门的数据。这种统一的数据视图让团队能够轻松发现和共享数据，显著加速了生成式 AI 应用的开发过程。

元数据管理正成为另一个关键战场。正如 Shaown Nandi 所说： " 元数据非常强大和重要。它可以在查找所需内容时产生巨大的差异。 " 去年推出的 S3 元数据功能就是为解决这一挑战而生，它能够自动创建和管理系统元数据，同时支持企业添加自定义标签，所有这些都可以通过 SQL 轻松查询。

数据治理的新范式

在数据价值提升的同时，治理的重要性也在与日俱增。通过内置的 SageMaker Catalog ，企业可以实现数据和 AI 资产的端到端治理。这意味着数据和 AI 团队可以在项目间以可信和透明的方式协作、共享数据、模型和生成式 AI 资产。

医疗技术提供商 Zus Health 的实践特别值得关注。他们使用 S3 表格来处理频繁变化的患者数据，在确保数据安全性和隐私保护的同时，实现了高效的数据管理。同样，社交数据分析公司 Pendulum 通过自动化关键维护任务，让团队能够将更多精力投入到数据分析和洞察发现上。

构建面向未来的数据战略

当前的数据战略必须考虑未来的扩展性。正如 Shaown Nandi 所强调的，我们正处在数据、分析和 AI 融合的新时代。企业需要一个能够支持这种融合的数据基础设施，而不是继续维护割裂的数据孤岛。

S3 表格的推出就是这种前瞻性思维的体现。它让结构化的表格数据获得了与对象存储相同的灵活性和可扩展性。集成公司 SnapLogic 的客户正在使用这一功能来优化分析成本，同时确保监管合规。

未来已来

数据战略不再是 IT 部门的专属话题，而是关系到企业核心竞争力的战略议题。正如峰会上展示的众多案例，成功的企业都在积极构建新一代数据架构，为 AI 创新提供坚实基础。

在这个数据驱动的 AI 时代，企业必须重新思考其数据战略：如何更好地收集、管理和利用数据？如何确保数据的安全性和合规性？如何将数据转化为实际的商业价值？答案可能因企业而异，但有一点是确定的：数据战略的成功与否，将直接决定企业在 AI 时代的竞争力。

我们正处在 Agentic AI 爆发前夜。 2025 亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从 " 成本优化 " 转向 " 创新驱动 " ，通过完善的数据战略和 AI 云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入 1000 亿美元在 AI 算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助 “ 中国企业出海 “ 和 ” 服务中国客户创新 “ 的丰富经验，助力企业在 AI 时代突破。