1.AI落地的理想与现实
这一观察与权威机构的预测不谋而合。Gartner预测，到2027年，AI Agent将为B2B销售组织节省超过50%的时间。然而，Gartner也泼了一盆冷水：预计仅有约30%的销售组织能成功实现AI Agent的部署。失败的主要原因被归结为两大挑战：数据质量和组织协同。
这揭示了当前企业面临的四大核心痛点：
目标与价值不清晰：老板有焦虑和驱动力，但缺乏体系化的AI业务战略。
场景寻找与人才鸿沟：业务团队要么认为AI“无所不能”，要么觉得与消费级工具无异，找不到能让AI发光发热的关键场景。
组织动力不足：创新项目难以获得持续的支持。
数据基础薄弱：这是最根本、最普遍的挑战。
2.为什么数据是AI时代的“黄金底座”？
对于生成式AI而言，数据的意义已远超传统的数据分析时代。
“今天的大模型是在学习世界运作的方式。如果喂给它的数据是‘垃圾’，那么产出的结果也必然是‘垃圾’。”罗义从四个维度阐述了AI时代对数据质量的新要求：
准确性：直接决定AI决策和推理结果的可靠性。
完整性：确保AI能基于全面的业务特征做出判断，而非管中窥豹。
一致性：不一致的数据会显著加剧“大模型幻觉”，让企业应用风险陡增。
时效性：AI需要基于最新的数据响应现实世界的变化。
然而，现实是骨感的。63%的组织对自身的数据管理实践缺乏信心。过去企业斥巨资构建的数据中台，往往因成本高昂、周期漫长，最终主要服务于BI场景，未能激发出在AI时代的全新价值。同时，数据安全与合规的担忧，也让企业对将核心数据喂给AI望而却步。
3.销售易新一代数据平台，让企业“用数”更简单
面对这一核心痛点，市场上出现了旨在解决该问题的商业化产品——例如销售易Data Cloud。其核心理念是：以更低的成本、更低的门槛、更灵活的方式，让数据成为企业AI应用的坚实底座，而非沉重负担。
这类产品的诞生源于销售易自身的“幸福的烦恼”。其免费的BI产品因使用量巨大，导致了高昂的底层数据仓库成本。为解决这一问题，销售易在两年前启动了数据平台的技术升级，最终催生了Data Cloud。
该产品的核心能力体现在三个层面：
1.智能化的数据整合与治理
融合了T+1更新的自有工商数据与维度更丰富的天眼查数据，并利用大模型自动补全缺失字段，实现智能、高效的客户数据清洗，帮助企业快速构建高质量的客户主数据与客户画像。提供流批一体的数据处理能力，无缝整合内外部系统数据，形成真正的客户360°视图，并支持弹性伸缩，应对海量数据分析。
2.面向业务的数据服务
改变了传统数据中台复杂、技术导向的模式，提供面向业务领域的元数据管理。通过简单的API，调用和理解数据，而无需关心底层复杂的技术模型，极大地降低了用数门槛。
3.统一的多模态数据架构，赋能AI场景
这是Data Cloud最核心的技术创新。它统一了结构化数据、半结构化数据和多模态文档数据面向 AI 场景的处理、存储和使用，在一个引擎里提供了统一的数据存储机制、元数据定义、向量化和标量化索引构建和存储，并通过提供统一的计算引擎来提供数据处理、查询和检索服务。当企业的AI Agent需要进行知识检索或智能问答时，无需再为数据湖、数据仓库、向量数据库等多种技术栈而头疼，所有数据可以通过一个统一的服务被调用，极大简化了AI应用的数据处理链路，降低了复杂度和总拥有成本。
4.总结
企业AI落地的最后一公里，卡点不在模型本身，而在被长期忽视的数据基础。
销售易Data Cloud的发布，标志着从传统业务管理向以数据驱动和AI赋能为核心的战略延伸。其目标不仅是帮助企业“管理”流程，更是通过激活数据价值，赋能每一个业务环节，最终将数据从一项昂贵的“负债”，转化为驱动业务增长的核心“AI资产”。
在AI浪潮席卷各行各业的今天，那些能率先解决好数据基础问题的企业，才能真正驾驭这股力量，而非被浪潮吞没。
