微软通过AI 变身企业数据分析软件公司,是做数据库和操作系统不赚钱了???

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对于即将参加欧洲 Microsoft Fabric 与 SQL 社区大会的 CIO 和 CDO 而言，核心问题不在于哪种数据技术居于中心位置，而在于数据平台能否在提升收入、生产力和决策速度的同时，为大规模 AI 应用打造一个可信的基础。这才是数据战略应有的驱动力。 企业 AI 正迫使各公司去解决一个老问题：数据分散在多年来构建的 ERP、CRM、运营系统、数据库、应用程序、数据仓库和分析平台中。在报表和点到点集成的场景下，这尚可管理。但 Copilot 和智能体提高了要求，因为它们需要同时对客户

、订单、库存、财务影响、运营约束、权限和业务规则进行推理。 这使得讨论从架构层面上升到了 CIO 和 CDO 的战略层面。我们要改善什么成果？需要哪些数据和上下文？哪些需要迁移，哪些只需连接？Microsoft Fabric、Azure Databases 和其他平台分别适合放在哪里？治理和权限如何跟随数据？数据应存储在何处，适用哪些主权或监管限制？我们又该如何衡量结果？

微软正围绕 AI 商业价值来定位其更广泛的数据平台。当这种定位转化为运营战略时，它才是有用的。正如我六月份在《福布斯》上撰写关于 Microsoft Build 大会的文章时所言，AI 的下一阶段较少依赖模型本身，而更多取决于数据准备度、治理、互操作性和运营执行。本次大会应能让客户更近距离地观察这些要素如何整合在一起。对 CIO 和 CDO 来说，问题在于这一方向如何适配他们现有的数据资产。

AI 的问题通常就是数据问题

许多 AI 计划都卡在数据准备度上，而非模型本身。问题不在于某个单一指标，而在于数据碎片化、定义不一致，以及在 AI 能够可靠使用之前，准备和治理信息所需付出的巨大努力。 Copilot 和智能体需要围绕客户、财务、库存、运营、权限和业务规则的受信任上下文。AI 会暴露现有的薄弱环节。当 AI 给出建议或采取行动时，重复的客户记录、糟糕的产品数据和不准的库存信息就会带来更严重的后果。AI 并没有制造数据质量问题，而是让运营成本变得难以忽视。 目标是在不将现代化改造变成全盘重建的前提下，让现有数据资产中更多的部分对 AI 有用。

Microsoft Fabric 和 Azure Databases 扮演不同角色 对客户而言，问题在于微软广泛的产品组合如何转化为架构选择，包括什么应该迁移、什么应该连接、什么可以保留在原地而不限制业务试图实现的成果。 Azure Databases 支持事务性和运营工作负载，每种都有不同的性能和应用要求。Fabric 提供跨数据集成、工程、分析、实时智能、数据科学和商业智能的统一 SaaS 体验。Fabric IQ 增加了一个语义智能层，为 Copilot 和智能体提供共享的业务上下文。有些工作负载可能适合放在 Fabric 中，有些适合 Azure Databases，还有些在第三方平台上；盲目迁移它们只会增加成本，却无法创造足够的业务价值。

架构应遵循工作负载、数据成熟度、经济效益和业务价值，而不是单一目的地。

互联数据必须改善决策

微软更广泛的数据平台可以将记录系统、运营应用程序与分析及 AI 连接起来。Azure Databases、Fabric、OneLake、Power BI 和治理可以发挥不同作用。重要的是这些连接能否缩短从运营数据到决策的路径，而不是产品排列得有多整齐。

客户记录可能存在于 CRM 中，订单在 ERP 中，库存在运营数据库中，需求模型在分析环境中。Fabric 实时智能可以为这幅图景添加实时事件。制造商可以流式传输设备或生产事件，检测正在发展的问题，并在仍有时间改变结果时向团队发出警报。价值来自于跨上下文的推理，以便企业能够理解正在发生什么、为什么重要以及下一步采取什么行动是合理的。

可信上下文将数据转化为 AI 商业价值

我最近在 InfoWorld 上写道，可信上下文正成为企业 AI 的硬通货。这一点在这里尤其相关，因为一旦 Copilot 和智能体依赖企业数据，那么质量、权限、数据沿袭和安全性就成为运营要求，而不是后台数据问题。 知道库存有 8000 件是数据。知道这些单位是否可用、是否已承诺给其他订单、是否在错误的配送中心或处于质量扣留状态，这才是业务上下文。随着 AI 从回答问题转向采取行动，这种上下文决定了结果是否可信。 微软将 AI 商业价值框架定义为增长、洞察和规模。每一项都需要一个运营定义。增长可以意味着新收入、更好的客户响应能力，或以不按比例增加成本的方式增长。洞察意味着结合 Microsoft 365、Fabric 和运营系统中的上下文，以更快地做出更好的决策。规模意味着在不为每个用例重建治理的情况下扩展 AI。

可复用的数据基础还可以减少管道和管理工作，同时改善围绕定价、库存、客户、供应链和财务的决策。微软引用了超过 100 项标准的覆盖范围。实际问题是 AI 能否在不让风险和复杂性以同样速度增长的情况下扩展。对于跨国或受监管的组织，这还包括数据存储和处理的位置以及适用哪些主权要求。 智能体工作负载提高了门槛。组织需要知道什么信息为决策提供了依据、谁或什么有权采取行动、适用哪些政策，以及如何审查或撤销错误行动。 这就是数据平台成为我所说的决策架构一部分的地方。上下文解释正在发生的事情。决策逻辑决定下一步应该发生什么。权限定义人员或智能体可以做什么。编排协调系统和人员。执行完成行动并提供审查或撤销的路径。可信数据为该架构提供支撑。没有可信数据，自动化在大规模应用时将难以被信任。 微软的广度在降低复杂性时最有用

微软的优势可能在于其企业足迹。Azure Databases、Fabric、OneLake、Power BI、Microsoft 365、业务应用程序、开发工具、身份、安全性和合作伙伴触及信息被创建和工作完成的许多地方。

大多数客户会将数据保留在多个系统中。微软的机会是利用这种广度，从数据到工作流再到业务成果创建一条更简单的路径，而不需要所有东西都放在一个地方。

客户案例很重要，因为数据战略可能会变得抽象。毕马威澳大利亚的例子很有用，因为 KymChat 超越了内部生产力工具，变成了面向客户的产品，从内部 AI 投资创造了通往新业务的路径。微软还报告说，数据基础的改进使 KymChat 的搜索质量从 50% 提高到 91%，结果在一秒内交付。

宝马集团提供了一个更易于识别的运营示例。微软表示，Azure 帮助宝马将车辆数据交付和分析速度提高了 10 倍，将工程洞察的提前期从几天缩短到几小时或几分钟。奥迪提供了一个 AI 部署示例。它使用 Azure AI Foundry、Azure App Service 和 Azure Cosmos DB 在两周内推出了一个安全的 HR 助手，并正在将同一框架扩展到企业中的八个额外智能体。Levi Strauss & Co. 提供了另一个角度。它在 Azure 上整合了九个 ERP 系统，报告延迟改善了两倍，IOPS 改善了 60%，现在使用 Fabric IQ 进行全公司成本报告。这些是将平台架构与时间、成本、生产力和决策质量联系起来的案例类型。

互操作性在整个企业资产中很重要

微软所处的市场中还有 Snowflake、AWS、Google Cloud、Oracle 等，每家在基础设施、数据库、分析、开放性和 AI 方面都有不同优势。Databricks 也扮演着重要角色，但连接方式不同，因为 Azure Databricks 是作为第一方服务直接在 Azure 上提供的。大多数大型企业将保持异构，使得互操作性、跨平台治理和增量现代化成为战略核心。 机会在于让微软的数据平台在客户已经运行的混合系统中发挥作用。大多数企业不是从零开始，因此价值在于帮助他们随时间推移进行连接、治理和现代化，而不强迫所有东西进入一个地方。 CIO 和 CDO 战略应从业务成果开始 这是在欧洲 Microsoft Fabric 和 SQL 社区大会上讨论最有价值的地方。对于 CIO 和 CDO 来说，架构图在得到决策模型支持时才更重要。

有用的数据和 AI 战略应该从业务成果倒推，通过五个决策来制定。 从业务成果开始。定义需要改善什么，包括收入、利润率、生产力、客户体验、决策速度、营运资金或价值实现时间。让技术选择跟随目标。 映射所需的数据和上下文。识别影响结果的运营、事务和分析信息、语义及业务规则。

决定什么迁移、什么连接。确定 Fabric、Azure Databases 和非微软平台的适合位置。让工作负载、经济效益和价值驱动现代化，而不是单一目的地。 共同设计治理、权限和经济效益。定义安全性、权限、沿袭和控制如何跨越运营、分析和 AI 工作负载，并确定简化管道、集成和管理工作的机会。 衡量运营结果。在扩展之前设置 KPI。技术采用不是成果。CIO 和 CDO 应该知道哪些业务指标应该改变、改变多少以及在什么时间段内。

这就是数据平台如何成为企业战略，将架构、治理、AI 和经济效益与运营成果联系起来，并在架构确定之前让业务领导者参与讨论。 客户仍希望了解的内容

微软拥有连接企业数据、分析和 AI 所需的许多要素。客户将继续寻求关于 Azure Databases、Fabric 和更广泛数据平台角色的指导，以及跨异构环境的成本、许可、迁移和治理。他们还将希望看到更多来自毕马威、宝马集团、奥迪和 Levi Strauss & Co. 的案例，这些案例应从业务成果开始。 这就是微软围绕面向 AI 商业价值的数据平台的定位汇聚之处。价值在于帮助客户将平台选择连接到更好的决策、更快的行动和可衡量的运营成果。

在企业技术领域深耕三十年后，我不断回到同一点。技术只是答案的一部分。对于 CIO 和 CDO 来说，更难的部分是决定数据平台如何适应业务运营方式、决策如何制定以及 AI 可以在哪里改善成果。这确实是微软如何跨企业连接数据背后的问题。本次大会应能让客户清晰地看到微软如何将这些要素整合在一起，以及这可以在哪里创造更好的业务成果。

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