90%的AI项目翻车？问题不在模型，在你的数据！

当我们用DeepSeek、豆包，让AI来规划一次旅行，或是撰写一篇关于市场趋势的分析。有时我们得到的却是一个景点信息错误的旅行路线，或是一篇数据错误的报告，这种“AI幻觉”着实让人哭笑不得😂

这类“幻觉”现象，往往是在AI海量的训练数据中，可能掺杂了错误、偏见甚至虚假的信息。

而在企业场景中，这种“胡说八道”的代价可能更加致命：当AI模型基于混乱、重复或错误的数据生成建议时，企业决策可能因此偏离轨道，甚至引发连锁危机。

这恰恰揭示了一个核心问题：在生成式AI的浪潮中，数据的质量与可信度，决定了我们手中这个强大工具的可靠性与最终价值。

数据是AI的地基，但多数企业尚未打好基础

然而，现实中大多数企业面临一个残酷的真相：数据的集中化迁移、可用性、完整性和质量，往往因缺乏系统的数据管理策略和规范而陷入困境。

当企业试图将AI引入业务场景时，混乱的数据往往成为绊脚石。一家制造企业的高管曾信心满满地启动AI项目，希望通过机器学习优化供应链预测。然而，AI模型输出的结果却频频出错：库存预测偏差高达30%，需求分析与实际销售数据严重不符。数据团队深入排查后发现，ERP系统中存在三大致命问题：产品编码重复、历史订单数据缺失关键字段、不同部门对“客户”的定义标准不一。最终，这个项目因数据问题而搁置。

上述案例揭示了一个核心问题：要让生成式AI真正释放ERP的潜力，企业必须先解决数据的“可信度”和“协同性”难题。

SAP Business Data Cloud：为AI构建可信的数据地基

作为一款全托管的SaaS平台，它通过三大核心能力重塑企业数据管理范式：

01业务语义保持与统一模型

SAP Business Data Cloud基于SAP One Domain Model，将财务、供应链、人力资源等所有业务流程的数据统一映射到标准化模型中，保留原始业务语义和上下文，帮助确保数据的可信度和一致性。

02统一的数据平台

提供全托管数据和 AI 功能，整合了 SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud [分析云]、SAP Business Warehouse 和 SAP Databricks。

03AI驱动的自动化治理

平台内置预构建的定制化应用（如Spend Analytics、Supply Chain Analytics），通过自动化规则引擎清洗数据、修复异常。

在某芯片封装材料行业的客户案例中，Acloudear司享团队通过SAP Business Data Cloud，设计了一套完整的业务数据自动化方案，为其有效扭转了数据困境。

芯片封装材料产品编码数量庞大，达数万种，产品工艺分类多，产品单位采用行业特有的KPD、STP等非标单位；销售数据和毛利数据需要按照客户、产品、制造工艺、单位等多维度进行拆分组合，处理分支多、流程长。

他们的目标是希望利用AI分析数据，替换原来需要大量依赖手工Excel转换的操作，实现自动化分析报表，为管理层提供精准洞察。

Acloudear司享结合自身丰富的ERP实施经验，细致分析了该客户业务流程和数据处理过程，设计和实现了完整的报表自动化方案：

01非标单位自动转换

针对KPD、STP等非标单位，系统通过预设的业务规则库实现自动转换，取代手工Excel操作。
02 BOM层级成本追踪

实现了自动按BOM层级展开的原材料成本追踪，可以按产品编码计算原材料成本。
03 副产品收入与制造费用分摊

通过知识图谱关联生产数据与财务规则，副产品碎铜销售收入和制造费用被精准分摊至对应产品编码，消除了传统手工分摊的主观性误差。
04多维分析自动化

实现了按客户、国家区域、产品品类、流程工艺、产品编码等多维度的销售和毛利率数据自动化呈现。

最终，通过Acloudear司享的方案，该客户的销售报表和毛利报表从原来至少2人2周的时间减少到约等于0，原来需要多人数周才能完成的毛利报表变成按天自动更新的自动化报表。

同时，自动化的数据处理消除了手工转换可能引入错误的隐患，确保了数据的准确性，为企业的成本管控、业务分析和决策制定提供了坚实可信的数据支撑。

当企业决策层不再需要“盲人摸象”，当AI模型能基于统一、实时、可信的数据生成洞察，ERP系统的真正价值才得以释放。

准备好你的数据，相信你的数据，AI才能成为生产力革命的引擎！

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