在扑面而来的AI浪潮面前，一方面，我们深知“数据驱动”是通往未来的门票，是对抗不确定性的武器；另一方面，一旦试图检视手中的武器时，却发现囊中羞涩。这就是“数据贫困悖论”：我们身处信息的汪洋大海，却渴死在寻找数据的沙滩上。

　　很多管理者都有过这种无力感：想要优化服务流程，翻遍后台，只能看到的“客户开户金额”表格；想要复盘会议效率，除了几行干瘪的会议纪要，当时的激烈争论、白板上的灵感草图、甚至某个关键决策时的语气停顿，都随着会议室关灯的那一刻烟消云散 。

　　究竟是真的没有数据，还是对数据的理解出了问题？直到多模态大模型技术的爆发才惊醒：原来，我们一直坐在金山上哭穷。是时候进行“数据观革命”了。

　　一、被“表格”禁锢的管理想象力

　　我们来审视一下过去几十年计算机技术对人类思维的“驯化”。

　　自计算机进入商业领域以来，受限于算力和存储方式，机器只读得懂一种语言——结构化数据。为了配合机器，我们将丰富多彩、混沌复杂的商业现实，强行压缩进了行与列的二维世界里。我们把客户的笑脸变成了“满意度：5分”，把工人的娴熟技艺变成了“产出量：100件”，把复杂的谈判博弈变成了“合同金额：10万元”。

　　久而久之，这种技术妥协内化成了我们的管理本能。在绝大多数管理者的潜意识里，“数据”等于“Excel表格”，等于“系统表单”，等于那些整齐划一的数字 。这种认知是枷锁，锁住了企业的“感知力”。

　　试想一下，当一家小工厂的老板感叹“没数据没法搞”时，他真的没数据吗？他的车间里，机器运转的轰鸣声不仅是噪音，更是设备健康的“心跳”；工人在操作台上的每一个手势，不仅是动作，更是工艺流程是否合规的“影像证据”；客服电话里客户的每一次叹气或语调升高，不仅是情绪，更是产品痛点的“原声档案” 。

　　这些声音、图像、视频、轨迹，在过去因为无法被机器直接读取，被我们粗暴地归类为“非数据”，或者仅仅作为一种存档的死资料，沉睡在服务器的角落里。这不仅仅是资源的浪费，更是一种认知的傲慢。我们用那一小部分“结构化”的冰山一角，去解释海面下90%的复杂现实。这种“管中窥豹”的数据观，导致了中小企业在AI道路上的举步维艰——因为他们没有大企业那样规范的流程来生产完美的表格，他们拥有的是大量鲜活、非标准、却无法利用的“隐性场景数据” 。

　　只要还紧紧盯着表格和传统的数据库，就永远无法走出“数据贫困”的怪圈。

　　二、重新定义“企业数据”：从二维到多维的跃迁

　　数据观革命的第一步，从定义概念开始。现在，我们需要认知纠偏。在人工智能的新时代，需要重新书写“企业数据”的公式：