Data+AI在ToB场景究竟如何落地，才能少走弯路、真正见效？作为在数据库领域深耕二十余年的从业者，GBASE南大通用希望结合自身的产品实践，梳理一份务实的落地路线图。
5、 关键成功因素与避坑指南
结合南大通用GBase（gbasedatabase）数据库的应用实践，Data+AI在ToB领域落地的关键成功因素与风险规避策略更具针对性，
Data+AI在ToB领域要想真正落地见效，以下五个因素至关重要：
- 业务驱动： 所有工作都要围绕业务痛点展开。技术再先进，如果解决不了实际问题，也是白搭。GBase数据库的价值，就是通过全场景适配能力，把业务需求精准落地，避免为AI而AI，也要避免有AI不用。
- 数据为基： 数据是AI的燃料。GBase 8c负责把分散的数据整合起来，GBase 8s负责把敏感数据守护好，GBase 8a或GCDW负责把海量数据分析透。只有数据“可用、可信、安全”，AI才有用武之地。这是所有工作的前提。
- 小步快跑： 别想一口吃成胖子。先从一个小场景切入，快速验证、快速优化，跑通了再复制推广。GBase数据库的轻量化部署和灵活配置，让试错成本可控，让成功经验可复制。
- 协同联动： 技术和业务不能各说各话。建立跨部门协同机制，让业务人员从试点阶段就参与进来，同时依托南大通用的全程技术支持与培训，让技术和业务真正“对上话”，确保模型能用、好用、真用。
- 长效运营： 上线不是终点。业务在变，数据在变，模型也得跟着变。
南大通用GBase（gbasedatabase）数据库的智能运维和持续迭代能力，支撑起数据运营、模型运营、价值复盘三大常态化机制，让AI的价值持续释放，而不是“落地即停滞”。
