数据战略与人才缺口 - 企业面临专业人才缺口，缺乏真正懂数据、理解数据的人员，组建专业团队是构建数据能力的核心基础[1] - 企业需从合规、增长、效率三大维度持续发力，以高效、智能、数字化姿态前行，避免错过智能化与数字化浪潮[1] 智能湖仓与数据基座 - 云基础设施的弹性与安全是现代化数据战略的根基，湖仓一体化架构是释放价值的关键引擎，实现从研发、生产到营销的端到端数据贯通[3] - 计算存储分离等技术优化成本并将资源转化为利润，管理层需理解湖仓一体的战略价值以构建数据驱动闭环[3] - 选择亚马逊云科技的原因包括全球协同效应、高敏捷性应对中国市场变化、以及强大的合规管控能力[3] 端到端数据管理生态 - 依托亚马逊云科技构建智能湖仓架构，打破数据孤岛，支撑PB级数据湖弹性扩展，实现异构数据统一治理和自动化ETL流程[4] - 全球合作中，基于云原生数据分析、机器学习等服务，在17个场景中快速部署AI解决方案，预计年成本削减7.5-10亿美元[4] - 生成式AI平台VOX让员工安全创新，访问包括Amazon Bedrock和Amazon SageMaker上的大语言模型[4] 云平台效率与成本 - 云平台实现百倍级效率跃升，支持分钟级服务部署，颠覆传统IT架构以周、月甚至季度为单位的漫长部署周期[5] - 云平台采用"用多少付多少"的按需计费模式，杜绝资源浪费，相比传统架构下硬件设备持续产生固定成本[6] - FinOps云财务管理工具优化资源配置，降低运营成本，将IT部门从成本中心转型为业务加速器[8] Agentic AI在医药行业的应用 - 大模型与智能体技术改变传统AI项目高失败率的局面，智能体让业务场景落地成为可能[9] - 重点推进智能内容引擎和流程执行体两大应用方向，实现医学知识精准个性化分发和自动化流程执行[9] - 智能体接管规则明确、重复性高的流程，将员工从操作员升级为决策者，推动药企向智能敏捷转型[10] 数据本地化与合规 - 将数据本地化从被动合规升维至战略投资，在中国建立物理隔离的云数据基座，满足监管对患者隐私、临床数据出境的重度管控[11] - 数据本地化为本土化创新铺设基础设施，虽剥离全球生态痛苦但必要，对业务带来的机会巨大[11] - 未来竞争聚焦于合规技术底座与AI创新速度的双向驱动，需构建覆盖全链条的智能化合规体系和技术迭代效率优势[11]