鄧白氏（Dun & Bradstreet）在短時間內與 Anthropic、Microsoft、OpenAI 等全球科技公司建立 AI 策略合作，正加速轉型為企業 AI 核心數據基礎，將全球商業數據嵌入關鍵系統，驅動企業 AI 決策能力升級。
鄧白氏「全球商業圖譜™（Global Commercial Graph™）」涵蓋超過 6.5 億家企業數據，並以鄧白氏環球編碼®（D U N S® Number）作為企業身份錨點，協助企業在跨系統、跨市場與跨流程的 AI 應用中，建立一致且可信的企業識別基礎。關鍵價值在於讓 AI 能準確辨識企業實體、理解商業關係，並在可信數據（Trusted Data）基礎上進行判斷，使 AI 在高風險決策場景中具備穩定性與可稽核性。
B2B 買方早就不再被動等待聯繫，他們會先自行研究解決方案、比較供應商、詢問內外部意見，甚至在正式接觸前已形成初步判斷。這些行為未必進入 CRM，卻已重塑 B2B 採購旅程。「預測式銷售情報（Predictive Sales Intelligence）」不是單純多一套數據工具，也不只是把既有流程做得更快，而是讓企業更早辨識需求形成、鎖定進入決策的客戶，並在關鍵時點展開有效對話。B2B 銷售的核心，已轉為「更早看見機會」。
結合營收營運（RevOps）、預測式銷售情報（Predictive Sales Intelligence）與買方意圖數據（Buyer Intent Data），鄧白氏協助企業改善客戶優先順序，提升決策品質並驅動穩定營收成長。
在多數企業中，無論是目標客戶行銷（Account-Based Marketing, ABM）、客群分群（Segmentation）、市場規模評估（Market Sizing），或整體 Go‑to‑Market（GTM）的市場開拓策略，皆依賴數據。然而，當數據分散於不同系統，且缺乏統一的定義標準與更新機制時，即使擁有大量數據，仍可能導致決策落差。
「營收營運（Revenue Operations, RevOps）」難以落實的原因眾多，但最核心的問題，往往仍回到企業的數據基礎，以及數據治理能力。
鄧白氏最新白皮書解析數據在 AI 成效中的關鍵角色，並說明企業在推動 AI 專案時，如何從創造價值轉向避免風險。當 AI 從實驗走向實際營運場景，數據完整性、來源可追溯性與可近用性的落差會迅速浮現。這些缺口一旦存在，將直接影響信任基礎，並限制 AI 的推動進程。
聚焦於企業級 AI‑Ready Data（AI 可用數據）的五個關鍵維度，說明其如何共同建立可規模化的信任基礎：確定性識別與數據一致性、數據來源與使用邊界、跨系統整合與可近用能力、內建治理與可稽核機制以及多項能力如何整合以支撐企業決策等等。透過鄧白氏專家框架，企業可系統性檢視數據基礎現況，辨識潛在缺口與風險來源，並據此制定強化策略，確保數據能支撐企業級 AI 應用。
鄧白氏委託市場研究公司 Forrester Consulting，針對超過 300 位全球數據領導者進行調查，深入了解企業在「數據治理」上所面臨的挑戰。調查聚焦於受訪者目前採行的數據最佳實務、推動數據治理目標時遭遇的阻礙，以及改善數據治理後所帶來的實際效益。
鄧白氏希望透過本次調查，深入理解企業在「管理主數據（Master Data）」情境下，對數據治理夥伴所期待的額外價值與支援方向。
鄧白氏首席數據與分析長分享，如何在生成式 AI 時代重新定位，並以可信數據為核心推動 Agentic AI 轉型。
盡職調查（Due Diligence，簡稱DD）顧名思義是企業或投資人在進行重大投資、收購、合併或策略聯盟等任何重大商業交易或決策前，一方對另一方或目標資產進行全面性、系統化審查與評估的程序。由此可見，在現代企業在經營過程，盡職調查是降低風險、確保資訊對稱的關鍵環節。
數據爆炸時代，為什麼企業需要數據治理（Data Governance）？因為企業所累積的數據量以幾何級數成長，但又面臨數據品質不佳、數據孤島、數據散亂難以整合等多項痛點。不僅影響決策的準確性，更降低數據資產的利用效率。藉由數據治理，落實系統化管理，規範數據收集、儲存與使用流程，有助於提升數據完整性與安全性，解決數據碎片化問題，促使企業在茫茫一片數據海之中，高效運用數據資源。
現今市場變動快速，決策若還只靠人為直覺，風險與成本都可能被放大。市場調查（Market Research）的價值在於：針對目標市場、顧客、競品與產業環境，利用系統化的方法蒐集、分析與詮釋資料。精準的市場調查能有效降低決策不確定性，把資源配置於有價值的項目，抓住下一波成長機會。
