API优先最佳实践的七个步骤 - LexisNexis

本文将深入探讨API优先策略的优势，并详细介绍企业实施该策略的七个关键步骤，帮助企业更好地推动数字化转型和AI项目的落地。

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## API优先方法的发展趋势

过去十年，企业治理中最显著的趋势之一是向API优先方法的转型。这种方法意味着企业在开发应用程序或采购第三方产品时，会优先考虑通过API（应用程序编程接口）整合内外部数据源。

根据Postman最新发布的《API现状报告》，在调研的4万多名软件开发者和API专业人士中，**采用API优先策略的企业数量同比增长了3%**。德国电信、思科等科技巨头以及美国空军部等机构都公开阐述了其API优先战略，进一步彰显了这一方法在各行业的深远影响。

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## API优先的核心优势

API优先方法能够显著推动AI计划和其他数字化转型项目的实施。根据《哈佛商业评论》的研究，80%的企业AI项目最终失败。而在《AI创新数据赋能》系列博客中，我们分析了采用API优先策略的企业如何规避两大主要失败原因：

### 数据供给考量不足

API优先策略通过简化数据访问和集成，确保AI项目能够获得高质量的数据支持，从而避免因数据不足而导致的失败。

### 战略规划缺失

企业常常忽视AI与整体战略的协同性。Bernard Marr在研究失败案例时指出：“这些项目的共同点在于都源于规划不足。”API优先方法能够帮助企业聚焦AI最能创造价值的业务环节，并配置适配性最强的API支持具体应用。

此外，调研显示，至少75%的受访企业认为API优先策略还具有以下优势：

- **加速产品上市周期**：普华永道的研究表明，采用云原生和API优先策略的企业，其产品上市速度显著快于未采用该策略的企业。
- **提升盈利能力的可持续性**：API优先策略能够帮助企业更好地应对AI工具的未来演变，确保长期竞争力。

通过简化数据访问和强化数字项目集成，API优先策略能够有效规避AI项目的常见风险，同时提升企业的AI战略效能、盈利能力和产品快速市场化能力。

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## API优先最佳实践七步法

为了成功部署支持AI与大数据项目的API优先策略，企业需要重点关注以下七个关键步骤：

### 数据源策略

企业需要评估是自建内部API对接外部数据，还是采用可信供应商的多源数据API。实践表明，多数企业验证后发现采用可信供应商的API效率更高。

### 战略制定

识别AI与大数据最具价值的业务功能，并围绕数据治理、使用规范和权责体系制定清晰的API战略。

### 组织协同

确保跨部门管理层达成共识，避免信息孤岛。为员工提供API调用规范和数据使用边界等相关培训，提升团队协作效率。

### 质量验证

选择支持API核心业务测试的技术供应商，确保API能够满足业务需求，并具备高可靠性。

### 数据治理

确保通过API输入AI工具的数据源符合合规要求，同时遵循数据采集伦理和发布授权规范。

### 传输格式

根据企业需求和用户体验，选择最适合的API数据传输格式（如结构化或非结构化数据），以确保数据的高效传输和使用。

### 安全防护

由于云技术系统可能增加数据泄露风险，企业需要确认API供应商已部署符合监管要求的安全措施，以保障数据安全。

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## LexisNexis®无缝数据集成助力API优先战略

Nexis® Data+通过统一API提供新闻、法律、企业、金融、人物传记、ESG评级、学术期刊、合规数据等海量资源，支持多种AI应用场景，包括事件建模预测（预训练AI模型）、自然语言处理、生成式AI、大语言模型、风险建模、模式发现、预测分析、描述性分析和统计分析等。

通过整合丰富的数据资源，LexisNexis®能够帮助企业实现API优先战略的无缝部署，进一步推动AI项目和数字化转型的成功落地。

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## 总结

API优先策略已成为推动企业数字化转型和AI项目成功的关键方法。通过优化数据源、制定清晰战略、加强组织协同、确保数据质量和安全，企业能够更高效地实现业务目标。LexisNexis®提供的统一API解决方案，为企业实施API优先战略提供了强有力的支持，助力企业在数字化时代中保持竞争优势。

原文链接: https://www.lexisnexis.com/community/insights/professional/b/industry-insights/posts/api-first-approach