如何弥合数据能力与战略举措之间的差距

核心观点

大数据鸿沟指的是企业在数据管理和利用方面存在的差距，即数据能力与战略举措之间的不匹配。该研报通过调查和访谈，揭示了这一现象的普遍性及其对企业的影响，并提出了弥合差距的策略。

关键数据和研究结论

• 数据成熟度是关键：数据成熟度高的企业更有可能开辟新的收入流（44%），将其数据资产变现（38%），提升运营效率（54%），并改进决策和预测能力（49%）。
• 数据不成熟导致决策问题：58%的企业领导者表示，他们的关键业务决策经常或总是基于不准确或不一致的数据。
• 数据战略需要更新：73%的企业领导者认为，他们的数据战略需要进行重大更新或彻底翻新，才能充分获得新数据带来的好处。
• 领导层认知不足：44%的首席执行官认为他们的公司有分配的资金或人才到最新的 Gen AI 趋势，而总监和副总裁对此的认同度更高（分别为 70% 和 82%）。
• 数据准备不足阻碍 AI 发展：只有 22% 的组织已经实现全局 Gen AI 成功，而 89% 的组织在准备业务数据方面遇到困难。
• 数据战略需要与业务目标对齐：64% 的企业承认他们的公司频繁部署 AI 解决方案，而没有先建立一个可行的商业用例来证明它们努力。
• 数据成熟度高的企业更系统地部署 AI：83% 的数据成熟度高的企业通常或总是部署 AI 解决方案，而首先没有识别好定义了业务用例后，对于更成熟的数据，该数值会大幅下降。

弥合差距的策略

• 将建设目的融入数据战略：数据战略应明确其业务价值，并识别具体举措，如优化供应链效率或个性化客户体验。
• 弥合领导力与运营的差距：建立专门的数字游说团体，由不同业务功能和技术专长的人员组成，以弥合领导层与运营之间的差距。
• 为生成式 AI 打下数据基础：确保数据可用性、质量和集成性，以支持生成式 AI 应用的发展。
• 优先考虑数据战略：数据成熟的公司最有可能增加对数据基础设施的投资，并更有可能成功部署更先进的技术。

结论

弥合数据鸿沟对企业实现可持续增长和创新至关重要。企业需要优先考虑数据战略，并采取有效措施提升数据成熟度，才能充分利用数据的价值，并在数据驱动的市场中获得竞争优势。