【Capgemini】Capgemini-2024年数据驱动型企业(英)

近日，全球知名的咨询和技术服务公司凯捷咨询（Capgemini）发布了一份名为《数据驱动型企业：数据掌握之路（Data-powered enterprises: The path to data mastery）》的行业研究报告。这份报告深入探讨了企业在数据掌握旅程上的进展，以及数据对于提升决策制定、运营效率和创新能力的重要性。报告指出，尽管许多企业在数据驱动决策方面取得了进展，但在数据识别和访问方面仍需加强关注。特别值得关注的是，报告还分析了生成性人工智能（generative AI）如何改变数据格局，并为数据驱动型企业带来新的机遇和挑战。报告内容丰富，为首席数据官、首席信息官、首席技术官等提供了宝贵的洞见和建议，以加速企业成为数据驱动型企业的进程。

在当今这个数据驱动的时代，企业如何驾驭数据，将其转化为推动创新、提升效率和增强竞争力的动力，成为了一个关键议题。《数据驱动型企业：走向数据精通之路》这份报告为我们提供了深刻的洞见。报告指出，尽管许多企业在数据驱动决策和数据货币化方面取得了进展，但在数据识别和访问方面仍需加强。

报告中提到的“数据大师”企业，即那些在数据基础和数据行为上都表现出色的企业，它们在数据运营、生成性人工智能（generative AI）、业务和财务指标上获得了更高的效益。这些企业在量化数据资产价值和货币化方面表现出色，83%的数据大师能有效做到这一点，而其他企业中这一比例为61%。

数据激活是企业实现数据货币化的催化剂。通过改善数据激活，企业可以显著提升数据收入。例如，两家主要的汽车协会CLEPA和ACEA定义了一个“最小可行数据集”，其中包括从基本的里程表读数和GPS位置到具体的刹车液位警告和下次服务时间等42项数据。这些数据可以用于数据驱动的软件优化，并允许提供远程监控车辆健康和向车主发送警告和提醒等高级功能。

报告还强调了生成性AI在数据领域的变革作用。60%的组织已经实施了基于企业数据的生成性AI倡议的试点或早期概念验证（PoC）。然而，75%的数据高管认为，将生成性AI概念验证大规模部署是一个主要挑战。例如，只有42%的数据高管拥有训练生成性AI模型所需的数据。

企业在数据基础设施、工具和平台上的基础自2020年以来得到了加强。云基础设施支持可扩展性、灵活性和决策速度。正确的数据收集和分析平台和工具促进了可发现、可访问、可互操作和可重用（FAIR）数据的民主化。在上次研究中，我们发现51%的高管表示组织已将数据、BI和分析扩展到云中，而今年这一比例为60%。同样，今天76%的高管表示组织已投资于数据分析工具，而2020年为54%。

报告还指出，企业必须增加对识别和访问正确数据集的关注。到2025年，全球创造、捕获、复制和消费的数据量预计将是2020年的近三倍。此外，80-90%将是非结构化的，以视频、电子邮件、图像、HTML内容和社交媒体的形式存在。从数据管理的角度来看，非结构化数据增加了与结构化数据集成以及存储数据冗余的挑战。

在数据治理方面，企业也取得了显著进展。例如，77%的数据大师组织中的数据执行者审查生成性AI供应商的数据来源、管理、安全性和标准，而其他组织中这一比例为61%。91%的数据大师组织拥有道德和人类影响评估流程，以确保基于生成性AI的工具不会对数据消费、人类创造力或判断产生负面影响，而其他组织中这一比例为65%。

此外，数据大师组织通过培训员工识别使用生成性AI工具的风险（包括幻觉和偏见），积极提升员工技能。87%的数据大师组织正在这样做，而其他组织中这一比例为70%。

报告还强调了建立协作文化的重要性，以促进数据管理意识和运营的员工意识。例如，Bupa的Mónica León Santamaría强调：“每个员工都必须认识到数据管理和数据治理的重要性，以确保数据的准确使用和决策中对数据的信任。”55%的数据大师组织中的数据执行者在生成性AI使用方面的非技术基础具有高成熟度，而其他组织中这一比例为37%。

最后，报告建议企业在决定扩大规模时，应考虑是否有助于提高业务优先级的可见性，并鼓励管理层的支持。这确保了组织将数据资源用于关键优先事项。例如，87%的数据大师组织中的业务执行者拥有清晰的战略和能力来扩大生成性AI的实施，而其他组织中这一比例为77%。数据大师还了解要扩大的关键用例。四分之三（76%）的组织也表示，他们可以针对生产规模解锁顶级生成性AI用例，而其他组织中这一比例为63%。

通过深入分析这份报告，我们可以清晰地看到，数据不仅仅是企业运营的一个方面，它已经成为推动企业增长和创新的核心动力。企业必须采取积极措施，加强数据治理，提升员工技能，并建立以数据为中心的文化，以便在数据驱动的竞争中保持领先。这份报告为我们提供了宝贵的见解和策略，帮助企业在数据的海洋中航行，实现数据精通之路。

这篇文章的灵感来自于《数据驱动型企业：走向数据精通之路》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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