随着人工智能、分析和实时决策重塑企业竞争格局，数据准备已成为将雄心壮志转化为实际影响的关键前提。然而，尽管各组织都渴望从数据中挖掘价值，但许多组织却发现一个残酷的现实：它们的基础架构并未针对人工智能时代的需求而构建。
为了找出数据拼图中缺失的部分，Cloudera 对 14 个国家/地区的 1200 多位 IT 领导者进行了调查，以了解各组织在将数据转化为企业各个领域的业务价值方面准备得如何。结果显示，如今数据比以往任何时候都更加被确立为战略重点，获得了高管的大力支持，并且各领域的投资也在不断增加。
但在这股势头背后，隐藏着更为复杂的现实。虽然大多数组织都认识到数据准备的重要性，但重大的结构性、文化性和治理方面的挑战仍然限制着进展。以下发现表明，愿景与执行之间的差距正在扩大，这将最终决定哪些组织能够成功扩展人工智能规模，哪些组织将会落后。
数据准备是一项战略资产
数据准备是人工智能时代竞争优势的核心推动因素，而高管的强烈支持也印证了这一点。89% 的受访者表示，高层领导了解并优先考虑大规模实现人工智能所需的数据基础设施，这清楚地表明，关于数据的讨论已经进入了董事会层面。
随着这种协调一致，数据与业务成果之间的联系也更加紧密。86%的受访者表示，他们的组织拥有与业务目标紧密相关的明确数据战略。为了实现这些战略，86% 的组织正在增加数据基础设施的云支出，这反映出企业普遍倾向于构建更具可扩展性和灵活性的架构，以支持高级分析和人工智能工作负载。
人工智能采用周期的这一阶段也以实验和开放变革为特征。几乎所有组织 (94%) 都表示愿意采用或改进治理框架，这表明企业认识到需要在创新与控制、信任和合规之间取得平衡。
是什么阻碍了数据驱动型组织的发展？
尽管雄心、协调和投资都达到了新高，但实现真正数据就绪的道路仍然崎岖不平。尽管投资不断增长，但调查显示，愿景仍然领先于执行，组织仍然面临着深层次的结构性挑战。
必要的数据是存在的，但人们无法轻易找到或访问这些数据，组织孤岛阻碍了协作。超过三分之一 (34%) 的受访者表示，数据孤岛是阻碍他们有效协作、共享、管理和使用数据的主要问题。数据孤岛之所以持续存在，是因为企业系统之间的数据集成度不高。大多数受访者表示，他们的数据源在不同环境中已实现一定程度的集成，但仍存在显著差距。只有 30% 的 IT 领导者表示他们的数据源已完全集成，而 52% 的受访者表示他们的数据源已基本集成。虽然这代表着一种进步，但差距表明许多企业仍然没有做好充分准备来支持大规模人工智能计划。
IT 领导者还列举了数据协作面临的其他诸多障碍，包括复杂的访问要求和流程 (47%)、对数据存储位置的可见性有限 (44%)、培训和数据素养不足 (41%) 以及对数据共享的文化抵触 (34%)。显然，阻碍企业全面实现数据就绪的障碍不止一个，企业必须逐一克服这些障碍才能最终达成目标。
数据悖论：投资与准备
调查揭示了一个悖论：企业在数据平台和人工智能方面投入巨资，却仍然在数据治理和访问方面面临诸多挑战。尽管只有 20% 的受访者表示其所有数据都得到了治理，但 90% 的受访者表示其大部分数据都得到了治理，这在表面上看起来很不错。然而，80% 的受访者表示，由于无法访问所有必要数据，他们的数据计划受到了阻碍。即使企业认为其数据已得到有效治理，这种治理也缺乏支持实际应用场景所需的访问性和集成性。因此，数据可能在技术上得到了“治理”，但仍然分散且难以查找，从而限制了其价值。
仅采用技术并不能保证数据准备就绪。尽管调查显示企业在数据治理方面取得了显著进展，但数据访问仍然是一个关键瓶颈。四分之一的受访者 (24%) 对访问其企业数据缺乏信心，这意味着即使在相对成熟的环境中，也无法保证普遍的数据访问。
数据准备的关键在于数据的凝聚力和可访问性。除非企业弥合这一鸿沟，否则对人工智能和高级分析的投资将继续未能充分发挥其效用，因为在正确的时间将正确的数据传递给正确的人这一实际问题将制约着企业的发展。
下一个竞争前沿
解决这一悖论的关键不仅仅在于收集更多的数据。这取决于各组织能否管理、访问、信任和协作利用其现有数据。
数据就绪对于释放人工智能的全部潜力至关重要。它不仅仅意味着拥有数据；它需要利用整个数据集（无论数据存储在何处），以收集有价值的洞察并提升人工智能技能，从而支持战略目标的实现。Cloudera 的数据就绪调查清晰地表明，企业现在有机会投资数据就绪，以便更好地引领人工智能驱动的未来。
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