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　　近日，《麻省理工科技評論》洞察最新報告探討了企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和現(xiàn)代化計劃與整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略不一致，以及過于狹隘地專注于人工智能，導(dǎo)致大量商業(yè)價值被忽視的問題。

　　這份報告主題為"以戰(zhàn)略目標(biāo)為導(dǎo)向，實現(xiàn)數(shù)據(jù)現(xiàn)代化"，由《麻省理工科技評論》洞察與思特沃克(Thoughtworks)聯(lián)合制作，參考了對全球350名資深數(shù)據(jù)和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)研，以及對埃克森美孚、英國皇家財產(chǎn)局、Payback和思特沃克(Thoughtworks)等公司的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)現(xiàn)代化專家進(jìn)行的深度訪談。

　　以下是主要研究結(jié)果：

　　人工智能并不是企業(yè)推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)代化的唯一原因。實現(xiàn)更明智的決策是數(shù)據(jù)現(xiàn)代化的首要目標(biāo)，近一半(46%)的高管將其列為三大驅(qū)動因素之一。支持人工智能模型(40%)和脫碳(38%)也是推進(jìn)數(shù)據(jù)現(xiàn)代化的主要驅(qū)動因素。

　　數(shù)據(jù)戰(zhàn)略往往與商業(yè)戰(zhàn)略相互脫節(jié)。雖然在受訪企業(yè)中，僅有一小部分(22%)表示缺乏完善的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，但只有39%的企業(yè)表示其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略完全契合其關(guān)鍵商業(yè)目標(biāo)。數(shù)據(jù)團隊需采取更多措施，讓其他業(yè)務(wù)部門和職能部門參與戰(zhàn)略討論。

　　數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為數(shù)據(jù)現(xiàn)代化鋪平道路。在過去兩年中進(jìn)行數(shù)據(jù)現(xiàn)代化的大多數(shù)企業(yè)(71%)在此之前早已制定好數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，這可能并非巧合。現(xiàn)代化目標(biāo)的實現(xiàn)離不開業(yè)務(wù)的支持，實施決策需要戰(zhàn)略指導(dǎo)，以免增加復(fù)雜性或重復(fù)工作。

　　數(shù)據(jù)方面的最大痛點是數(shù)據(jù)質(zhì)量和時效性。高管們指出，數(shù)據(jù)不達(dá)標(biāo)(41%)和交付不及時(33%)是其數(shù)據(jù)運營中最需要改進(jìn)的方面。數(shù)據(jù)不完整或不準(zhǔn)確會導(dǎo)致企業(yè)用戶質(zhì)疑數(shù)據(jù)的可信度。這就解釋了為什么在過去兩年中，受訪企業(yè)最普遍采取的數(shù)據(jù)現(xiàn)代化措施是加強數(shù)據(jù)治理(45%)。

　　《麻省理工科技評論》全球定制內(nèi)容總監(jiān)Laurel Ruma表示："在人工智能和脫碳政策等因素的推動下，領(lǐng)導(dǎo)者們強調(diào)實現(xiàn)數(shù)據(jù)現(xiàn)代化的關(guān)鍵在于提高決策能力。然而，有些企業(yè)難以確保數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與更廣泛的業(yè)務(wù)目標(biāo)完全一致。通過加強數(shù)據(jù)治理，企業(yè)可以改善運營、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并建立信任。"

　　思特沃克(Thoughtworks)全球數(shù)據(jù)與人工智能事業(yè)部技術(shù)負(fù)責(zé)人Danilo Sato指出："只有三分之一的領(lǐng)導(dǎo)者表示其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)完全一致，而這種一致性正是企業(yè)最大限度地實現(xiàn)其數(shù)據(jù)商業(yè)影響的關(guān)鍵所在。通過將可擴展的有效數(shù)據(jù)工程實踐與現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺相結(jié)合，企業(yè)開始意識到，數(shù)據(jù)和人工智能是一種倍增器，可以大力促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和取得競爭優(yōu)勢。"