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这份调查显示:大数据对企业愈发重要,但数据驱动还是空谈

发布时间:2019-06-30 08:40:55编辑:it技术社区网阅读次数:

摘要:从题图:视觉每年中国连续六年,NewVantagePartners做对企业高管有多大看数据的调查。更是热情高涨,从调查的响应,其结果也反映了有效的利用日益紧迫的数据管理需求。今年,调查结果喜忧参半,既鼓舞人心的一面,也暴露的部位上比过去更令人担忧。六年前,在重点问题和答案或大数据,这是在企业调查中还是比较新颖的概念。在2018年调查中,它已经成为人工智能的焦点。现在AI已经成为大型企业的标准发展的重点,人们越来越认识到,大数据和人工智能可以带来价值,也越来越觉得创业者,知名企业

图从问题:视觉中国

连续六年,每年NewVantage合作伙伴做对企业高管有多大看数据的调查。更是热情高涨,从调查的响应,其结果也反映了有效的利用日益紧迫的数据管理需求。今年,调查结果喜忧参半,既鼓舞人心的一面,也暴露的部位上比过去更令人担忧。

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六年前,在重点问题和答案或大数据,这是在企业调查中还是比较新颖的概念。在2018年调查中,它已经成为人工智能的焦点。AI现已成为大型企业标准发展的重点,人们越来越认识到,大数据和人工智能可以带来价值,而且也让我感受到的知名企业越来越多的初创威胁。

在参与调查的高级管理人员从57家大公司。调查显示,行业比例最高的是最数据密集型的金融服务,除了生命科学,制造,电信和互联网行业的公司参与。由于第一年,所调查的实际人口也发生了变化,在近几年出现了大量负责数据层面的首席执行官,而今年的比例从32%升至去年上涨56%。当第一次调查在2012年,只有12%的企业设立了首席数据官。

虽然AI是在新闻遍布世界各地,但调查本身实际上看起来都是大数据和人工智能。技术升级,变化是数据爆炸和理解数据的需求。AI和大数据项目已经密不可分,尤其是在机器学习已经成为主流方法之一,目前正在处理大规模数据的快速流动。

同样,使用基于学习的深度统计方法,开发人工智能变得越来越流行。因此,我们认为,传统的数据分析,人工智能和大数据是一个统一的整体,几乎所有受访者(97%)表示有投资企业,其中这样的项目。

最好的消息调查结果显示,仍然认为从大数据和AI项目主要企业的生命力。73%的受访表示,它已经从相关项目很有价值,这个比例也比去年的调查提高,仅仅是一个初步地说,企业对数据的技术变得更加熟悉,同时也获得更多价值。

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实现类型可能与其他技术的价值是与以前的一致。我们相信,AI是大数据和分析功能的扩展,许多公司也与我们的目标认为,旨在实现“高层次的分析/更好的决策,”这也是最有可能实现的目标是一致的。

36%的受访认为自己对这一目标的优先事项,其中69%已经实现的目标。此外,企业间的共同目标还包括削减开支和提高客户服务水平。超过在追求创新,颠覆,快速进入市场的企业(27%)的四分之一,实现了数据的组合,而最低的优先级,成功率数据计划实现的最低(27%)。

该调查还透露了一个大问题,大多数公司需要担心的是颠覆性的新公司带来的风险。受访者近八成表示,他担心金融科技产业创业或大公司专营会破坏数据甚至取代其市场地位。72%的受访认为是最具破坏性的,也最深远的人工智能技术迄今为止的数目,该比例远远高于云(13%)或嵌段链(7%)。

另一个重要的问题持续发酵是业界过渡到速度过慢的企业现有的数据驱动的文化。

几乎所有的受访者(99%)所指出的,业务结构调整力度,其中,但只有三分之一成功。一年一度的调查结果可以反映这种理想与现实之间的差距,但多年的时间并没有返回取得应有的进展。显然,企业需要以更紧密的合作,以实现文化转型数据。从一开始,许多初创公司建立一个数据驱动的文化,这就是为什么那些大公司生产感到威胁,命中关键有理由担心。

对付给市场带来颠覆性的商业数据驱动的变化,一种方法是建立一个新的管理职位。但不同的数据相关的职位(首席信息官,首席数据官,首席数字官,等等之间如何相互关联。),但仍缺乏明确的定位。

首席数据官(CDO)后关心,什么是这个角色的主要职责,对于这种背景理想的候选人,目前仍存在着巨大的差异。

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39%的受访表示,他们的数据CDO是负责战略和分析的结果,但也有这个工作,其他高管的37%,而24%的人表示对可行性工作缺乏问责。

在此背景下,34%的受访认为CDO应该发生开车从公司外部的变化,32%被认为是CDO应该被筛选出来的公司内部资深人士。有关高级别职位数据需要一个明确的任务,这是必不可少的领导AI和大数据项目建设,实现文化转型。然而,虽然所有受访者证实了这一点,但大多数企业还缺乏战略性企业级数据。

在上升,日益严峻的挑战,大数据已成为当代经济和社会的一个重要特征的重要性。十年革命的发现提供了有趣的材料是可用的,和人工智能的崛起只会加速这一趋势。成功的关键是明确企业的应对策略,数据分析策略和劳动成果的明确分工。最后,系统,高效的推广方式发生所需要的变化。(首次出版钛媒体)

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