2024年数据驱动型企业

04 12 组织在其数据掌握之旅中取得了哪些进展？ 管理摘要 06 16 目录表 组织在决策和货币化方面有所改进，但数据识别和访问需要更多的关注。 谁应该阅读这份报告以及原因是什么？ 引言 10 24 定义数据驱动的企业 生成式AI正在变革数据景观。 好处？ 的？ 附录 他们的非技术基础（文化、道德边界、治理机制以及法律和监管框架）。超过一半（56%）的人认为自己在技术基础（数据、技术、基础设施和技术技能）方面已趋于成熟。我们还调查了生成式AI的兴起及其对数据运营的影响。我们发现，60%的组织已在企业数据的基础上实施了一项生成式AI的试点项目或推出了早期概念验证（PoC）。然而，75%的数据高管表示，大规模部署生成式AI PoC是一个主要挑战。与2020年相比，数据驱动的企业的商业机会规模增加，成为数据驱动企业的门槛也相应提高，因为数据的用例范围也随之扩大。 数据驱动的 在2020年版我们的研究报告中，企业：为什么组织必须加强他们的数据掌握, 我们发现组织在数据驱动决策方面取得了进展。然而，对许 多组织而言，实现数据主导仍然是漫长而艰辛的道路。今天，几乎三分之二的executives都认同，他们的组织利用激活数据推出新产品或服务，或者开发全新的商业模式。今年这份报告，数据驱动的企业系列报告的下一份报告，发现尽管我们在四年前注意到的许多挑战仍然存在，但它们的强度有所降低。由于新的优先事项，如人工智能，凸显出来，那些历史上被视为重大问题的挑战已经降级为次要问题。 今年，我们也探讨了数据基础设施对生成式人工智能潜能的利用准备度。仅有40%的数据主管表示，他们的组织已经发展了 摘要 我们分析了参与我们研究的数据基金会和数据处理行为组织，发现17%的组织符合数据大师标准，并在数据操作、生成式AI、商业和财务指标方面获得更高的收益。与61%的其他组织相比，83%的数据大师在量化数据资产价值并对其进行货币化方面具有高效能。 首先，将数据战略定义为业务和数据高管之间无缝统一的努力。 旨在通过所需的数据基础，提升业务中的数据协同和民主化，以实现和扩展由数据驱动的生成式AI及其他创新。 • 建立必要的治理框架，以支持由数据驱动的创新，如生成式人工智能数据试点，并确保数据操作的可信性所需的基本要素。 我们强调，组织应关注以下关键领域，以加速其成为数据驱动的企业的旅程： • 通过提升技能和协作文化，使员工能够通过数据获得动力 摘要 • 最后，针对影响进行扩展准备，同时聚焦于业务优先事项，并利用联合平台策略 谁应该阅读这份报告以及原因是什么？ 本报告紧接2020年版的我们研究。数据驱动的企业：为什么组织必须加强他们的数据掌握并提供了对各行业组织数据转型旅程的洞察。本报告尤其有助于首席数据官、首席信息官、首席技术官、首席分析官、企业分析架构师和数据架构师。此外，鉴于AI在数据领域的当前核心作用，本报告还将为AI、分析和数据科学领导者提供信息。 最后，可持续性领袖将发现，在最近引入的法规背景下，这将对他们很有用。 本报告基于对来自12个国家的500家企业executive 和 500家组织 data executives 开展的一项行业调研。所有被调查的机构的年收入都超过了10亿美元。受调查的executives为董事及以上层级，并来自企业的不同商业和数据职能。详细信息请参考报告末尾的《研究方法》部分。 今天，数据拥有无与伦比的力量。一个小型的案例，比如关于延误火车的实时数据，可以节省2700万个工作小时，相当于欧盟7.4亿欧元的劳动力成本。1除了提高运营效率和节省成本外，组织今天越来越多地将数据货币化，并利用它来提升他们的收入。例如，可口可乐公司正在使用数据来进行智能收入增长管理，包括制定细分和定价策略、产品组合和包装组合以及促销活动。2实际上，人们认为可口可乐公司的智能优先级模型在2023年上半年的收入增长了9%。3. 他们的数据收集、存储、检索和治理流程。在数据掌控之旅中取得进展的组织已经获得了收益，这从他们运营和财务指标的提升中可见一斑。此外，随着生成式AI的兴起，数据的力量成倍增长，但组织是否具备正确的数据基础，以便能够扩展和实现其生成式AI项目的生产化，并从中获得价值？ 为了找到这些问题的答案并评估该组织在数据处理方面的当前状态，我们对来自12个国家500家组织的500名商务 executives 和500名数据executives进行了全球调查。我们还对来自各行业的10名高级 executives进行了详细访谈。 然而，为了最大限度地发挥数据潜力，组织将需要做出重大的改变。 引言 基于我们的研究，我们深入探讨了以下关键领域：在报告中 03组织是否具备成功利用生成式AI所需的数据基础？ 01 组织们在他们的数据掌握之旅上取得了哪些进展？ 02哪些是组织已经改进的关键领域，以及他们还有哪些改进空间？ 05 组织应重点关注哪些关键领域以加速其成为数据驱动企业的旅程？ 04引言数据大师们观察到的好处是什么？ 定义数据驱动的企业 我们定义数据驱动型企业为一个能够主动创建、处理和利用数据以实现其商业目标、提高运营卓越性、改善客户体验并推动创新的组织。 这样的组织将能够： 当我们比较2020年的洞察与2024年的情况时，很明显，数据驱动的企业所面临的企业机会规模有所增加，这也意味着在提供数据掌握方面的挑战规模也在增加。随着我们看到人工智能的采用率提高，我们预计这两个指标都将持续上升，这意味着即使是今天被认为是数据驱动的企业也不能自满，并期望继续保持卓越。 组织在其数据掌握之旅中取得了哪些进展？ 组织在构成数据驱动企业的各个维度上表现如何？ 九个数据驱动企业的参数（见图1）。 我们分析了九个数据驱动的企业维度（见定义“数据驱动的企业” 在报告开头）研究发现，在过去四年中，组织在激活数据方面平均有所改善；4解锁数据价值；以及扩大基础设施、平台和工具规模（见图1）。几乎三分之二的执行官认为，他们的组织使用激活数据*在现有业务模式中引入新产品或服务，或者开发全新的商业模式（从2020年的十分之四上升）。 电信公司AI和自动化部门的负责人讨论了大型企业在数据识别和收集方面所面临的挑战： 许多这些与数据相关的问题是由人为造成的，源于部门间封闭运作。个人访问数据，对数据进行不同的解读，并创建独特的特征，而没有中央协调。这导致了数据处理碎片化。例如，在电信公司，客户订单需要通过各个孤立的业务单元，包括客户服务、服务和欺诈检测，每个团队分别处理数据，沟通最少。只有打破这些壁垒，培养数据驱动文化，才能实现数据驱动的企业。 然而，通过激活和挖掘数据价值的应用增加了获取数据、识别正确数据和模型的基础性挑战。在识别和收集数据以及创建数据模型方面——这些也是生成式AI模型的关键领域——组织表现滞后。只有42%的数据负责人表示他们目前能够获得训练AI/生成式AI模型所需的数据。在创建和收集数据维度方面表现最不理想。 注意：*“激活数据”是指将数据和分析嵌入到核心业务流程中，与人工智能/生成式人工智能相结合，并使企业能够拥有数据以驱动业务目标。 组织如何演变，谁是数据大师？ 基于这些维度，我们发现： 50% 一个组织可以用来使用和利用数据的必要工具和技术，而数据行为是组织的DNA的一部分，并与人员、流程、技能和文化相关。综合来看，它们推动数据掌握。 我们分析了参与我们研究的多家组织在多个关键要素上的表现，并发现其中17%的组织被视为数据大师。这些要素构成了数据大师的两个维度：数据基础和数据行为。数据基础 组织中属于“数据落后者”的类别，并且在任何维度上都未能领先（上一次报告中的比例是71%）。 数据掌控要素 33% 数据基础/使能参数 组织中在一个维度上领先但在另一个维度上不领先（前一份报告中为14%） 组织中，有...的企业属于数据大师类别，在两个维度上领先（前一份报告中的16%）。 数据落后者的比例从上一份报告的71%显著下降至今年的50%，这表明组织在数据基础和数据行为维度上已经发生了进化。 凯捷研究学院，数据驱动的企业调查，2024年4月，N=500家组织，由500名数据主管和500名业务主管代表；凯捷研究学院，数据驱动的企业调查，2020年8月，N=1,004家组织。 组织有决策能力提升并且货币化，但是数据身份识别与访问需要更多关注 组织在激活数据以供决策方面的能力得到了提升。 自2020年以来，组织在激活和释放数据以实现商业和金融收益方面变得更加擅长。 图3. 组织决策的推动力是数据，95%的人认为他们的组织决策是由数据驱动的。组织正在数据驱动的决策制定方面稳步前进。同意他们关于决策在其 要实现数据成熟度，数据必须融入组织的决策架构。在我们的2020年研究中，《数据驱动型企业》6，一半的执行官认为他们的内部决策是由数据驱动的。到2024年，60%的执行官认为其决策和执行是由数据驱动的（见图3）。 与几年前相比，现在的组织在将数据和洞察力嵌入核心业务流程以及利用专有数据推动业务目标方面更加高效。组织在解锁和量化数据与AI的价值，甚至通过将其出售给第三方或生成可用的见解来实现货币化方面也更为复杂。2018年，欧洲的数据经济价值约为3010亿欧元，预计到2025年将达到8290亿欧元，占区域国内生产总值的2%至6%。5. 60% 高级管理人员中有一致意见认为，他们组织中的决策是由数据驱动的。 从像亚马逊这样利用数据进行一对一营销的公司，到可口可乐用于提升客户体验、凯撒永久用于改善护理质量，以及谷歌用于驱动卓越的管理者绩效，组织机构正在从数据中发掘新的价值来源。8事实上，消费品行业正在大量使用数据，从应用消费者数据到定制营销，再到根据消费者偏好设计产品和优化供应链。消费品行业在多个维度上使用人工智能。例如，可口可乐安装了自助饮料机，让消费者可以自己配制饮料。利用这些数据，它推出了樱桃味雪碧饮料。9同样，百事公司使用Trendscope工具，该工具分析来自社交媒体平台、新闻网站、博客、论坛和评论的超过5亿条对话，以了解消费者偏好。在疫情期间，百事公司利用Trendscope的洞察力推出了其Propel水的“免疫力支持”版本。10 消费品制造业在数据驱动决策方面的应用处于领先地位。 65%的企业高管表示，他们的高级管理人员（CxOs）利用数据驱动的见解来推动业务。例如，首席市场营销官（CMOs）使用客户数据来提高客户满意度（CSAT）和净推荐值（NPS）。 11来源：凯捷研究院，数据驱动的企业调查，2020年8月，N = 1,004家组织，由500家代表。数据高管和504位企业高管。凯捷研究院，数据驱动的企业调查，2024年4月，样本量N = 500由500位数据执行官员和500位商业执行官员代表的组织。 现在，领导者认可了 图5. 超过一半的高管表示，他们的组织通过其产品和服务来货币化数据资产。 (Note: There seemed to be a line that was cut off with \"Now, leaders recognize...，“ followed by multiple consecutive hyphens. The translated text reflects the format change due to the missing content.)欧洲某银行的CDO表示： 数据驱动决策的潜力以及积极向数据团队提出具体请求 组织在通过数据货币化释放价值方面取得了重大进展。，增强内部协作，并将数据战略与组织目标对齐。组织也在数据生态系统的演变中取得进展，55%的数据主管表示，他们使用结构化、半结构化和非结构化数据来支持数据驱动的决策和实施。 近70%的高管将数据描述为企业资产，相比之下，2020年为62%。此外，52%的受访者表示，他们的组织