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2020年SSON智能自动化全球市场报告(上半年)
信息技术
2020-07-30
SSON
M***
AI智能总结
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核心观点
数据战略的重要性
: 随着数字转型的加速,智能自动化(IA)成为企业优先事项,但数据战略的缺乏成为制约因素。企业需要制定实用数据战略,平衡长期结构和数据治理,同时满足业务对成本和难度的要求。
数据战略与业务战略的绑定
: 数据战略不应仅仅是业务战略的补充,而应成为业务战略本身。数据战略的执行必须嵌入到创造新商业模式、交付产品和服务以及运行和改进内部业务流程这三种业务需求中。
智能企业的组成
: 智能企业需要三个关键组成部分:数据(C-data、X-data、O-data)、处理和智能技术(包括AI)以及运营能力。
未来数据架构的特点
: 未来数据架构需要具备六大特点:强大的安全性、巨大的灵活性、数据灵活性、易于使用、智能化和去中心化。
智能数据的重要性
: 企业应关注智能数据,而不是仅仅追求大数据的规模。收集与使用案例相关的数据,并根据使用案例的需求进行数据清洗和过滤。
传统RPA的局限性
: 传统RPA面临数据“债务”问题,需要通过过程发现、数据实时监控和结构化数据来解决。
常见陷阱
: 制定数据战略时需避免七个常见陷阱,包括未能捕获正确的数据、不够具体、缺乏对质量战略的承诺、结果导向不足、业务对话不足、基于当前系统以及将数据战略视为里程碑而非旅程。
关键数据
根据Infoholic的报告,IA预计在2019-2025年期间将实现超过8%的复合年增长率,到2025年的收入将达到约300亿美元。
新兴市场合作伙伴的调查显示,92%的受访者表示他们正在增加对大数据和AI的投资,但77%的受访者表示他们的组织在业务采用大数据和AI计划方面仍然面临挑战。
Veritas Global Databerg报告显示,85%的存储数据是黑暗的或冗余的、过时的或无关紧要的(ROT)。
研究结论
数据是企业的核心资产,技术领导者需要制定实用数据战略,将数据转化为智能数据,并将其用于驱动运营效率、客户体验和产品创新,从而获得持续的竞争优势。
数据战略的成功取决于对业务需求的深入理解、对数据技术的有效利用以及对数据治理的严格管理。
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