执行摘要
AI的成功取决于为AI系统提供正确、优质的数据。IDC在亚太区八个市场进行的调研揭示了企业现代化改造、数据挑战与AI就绪度之间的关键关联。调研发现，亚太区企业普遍认识到高质量运营数据及转型的必要性，但只有少数“领先企业群组”迅速采取措施，通过创新确保企业制胜未来数字时代。
AI就绪度差距
- 旧数据：AI成功的重大障碍
传统关系型数据库僵化、成本高昂且速度缓慢，导致“数据债务”问题，削弱AI性能并推高成本。约三分之一的受访企业受困于数据质量差、安全集成不足及业务部门参与有限等问题。
- 现代化改造的阻碍因素
技术债务、安全挑战与遗留系统是主要障碍。89%的亚太区企业承认技术债务是实现现代化的主要障碍。
- 摆脱困境：现代化改造为领先企业群组带来回报
领先企业群组通过采用新一代技术、赋能团队、优化流程，成功突破遗留系统困境，实现更优业务成果。他们的数字收入达到同业水平的近三倍。
数据和混合云
- 运营数据不佳：项目延迟与失败的常见原因
95%的受访企业遭遇项目延迟，90%的企业现代化改造计划失败，其中“数据质量差”是共同主要原因。
- 数据和云：现代化改造的核心投资
企业需将数据视为驱动AI、分析和卓越客户体验的价值倍增器，采用以混合云实施为中心的AI基础设施战略。亚太区企业将“以云为中心的数据管理/平台”列为2026年用于现代化改造的首要技术投资。
改造基础设施，迎接AI时代
- 超越数据管理：制定基于AI的数据库战略
领先企业群组高度重视识别和利用推动AI战略的数据，采用跨数据类型无缝集成的新数据库技术。他们更注重对多样化数据结构和类型的支持，而非成本问题。
- 底层数据库技术亟待变革
旧有数据库可扩展性有限，难以支持AI对动态且快速扩张数据的需求，限制了系统集成能力和数据流动。
领先企业的成功启示：规划成功之路
- 领先企业的关键启示：人员、流程、技术
领先企业群组的成功建立在人员、流程、技术三大支柱的均衡发展之上：
- 人员：投资团队建设，将人才与技能视为推动现代化改造核心动力。
- 流程：将创新融入流程，以清晰的业务目标、云就绪战略与AI优先设计实现持续增长。
- 技术：优先投资现代开发工具和平台，简化工作流程、增强集成能力、加快应用交付。
- 三倍回报要求有相应的投资级别
投入足够的资金，利用现代平台对应用进行重构，其带来的回报比直接迁移应用高三倍。将生成式AI融入现代化改造流程，能显著降低成本、复杂性和时间。
- 成功的现代化战略的基本步骤
企业需关注人才和技能、云就绪度，明确目标和有效变革管理，提升数据成熟度以释放创新潜力：
- 优先发展人才和技能
- 实现数据库技术现代化
- 加速提升数据成熟度
- 采用云原生战略
研究方法
IDC调查了1,400家具备软件开发与交付能力、员工人数至少为100人的企业，分为主流企业群组（440家）、领先企业群组（460家）以及区域平均群组（300家）。受访者包括IT决策者（56.7%）和开发人员（43.3%）。
