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Gartner 預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳將成為 2025 年阻礙企業(yè)部署 AI 等先進(jìn)分析技術(shù)的最大挑戰(zhàn)之一。因此，數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)相互依存的領(lǐng)域：業(yè)務(wù)成果、D&A 能力和行為變化，從而推進(jìn)企業(yè)的 AI 計(jì)劃。
Gartner 研究副總裁 Carlie Idoine 表示：“AI 持續(xù)推動(dòng)企業(yè)規(guī)劃，超半數(shù)的首席執(zhí)行官（CEO）認(rèn)為，AI 將未來(lái)三年內(nèi)是對(duì)其所在行業(yè)影響最大的技術(shù)。鑒于這一點(diǎn)，熟悉這項(xiàng)技術(shù)的 D&A 領(lǐng)導(dǎo)者在驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)成果方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。”
Gartner 研究副總裁 Gareth Herschel 表示：“AI 正在成為企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域，D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須避免夸大其詞并專注于對(duì)可信度、適應(yīng)性和人員的投資。”
業(yè)務(wù)成果
Gartner 建議 D&A 領(lǐng)導(dǎo)者在展示 AI 業(yè)務(wù)成果時(shí)優(yōu)先考慮其價(jià)值。Idoine 表示：“證明 AI 的價(jià)值仍然是 AI 落地的最大障礙。為此，D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須專注于根據(jù)具體情況建立合適的可信度。”
D&A 領(lǐng)導(dǎo)者可通過(guò)以下行動(dòng)來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)成果：
- 建立可信度模型：可信的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的關(guān)鍵，但許多 AI 計(jì)劃因數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳而以失敗告終�？尚哦饶Ｐ完P(guān)注數(shù)據(jù)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)數(shù)據(jù)脈絡(luò)和管護(hù)情況做出可信度評(píng)級(jí)。
- 將生產(chǎn)力的提高轉(zhuǎn)化為收益：D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮生產(chǎn)力提升對(duì)價(jià)值和競(jìng)爭(zhēng)力的影響，這關(guān)乎總成本、復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)。
- 傳達(dá) D&A 的價(jià)值：將所有成本考慮在內(nèi)，包括數(shù)據(jù)管理、治理和變更管理等。
D&A 能力
在 AI 解決方案方面，D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須確保使用一系列工具和技術(shù)構(gòu)建自己的技術(shù)堆棧。Herschel 表示：“堆棧方案與最佳產(chǎn)品方案之間的抉擇并不新鮮，但這一決策的動(dòng)態(tài)卻獨(dú)具一格。D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須建立一個(gè)可擴(kuò)展的自適應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)以滿足開(kāi)發(fā)最佳 AI 產(chǎn)品的需求。”
為了實(shí)現(xiàn)這種適應(yīng)性，D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須：
- 創(chuàng)建一個(gè)模塊化的開(kāi)放生態(tài)系統(tǒng)：通過(guò)更新或替換架構(gòu)組件適應(yīng)新的需求和技術(shù)的快速變化。
- 提供 AI 就緒、可重復(fù)使用的數(shù)據(jù)：將可信度融入財(cái)務(wù)運(yùn)維（FinOps）、數(shù)據(jù)運(yùn)維（DataOps）和平臺(tái)運(yùn)維（PlatformOps），從技術(shù)堆棧過(guò)渡到可信度堆棧。
- 探索 AI 智能體：充分利用通過(guò)主動(dòng)元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 就緒數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)變化的動(dòng)態(tài)智能體。
行為變化
雖然重視數(shù)據(jù)治理、價(jià)值宣傳和增強(qiáng)分析至關(guān)重要，但解決人員方面的問(wèn)題同樣是 AI 使用成功的
