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人工智能企業趨勢

研究揭示香港企業優先發展主數據管理

眾所周知這次疫情加速了企業數碼化轉型,但具體上的加速狀況呢?中小企也有跟上這個浪潮嗎?業雲數據管理 Informatica 委託 IDC 進行並發表的研究報告《Driving Business Value from Data in  the Face of Fragmentation and Complexity》便披露了相關的實質數字、當前 CDO 面臨的主要挑戰、2022 年的優先發展事項, 以及邁向數碼優先時代應實現的關鍵績效指標。

研究結果表明,超過 75% 的亞太區企業已經啟動其數碼轉型旅程,當中 70% 的企業採用多雲部署策略。 但儘管數據領先,幾乎 60%的亞太區企業未做好準備應對疫情帶來的快速變化。 

IDC 資料整合與情資軟體研究部研究總監 Stewart Bond 表示:「研究結果顯示,面對數據日漸碎片化和複雜化,數據成熟度較高的企業更擅長使用雲端運算和人工智能來應對挑戰,並能運用數據創造更高的商業價值。有意在數碼轉型領先的企業應高度重視其數據領導力。」 

數據碎片化和複雜性阻礙創新

企業將於未來幾年採用雲端優先和多雲混合的基礎架構,而系統將分佈於在地(on-premise)和多雲環境 中。研究結果表明: 

  • 63% 香港企業採用多雲部署,58% 採用混合雲部署; 
  • 68% 香港企業已將數據遷移至雲端,以提高可訪問性; 
  • 亞太區內,四分之三(74%)的企業數據管理人員花費更多時間在日常營運,無暇顧及企業管治和 策略規劃。

數據分佈在多個來源和多雲環境中。而數據的碎片化,使得挖掘、管理和獲取數據中的情報變得更加困難。 調查結果顯示,數據領先企業和落後企業在創造商業價值方面存在巨大差異,剛開始向數據主導轉型的企業將大部分數據管理的時間花費在日常營運相較之下,而數據成熟度高的企業能夠創造多 250% 的商業價值。 

AI 實現數據管理自動化乃成功關鍵

調查發現數據成熟度高的企業擅長運用人工智能實 現數據自動化管理的程度,是數據成熟度較低企業的三倍。 

  • 數據創新始於可訪問性。然而,仍有 73% 的亞太區企業難以管理自助數據; 
  • 在亞太及日本地區,僅有 37% 的企業已經實現跨業務的數據自動化管理; 
  • 過半數香港企業運用人工智能實現數據自動化管理,數據管理較其他亞太區企業更集中、更先進。 

提高數據接入和集成能力,更有效將數據納入企業決策,是亞太及日本地區企業發展的當務之急。香港的 數據領先企業將主數據管理列為優先投資項目,可讓企業全方位了解其數據資產,運用至到業務運營。 

企業數據管理分散於多名企業高層

該研究亦強調數據管理在企業數碼轉型的重要性,並指出擁有強大數據領導力的企業轉型成功的機率高出 三倍。然而,亞太區企業管理層的角色亦日漸碎片化和複雜化。 

  • 33% 的亞太企業擁有數據管理團隊,而其他 67% 企業的數據管理分散於多名企業高層; 
  • 亞太區企業的數據管理人員沒有固定的匯報對象,主要是企業 CEO、CIO、COO 及 CTO;
  • 儘管在數據方面全球領先,不足五成的亞太區企業擁有標準化的數據功能 

應對數據碎片化和複雜性的方式將區分領先企業與落後企業,而領先企業的成功關鍵在於以數據管理標準 化、自動化為核心的綜合數據管理方法。

Tags :aiBig Data AnalysisInformatica
Catabell Lee

The authorCatabell Lee