剑桥， 大量的。, 4月10日 2024年 /美通社/——新报告 麻省理工学院技术评论洞察 数据策略和现代化计划探讨了业务策略（或过于狭隘地关注人工智能）是如何出错的，从而导致巨大的商业价值被搁置。

该报告是与“以战略目的实现信息现代化”合作编写的。 想法 埃克森美孚皇家地产对 350 名高级数据和技术领导者进行的全球调查，以及对来自 Payback 和 Thoughtworks 等行业的数据战略和现代化专家的深入采访。

主要发现如下。

• 人工智能并不是公司实现数据主干现代化的唯一原因。 更好的决策是数据现代化的主要目标。近一半 (46%) 的高管将此视为三大驱动因素之一。 支持人工智能模型（40%）和脱碳（38%）是现代化的主要驱动力。
• 数据战略往往与业务战略脱节。 只有一小部分受访组织 (22%) 没有完善的数据战略，但不超过 39% 的组织表示他们的数据战略与关键业务目标完全一致。 数据团队需要采取更多措施，将其他业务部门和职能纳入战略讨论。
• 数据战略为现代化铺平了道路。 大多数在过去两年进行数据现代化的组织 (71%) 制定数据战略的时间都比这更长，这并非巧合。 现代化目标需要业务部门的支持，而实施决策需要战略指导，以避免增加复杂性或重复。
• 最重要的数据痛点是数据质量和及时性。 高管们指出，数据质量（41%）和交付不及时（33%）是他们的数据运营需要改进的方面。 不完整或不准确的数据使业务用户质疑数据的可靠性。 这解释了为什么 (45%) 表示受访者组织在过去两年中采取的最现代化措施是审查和升级数据治理。

“领导者强调数据现代化的重点是通过人工智能和脱碳等因素改善决策。然而，由于组织努力使数据战略与更广泛的业务目标保持一致，因此存在差距，”他说。 劳雷尔·鲁玛麻省理工技术评论定制内容全球总监。 “通过审查和升级数据治理，组织可以改善运营、提高数据质量并建立信任。”

“只有三分之一的领导者表示，他们的数据战略与业务战略目标完全一致，这是最大限度地发挥组织数据的业务影响的关键，”他说。 达尼洛·佐藤Thoughtworks 数据和人工智能全球技术主管。 “通过采用高效且可扩展的数据工程实践以及现代数据平台，组织将意识到数据和人工智能如何推动增长和竞争优势。”

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娜塔莎·康特
传讯主管
麻省理工学院技术评论洞察
natasha.conteh@technologyreview.com

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