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为GenAI做好数据战略准备

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文讨论了GenAI对分析和IT领导者带来的压力,以及数据管理和数据治理对于成功应用GenAI的重要性。同时分析了业务领导者和IT领导者对GenAI的态度和需求,以及在实施GenAI时可能面临的挑战。

为GenAI做好数据战略准备

AI的快速发展,特别是GenAI,给分析和IT领导者带来了更大的压力,要求他们在数据战略和数据管理方面井然有序。

业务领导者现在感到有必要转向GenAI,并要求他们的技术同事加快步伐:根据Salesforce State of Data and
Analytics报告,77%的业务领导者担心他们已经错过了GenAI的好处,而在营销领导者中,这一比例攀升至88%。

Salesforce的调查结果与IDC
9月份发布的全球C级领导者调查2023-2024年不符。在IDC的调查中,超过一半的高管认为,GenAI是新投资的首选,87%的人表示,他们至少正在探索潜在的用例。

IT领导者也对这项技术充满热情。Foundry最近发布的《2023年AI优先研究》发现,56%的IT决策者渴望更多地了解GenAI,他们希望通过聊天机器人和虚拟助手(56%)、内容生成(55%)、行业特定应用程序(48%)、数据增强(46%)和个性化推荐(39%)来应用这项技术。

根据Salesforce的调查,早期采用者已经看到了GenAI努力的成果,包括更快的客户服务解决时间和更高的销售额,但这种热情正被实施数据管理和数据治理的需要冲淡。Salesforce的报告发现,87%的技术领导者表示,AI的进步使数据管理成为更高的优先事项,92%的人表示,比以往任何时候都更需要值得信赖的数据。IT领导者表示,成功使用Gen
AI的要求包括准确、完整和统一的数据(55%),增强的安全措施以避免对业务的新威胁(54%),以及道德使用指南(30%)。

Salesforce子公司Tableau Software的总裁兼CEO Ryan
Aytay表示:“数据管理和可信数据的概念仍然至关重要。”“我们采访的大多数人都说,AI正在推进他们的数据管理优先事项——它正在加速这一进程。我们还听到一种可怕的统计数据,即大多数人认为他们今天的数据没有获得足够的价值。

根据数据成熟度断开连接

根据Salesforce的报告,分析和IT领导者总体上对其企业的数据成熟度充满信心。考虑到数据能力、流程、赞助、投资和愿景等因素,37%的领导者表示他们的企业的数据成熟度是同类中最好的,另有57%的领导者表示他们的数据成熟度与行业标准持平,只有6%的人认为他们的数据成熟度低于行业标准或根本不存在。

技术领导者也对他们的数据的准确性最有信心。Salesforce发现57%的数据和分析部门和53%的IT部门完全相信数据的准确性,依赖于该数据的业务部门对此持怀疑态度,营销(45%)、销售(42%)和服务(40%)领导对其企业数据的准确性表示不那么有信心。

“归根结底,这些数据新鲜吗?这才是更重要的。这不是对或错的问题。销售主管需要实时数据。如果数据是24到48小时前的,那么从技术上讲就是错误的,因为它不是最新的。”

尽管如此,94%的技术领导者表示,他们应该从数据中获得更多价值,78%的人表示,他们的企业难以通过数据推动业务优先事项,他们的首要数据优先事项是提高数据质量、加强安全和合规、建设AI能力、提高全公司的数据素养以及工具和技术的现代化,但是,尽管这些目标可能很简单,但企业正在努力实现这些目标:人们不需要被说服相信AI的潜力,但他们确实需要说服他们相信AI的短期和长期战略。

利益相关者不满

成功的关键是统一的数据战略,59%的IT领导者表示他们没有统一的数据战略-这是实施GenAI时最关心的问题,此外,60%的人表示,GenAI不会整合到他们目前的技术堆栈中。

“如果你去问一位首席数据官,一位IT主管,‘你们的数据战略是一致的吗?’,他们当然可能会认为是一致的,”
Aytay说,“但它真的与业务中的其他利益相关者每天的需求保持一致吗?如果我是一名销售主管,我需要知道我的销售渠道,我需要知道我的预测,我需要知道我雇了多少名代表,我需要知道我即将举行的活动是什么,但如果这不是与IT团队捆绑在一起的,而且他们的思维方式与我的想法不同,那么就很难真正制定出一致的战略。”

Salesforce发现,41%的业务线领导者认为其企业的数据战略与业务目标很少或根本没有一致性,而37%的分析和IT领导者也有同样的感觉。这项研究表明,缺乏共享的关键绩效指标可能是这个问题的根本原因,超过60%的技术负责人承认,他们对业务团队的数据利用率或洞察速度一无所知,68%的人没有跟踪数据货币化的价值,这使得他们很难有效地量化数据计划的ROI。

Aytay指出,销售团队可能想要自动化他们与客户的出站沟通,但使用现成的Gen AI可能会冒着将公司专有数据泄露到公共大型语言模型中的风险。

“如果他们与IT和数据办公室合作,他们可能会以一种更可信的方式进行工作,这样你就可以屏蔽数据,确保数据不会受到干扰,也不会出现任何合规问题。”
Aytay说。

事实上,业务和技术领导者都将安全威胁列为实现其数据目标的最大挑战。随着集成新数据源和利用新技术的机会激增,漏洞也在激增。随着企业数据的数量和复杂性增加,威胁面也在扩大。

Foundry的调查发现,45%的IT领导者认为安全和隐私是影响GenAI与现有系统集成的因素。IDC的调查还发现,超过45%的受访者认为安全问题是实施GenAI倡议的最大挑战。

数据量和复杂性的增加也加剧了数据协调的困难,使从数据来源中提取价值变得困难。超过三分之二的技术领导者预计未来一年的数据量将平均增长22%。

Salesforce表示,建立数据治理和数据文化是有效利用数据的关键。数据治理是一个系统,用于定义惬意内谁对数据资产拥有权限和控制权,以及如何使用这些数据资产,包括收集、管理、存储、测量和交流信息所依据的一组规则或策略。

在企业掌握其数据战略的这些基本方面之前,利用GenAI前景的驱动力可能会带来更大的风险,以及IT准备情况与实现数据驱动的决策和数据相关的进步之间的不一致。

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