2025年的数据驱动型企业

快速加速的技术进步、公认的数据价值以及不断提高的数据素养正在改变“数据驱动”的含义。

到2025年，智能工作流程和人机之间的无缝交互可能会像资产负债表一样成为标准，大多数员工将使用数据来优化他们工作的几乎每个方面。

成为数据驱动型企业——我们已经看到许多公司至少展示了其中的一些业务成果，并有更多的公司开始了这样做的旅程。那些能够以最快的速度取得最大进展的组织可以从数据支持的能力中获得最高价值，有一定数量的公司在人工智能对EBIT的贡献方面已达到20%。 

——今天

从预测系统到人工智能驱动的自动化是目前组织经常应用的数据驱动方法，组织间的传播往往是偶发的，多数是将价值留在桌面上并造成效率低下。许多业务问题仍然通过传统方法得到解决，需要数月或数年的时间才能够完成。

——到2025年

几乎所有的员工都会自然而然地定期利用数据来支撑他们的工作。他们没有默认通过制定冗长的（有时候是多年的）路线图来解决问题，而是有权询问创新的数据技术如何在数小时、数天或数周内解决挑战。

组织能够做出更好的决策以及自动化基本的日常活动和定期发生的决策。员工可以自由地专注于更“人性化”的领域，例如创新、协作和沟通。

——关键实现

• 维护并突出基于使用情况构建网络的机会，把握关键促成机会。
• 建立明确的愿景和数据战略，突出和优先考虑数据的转型用例。
• 建立广泛的组织数据素养和数据驱动型文化，让全员都知道并接受数据的价值。
• 切实提高员工的数据使用技能，充分运用专业的AI支持，在流程化和规模化的实现中，不断优化工作流程、旅程和功能，并反馈在数据成果上。

——今天

组织的数据功能使用自上而下的标准、规则和控制来管理数据。数据通常没有真正的“所有者”来确保它已更新并准备好以各种方式使用。数据集也被存储——有时是重复的——跨越庞大、孤立且通常成本高昂的环境，使组织内的用户难以查找、访问和运用数据。

——到2025年

数据资产作为产品进行组织和支持，无论它们是由内部团队还是外部客户使用。

这些数据产品以嵌入数据安全性、发展数据工程（例如，转换数据或不断集成新的数据源），并实施自助访问和分析工具。

——关键实现

• 分析并确定优先级的数据策略，充分结合数据业务案例。
• 了解组织的数据源及其持有的数据类型。
• 建立数据的运营模式，包括产品开发者以及相关团队。
• 将AI支持嵌入业务并赋能，使用数据产品设计、开发、部署和不断增强新的人工智能驱动能力。
• 采用数据治理运营模式，确保数据质量并将数据视为产品。 

——今天

数据通常是孤立的，即使在组织内部也是如此。虽然与外部合作伙伴和竞争对手的数据共享正在增加，但它们仍然不常见且通常收到限制。

——到2025年

使用数据共享平台来促进组织内部和组织之间数据驱动项目的协作。

数据驱动的公司积极参与数据经济，促进数据汇集，为所有成员创造更有价值的见解。数据的交换、共享和补充，最终使公司能够构建真正独特和专有的数据产品并从中获得洞察力。数据交换和组合的障碍大大减少，将各种数据源汇集在一起，产生的价值远远大于其部分之和。

——关键实现

• 采用通用数据模型来促进并推动数据协作。
• 充分建立和运用数据共享平台，促进机构内部和机构之间的数据交换。
• 不断成功的数据生态系统的最佳实践中获得经验，对组织来说最重要的是选择能够实现的数据生态系统原型。  

2025年并不遥远。而今天，已有越来越多的企业利用数据和人工智能的力量增强情报网络和业务洞察。当今的人工智能涵盖从“数据解释”到“人性机器人”的所有内容，随着计算能力和海量数据的增加，智能将超越人类施展更有效地识别数据模式，发挥越来越举足轻重的作用。  

点击前往2022年全新升级的远韬官网，了解更多人工智能的未来潜能。