2N35全球數(shù)據(jù)管理峰會報告摘要當(dāng)今經(jīng)濟由數(shù)據(jù)驅(qū)動，人工智能（AI）和數(shù)字商務(wù)已成為家喻戶曉的概念。數(shù)字技術(shù)的變革力量。數(shù)據(jù)治理以及需要跨職能、具備數(shù)據(jù)素養(yǎng)的團隊來管理企業(yè)數(shù)據(jù)，是貫穿今年調(diào)查的一個鮮明主題。主要調(diào)查結(jié)果亮點包括：l63%的受訪者認為他們的組織將數(shù)據(jù)視為企業(yè)資產(chǎn)。l通過報告和分析獲得洞察是數(shù)據(jù)管理的首要驅(qū)動力，占72%的回復(fù)。l數(shù)據(jù)孤島的數(shù)量是首要關(guān)注點，68%的受訪者將其列為組織中的一個問題。息資產(chǎn)的同時，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘更多價值。人群分布今年的調(diào)查共有來自全球45個國家的334名受訪者。從地理分布上看，54%的受訪者來自美國，其次是加拿大（9%）、英國（6%）、澳大利亞（3%）和印度（3%）。調(diào)查對象涵蓋了各種規(guī)模的企業(yè)，涉及多個行業(yè)和職位。大多數(shù)受訪者從事數(shù)據(jù)治理相關(guān)工作。超過2/3受訪者來自1000人以上的組數(shù)據(jù)管理的目標(biāo)與驅(qū)動因素改善核心業(yè)務(wù)運營（如主數(shù)據(jù)支撐的供應(yīng)鏈、定價、采數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)與優(yōu)先級是數(shù)據(jù)質(zhì)量；元數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)目錄與主/參考數(shù)據(jù)管理也是高頻訴數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀僅51%組織稱已開展企業(yè)級數(shù)據(jù)管理；21%尚在項目級實施。與“孤島”為首要難題相呼應(yīng)，跨部門協(xié)同仍是瓶數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀在審視組織當(dāng)前正在實施的關(guān)鍵舉措時，“商業(yè)智能（BI）與報告”年復(fù)一年地保持領(lǐng)先地位，比2023年增加了7%。數(shù)據(jù)倉庫，作為BI和報告的底調(diào)查結(jié)果顯示，59%的組織已實施數(shù)據(jù)治理舉措，數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀l數(shù)據(jù)科學(xué)（包括AI或機器學(xué)習(xí)）：25%（2023盡管生成式AI和數(shù)據(jù)科學(xué)（包括AI或機器學(xué)習(xí)）等更為傳統(tǒng)和基礎(chǔ)性的能力，如數(shù)據(jù)治理（39%）、數(shù)據(jù)質(zhì)量（33%）和數(shù)據(jù)架構(gòu)（31%以顯著優(yōu)軟件工具對數(shù)據(jù)管理實施的影響數(shù)據(jù)管理方面的培訓(xùn)2024年最常見的學(xué)習(xí)渠道：書籍（73%，較2023年+12%）、網(wǎng)絡(luò)資源（66%）、非學(xué)歷課程（58%）、廠商教程（5）；元數(shù)據(jù)管理情況元數(shù)據(jù)應(yīng)用場景數(shù)據(jù)架構(gòu)的現(xiàn)狀是否擁有明確的數(shù)據(jù)架構(gòu)（餅圖顯示了擁有明確數(shù)據(jù)架構(gòu)的組織百分比）l是：42%數(shù)據(jù)架構(gòu)TOP5好處：改善了IT團隊內(nèi)部的協(xié)作：34%改善了與業(yè)務(wù)團隊的協(xié)作：32%我們沒有明確的數(shù)據(jù)架構(gòu)：26%標(biāo)準化的數(shù)據(jù)管理策略：25%提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量：24%數(shù)據(jù)建模的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)建模的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)模型和圖表（倒金字塔圖顯示了2024年組織使用的各種模型和圖表的百分比）2024年，受訪者偏好的TOP5模型：l邏輯數(shù)據(jù)模型：59%l概念數(shù)據(jù)模型：53%l物理數(shù)據(jù)模型：53%l數(shù)據(jù)流圖：51%l數(shù)據(jù)血緣圖：33%隨著越來越多的業(yè)務(wù)利益相關(guān)者對組織中的數(shù)據(jù)產(chǎn)生興趣并承擔(dān)責(zé)任，數(shù)據(jù)模型成為強大的溝通和需求收集工具。邏輯和概念數(shù)據(jù)模型通常面向業(yè)務(wù)受眾，它們最受歡迎——使用率分別為59%和53%——這是合乎邏輯的。數(shù)據(jù)平臺與存儲關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然是運營系統(tǒng)與數(shù)倉/ODS的基石；電子表格因易用性仍廣泛存在，但不推薦用于企業(yè)級數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)平臺與存儲未來1–2年Top4：l云上關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（55%）l云對象存儲/數(shù)據(jù)湖（40%）l本地關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（31%）l云上非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（28關(guān)系型數(shù)據(jù)庫繼續(xù)是未來實施的首選，盡管趨勢是向云平臺遷移。云對象存儲已上升到未來計劃的第二位，這主要得益于數(shù)據(jù)湖倉一體（datalakehouses）的普及。數(shù)據(jù)湖倉一體提供了“兩全其美”的方案，既有數(shù)據(jù)湖的靈活性和存儲選項，又有數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量和報告支持。新技術(shù)與趨勢在數(shù)據(jù)管理中，對組織產(chǎn)生最大變化的三個主要趨勢：l人工智能（AI）在關(guān)于新技術(shù)和趨勢的回答中首當(dāng)其沖——既包括它可能帶來的前景，也包括其風(fēng)險。l毫不奇怪，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量分別是第二和第三大主題，因為受訪者對AI使用的治理以及支持AI模型所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量表示擔(dān)憂。l監(jiān)管問題也是一個被頻繁提及的話題，特別是圍繞消費者數(shù)據(jù)的法規(guī)，如CCPA和GDPR，這也推動了對更強數(shù)據(jù)治理的需求。l有觀點希望回歸實踐本身，避免過度迷信新工具與風(fēng)潮。數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域下一個將引起行業(yè)最深刻變革的三大新興趨勢：lAI再次成為可能改變行業(yè)的領(lǐng)先新興趨勢。l緊隨AI之后的是數(shù)據(jù)治理、法規(guī)、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及隱私和安全。l數(shù)據(jù)網(wǎng)格（Datamesh）是另一個顯示