大型企業到底如何看待資料及資料驅動？
從熱潮到落地，大資料的力量有無受到區塊鍊、人工智能等新浪潮的沖擊？
在清華資料科學研究院聯合大資料文摘釋出的《頂級資料團隊建設報告》中提到，資料化轉型更多是一個至上而下的過程，企業高管對待資料的态度，對于一家公司的資料驅動文化建立至關重要。
圍繞“資料”話題，NewVantage Partners已連續六年對全球各領域的大型企業高管如何看待資料進行調研。每年，調查回複率都在增長，而且據調查結果顯示，如何有效資料利用的緊迫性在逐年增加。
今年的調查結果，喜憂參半。
六年前，NewVantage Partners開啟了針對大資料的首次調研，當年的調查聚焦在當時尚屬新穎的大資料領域，而六年後，今年調查問卷的焦點落在了人工智能領域。
顯然，人工智能已經成為這些大型成熟企業的關注重點。有顯著迹象表明，大資料和AI技術都有着強大的應用價值，曾經市場上巨頭企業或因創業公司的加入而被颠覆。
大資料文摘對本次調研的關鍵資訊進行了摘要如下：
受訪者：首席資料官（CDO）的比例大幅提高受訪者為來自57家大型企業的高管。其中，大多數企業隸屬于金融服務業——資料密集度最高的行業之一，同時也有來自生命科學，制造業，電信和網際網路行業的衆多企業參與其中。
2018年的調查企業名錄
受訪者的職位分布情況也有明顯變化。一般情況下，受訪者主要是以C開頭的企業高管，而在今年，首席資料官（CDO）的比例竟高達56％，明顯高于去年的32％，而且在2012年的首次調查中，僅12%的企業中設定了這一職位。
幾乎所有被調研公司都在投資大資料和人工智能項目調查内容涵蓋了大資料及當下最熱門的AI技術。多年來，盡管專業術語在不斷變化，始終如一的，是資料的爆炸式增長，以及對資料意識的永恒需求。
如今，在大資料和AI之間，已不存在明顯的界限。處理大量、快速變化資料的機器學習技術，以及越來越受歡迎的基于深度學習的統計方法等，都需要二者的結合。傳統的資料分析、大資料和人工智能應當被視為一個整體。幾乎所有（97％）的企業高管都表示，所在公司已經在投資該類項目。
從調查結果中得到的最好的消息是，所有企業都認同“大資料和AI類的項目會為公司創造價值”的說法。
其中，已經獲得了可觀收益的企業占73%，相比2017年高出了50%。這表明，随着企業對這些新技術的日益熟悉，更多潛在的價值将被逐漸挖掘出來。
而談到具體的價值，大資料和AI技術同之前衆多技術一樣，都在于提升公司的業務分析能力。多數企業渴求達到，并且很可能實作的目标是“更先進的分析和更優化的決策”。有36％的企業認為該目标正是公司的首要任務，而其中的69% 已經在這個方面取得了一定成就。
同時，超過四分之一的企業（27％）正在将資料貨币化，同企業創新型變革和快速融入市場相結合，盡管資料貨币化的優先級和成功率最低（27％）。
調查結果還顯示出目前最值得關注的兩個問題：
初創企業帶來的威脅約80% 的企業高管表示，擔心那些金融科技行業或專注于大資料的初創企業會搶占他們的市場佔有率。其中最具威脅的就是AI技術，有72% 的企業認為，AI技術的影響力遠遠超過雲計算（13％）或區塊鍊（7％）。
企業向資料驅動文化轉型的速度緩慢
幾乎所有的企業高管（99％）都表示公司正在試圖朝這個方向發展，但僅有三分之一的企業成功實作了轉型。
多年來的調查結果顯示，這種成功率并沒有明顯的提升，顯然，企業還需要一些更加明确的計劃來促進這一變革的實作。與此同時，許多初創企業自成立之初就已經建立了資料驅動文化，這也成為大型企業擔憂的主要原因之一。
企業為了避免資料驅動變革所帶來的混亂，常會設立新的管理角色。
但是，目前多數企業都缺乏對不同的資料方向類角色（首席資訊官，首席資料官，企業數字化負責人，首席分析官等）職能的清晰定義。
甚至對于首席資料官（CDO）的主要職責，以及任職人員的背景要求都存在着很大的分歧。
對CDO的主要職責而言，39％的企業表示CDO要對公司的資料戰略和其業務成果負主要責任，而37％的企業卻将這一職責配置設定給其他的C-開頭的高管，24％的企業對此并沒有明确的責任配置設定；而對任職人員的背景要求而言，34％的企業認為，CDO應該來自于公司外部，以幫助實作企業的變革，而32％的受訪者認為，公司内部的資深員工是最佳人選。
盡管所有企業高管都能認識到：明确定義資料方向類的高管的角色和職能，對于其上司AI /大資料項目和實作企業的文化變革都至關重要。但目前多數公司，仍然缺乏明确的資料戰略。
目前經濟和社會最主要的特征之一是，大資料的重要性和挑戰性都在持續增長，而人工智能的崛起更是大大加劇了這一趨勢。NewVantage Partners多年來的調查結果，換個角度，也是通過這些有趣的、高品質的材料記錄了這場 “資料革命”。 而對于企業而言，成功的關鍵在于，需要明确公司的戰略導向，并在資料戰略和業務成果層面設立明确的角色和職責，以系統化的、更有效的方式來實作向資料驅動型企業的轉型。
原文釋出時間為：2018-05-6
本文作者：文摘菌
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