Alteryx2024年EMEA地区智能决策调研报告决策如何塑造欧洲企业的未来英文版15页_4mb

决策智能在EMEA地区的影响分析总结

背景
在疫情后经济环境变化的推动下，欧洲企业正在探索新的决策方式，即决策智能（Decision Intelligence）。该技术结合人工智能、数据分析和自动化，旨在提升企业决策效率与质量，降低运营成本。报告基于对欧洲、法国、德国和荷兰等地区企业的调研，揭示了决策智能的应用现状、挑战及未来趋势。

核心发现

1. 信心是决策关键因素

   • 74%的企业认为信心是决策最重要的因素，其次是准确性（67%）。
   • 信心与数据质量密切相关：获取优质数据能增强对决策正确性的信任。
   • 企业对不同决策类型的信心存在差异：战略决策（75%）、战术决策（63%）和运营决策（62%）中，战略决策信心最高，但复杂决策反而更易激发信心，可能因耗时较长（战略决策平均需20天，运营决策需2天）而促进信息整合与协作。

2. 决策文化仍需改进

   • 58%的企业认为运营决策效率较高，但仅32%的决策工具与组织系统集成，27%的流程未持续优化。
   • 调查显示，多数企业依赖基础工具（如Excel）而非高级技术（如业务智能工具或数据库），技术应用能力不足成为瓶颈。
   • 部分企业因担心数据治理风险，限制非高层员工的数据访问权限，但81%的受访者认为数据可提升决策质量。

3. 数据访问的“门禁困境”

   • 仅24%的企业使用先进的决策智能技术，35%依赖非决策智能工具，36%用简单预测模型。
   • 数据访问受限导致协作困难，企业普遍认为决策者应能直接获取数据，但当前仅33%允许员工访问决策相关数据，且高管和数据专家是主要数据持有者。
   • 优化数据治理政策是解决此问题的关键，若能建立统一的内部规范，可提高数据共享效率并释放技术潜力。

4. 决策智能的未来展望

   • 97%的企业认为未来决策会实现自动化，但仅4%预测完全由机器主导。
   • 多数企业预计未来10年内决策智能化会逐步推进：
     • 战略决策：41%认为人类主导、机器辅助；28%认为机器主导、人类支持；
     • 战术与运营决策：70%-80%预测人类仍需参与，但技术会辅助分析与评估。
   • 技术将在决策初期（数据收集与分析）和中期（问题识别）发挥更大作用，而非最终决策阶段。

5. 国家间差异

   • 德国：重视准确性（72%）和透明度（70%）而非信心；更倾向使用BI工具而非Excel进行统计分析，且全员参与数据收集，但数据准备仍依赖专业人员。
   • 法国：战略决策文化更分散，需面对决策数量过多的挑战，部分企业数据访问权限较广。
   • 荷兰：对战术决策信心更高，且数据隐私、协作意愿和治理能力在EMEA地区表现突出，74%认为数据隐私理解度高。
   • 英国：决策文化更倾向于层级化，对战术和战略决策的流程标准化程度较低，且对决策优化的重视度不足。

挑战与机遇

• 企业普遍认为复杂性（58%）、成本（53%）和监管（48%）是决策智能化的主要障碍。
• 尽管技术潜力被认可（如60%的受访者认为技术能提升决策速度），但实际应用仍需时间，多数企业预计需至少10年才能全面整合决策智能。
• 未来需平衡技术与人类决策的协同：技术辅助分析（如数据处理、选项评估），人类负责最终判断，以提高决策的综合性和可靠性。

结论
欧洲企业正逐步采纳决策智能技术，但当前仍面临数据治理、工具集成及文化转型等挑战。信心是决策的核心驱动力，而数据访问的限制和工具应用的不足制约了其潜力释放。尽管未来十年可能实现部分自动化，但人类在复杂决策中的主导地位仍不可替代。企业需优化数据共享机制，强化治理政策，推动技术与流程的深度融合，以实现更高效、更智能的决策体系。