全球数据洞察调研_为数据和_AI_就绪型企业赋能_33页_5mb

全球数据洞察调研总结

前言

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正迅速推动企业数据战略的变革。本报告基于对2254名 IT 决策者的全球调研，分析了企业在数据管理、AI 应用和基础设施部署方面的趋势与挑战。企业领导者正致力于构建数据驱动的商业模式，以应对数据增长带来的机遇与复杂性。

趋势一：数据优先战略推动 AI 创新

• 数据战略成熟度：78% 的企业已制定或计划制定正式的数据战略，但仅有42% 的战略得到积极落实。数据策略成熟度较低的企业面临更多基础设施和资源分配的挑战。
• AI 技术应用：数据与 AI 领导者更广泛地应用 AI 模型，52% 的企业将 AI 工作负载本地化，以降低成本和提高性能。参与者中约有 28% 的企业已部署经过训练的 AI 模型，并用于优化业务运营。
• 数据引力：随着数据量的增加，数据移动与复制的难度随之增加，影响了数据处理和系统响应时间。分布式基础设施被视为解决数据引力的关键，以实现数据与用户之间的高效连接。

趋势二：数据无处不在且不断增长

• 数据存储需求：数据存储容量的快速增长已成为企业挑战，全球数据预计到2026年将以约21.2%的年复合增长率（CAGR）增加。数据的大量存在推动了分布式架构的采纳。
• 基础设施成本：存储空间、计算能力和网络资源的需求增加，导致 IT 预算紧张。企业在优先投资基础设施和分析工具，以提高数据利用效率。
• 分布式架构优势：越来越多的企业在本地设置数据中心，以减少数据传输延迟和提升处理效率。约 43% 的企业报告采用分布式数据管理策略。

趋势三：数据本地化变得前所未有的重要

• 本地化趋势：由于数据隐私和地方法规的加强，数据本地化成为企业优先事项。数据位置战略与 AI 计划的结合越来越多，使企业能够更好地满足区域需求。
• 合规与安全：企业更加关注其基础设施在满足特定合规性（如数据主权和隐私保护）方面的作用。安全的数据交换和边缘计算成为企业提升数据治理能力的关键。
• 扩大数据中心部署：24% 的企业拥有11至20个数据中心点，预计未来两年中，这一数字将平均增长约 33%。这表明企业正加大对本地和边缘计算设施的投资。

趋势四：数据驱动业务议程

• 数据洞察的价值：数据与 AI 领导者更倾向通过数据实现业务目标，包括客户体验优化、风险管理和创新服务开发。调研发现，这些企业领导者的战略成果显著更高。
• AI 与数据合作：约 42% 的企业将 AI 能力融入其产品和服务中，52% 用于提高业务运营效率。AI 驱动的洞察显著提升了企业的战略优势。
• 行业差距：制药和零售企业更积极利用 AI 识别风险并提升个性化体验，而旅游、交通等行业中 AI 则用于优化供应链管理和客户互动。

下一步行动

• 数字经济转型：企业需构建以数据为中心的混合基础设施，确保数据可用性和计算资源的高度协同。数字基建需具备弹性、安全性和可扩展性。
• 战略规划：企业应确保其数据战略与数字转型核心目标对齐，调整预算分配以支持数据分析和 AI 应用。
• 合作与生态：引入具备全球网络和互联能力的数据中心服务提供商，是企业实现全球化数据策略的重要途径。

部署数字基建

• 数字基建的四个核心支柱：网络连接、安全架构、计算资源和数据管理。现代数字基建应无缝支持边缘计算与云同步，推动实时数据分析。
• 普适数据中心架构（PDx®）：帮助企业构建分布式、AI 就绪型框架，支持分布式企业的高效运营，确保数据快速访问和安全控制。

战略建议

为有效应对数字化转型，企业应：

1. 确定数据战略层级，将正式数据战略绑定于业务目标。
2. 评估基础设施适配性，确保计算资源与数据位置邻近。
3. 加强合规与治理框架，应对数据主权和隐私法规要求。
4. 动态调整预算，优先投资数据管理、分析和 AI 能力。
5. 选择可靠的合作伙伴，确保数据中心服务满足全球业务需求。

本报告揭示了数据战略与技术融合的重要性，企业需通过前瞻性布局与合作，实现数据驱动的业务创新与增长。