【Wavestone】2025数据与AI雷达掌握数据与人工智能转型的10大挑战研究报告

报告摘要

2025年数据与AI转型面临的10大挑战：

AI工业化的治理：企业需建立统一的组织架构与职责划分，支持AI模型从设计到运维的全生命周期管理，同时需构建标准化的交付流程，确保模型在生产环境中的可靠性与可扩展性。MLOps的引入成为解决此问题的关键，需强化版本控制、自动任务与跨部门协作。
大规模GenAI应用：尽管74%的企业已启动生成式AI试点项目，但多数仍停留在验证阶段。需制定清晰的PoC规则（如限时、限预算），并建立统一的GenAI项目组合管理机制，避免因技术快速迭代导致的资源浪费。部分企业因盲目依赖科技巨头而面临厂商锁定风险，需优先构建模型无关的平台架构。
AI治理的复杂性：AI治理需覆盖风险控制、合规性、伦理与碳足迹等多维度问题，尤其在高风险领域（如医疗、金融）需建立分层监管框架。战略层面需整合高管委员会与运营团队的协作，确保全组织范围内的风险透明化与合规落地。
数据文化的转型：企业需通过培训降低员工对AI的误解，强调其局限性（如缺乏人类直觉）。同时需推动数据科学知识普及，使非技术背景的业务团队理解OCR、LLM等核心技术，加速数据驱动的决策模式。数据产品需具备可发现性、可自述性与可信性，通过数据市场实现跨部门共享。
联邦化数据管理：需打破数据孤岛，建立统一的数据角色、标准与操作流程。传统数据管理部门需转型为“数据办公室”，承担协调职责，同时推动业务单元直接管理数据资产，明确数据所有权与治理边界。
数据民主化的实践：通过数据产品化（如客户库、销售分析）和低代码平台（如Alteryx、Dataiku）降低技术门槛，使更多员工能够参与数据分析。需设立数据市场以集中管理数据资源，配套可视化工具与培训计划，提升数据价值的可见性。
数据质量与可观测性结合：85%的AI项目因数据质量问题失败，需通过数据可观测性工具（如自动监控、异常检测）实时跟踪数据流状态，快速定位问题根源。同时需同步优化数据治理流程，确保数据标准化、溯源性与更新机制。
非结构化数据治理：AI的普及使非结构化数据（如文档、视频）的管理成为核心挑战。需加强元数据管控（如标准化分类、时效性标记），并利用OCR与NLP技术将半结构化数据转化为可治理的结构化内容，同时避免冗余与过时信息干扰决策。
数据价值的量化测量：企业需区分直接收益（如成本节约）与间接收益（如客户满意度提升），通过AB测试、KPI指标等方法评估用例效果。此外，需系统化衡量数据治理与技术基建的价值，如数据平台对复杂分析的支持能力，避免仅依赖短期ROI指标。
人才短缺与技能重塑：全行业招聘需求增长102%，企业需通过校企合作、内部转型及职业路径设计吸引并留住人才。长期需制定AI对岗位影响的评估计划，提前规划受影响员工的再培训，确保组织韧性。