2023年数据和AI趋势报告-Google_Cloud_43页_7mb

报告摘要

2023年数据和AI趋势报告总结

五大核心趋势

打破数据孤岛
- 统一的数据云平台成为主流，82%的组织计划在2026年前将云数据平台整合为完整AI工作流的载体。该平台整合数据库、数据仓库、数据湖、流式处理、BI及AI功能，提升数据协作效率，缩短决策与开发周期。
- 实际案例：Equifax通过消除数据孤岛优化响应速度，DeliveryHero集成数据平台降低成本并改善客户体验，ShareChat利用开放架构支持业务增长。
- 核心需求：数据需无缝融入数字体验与工作流，避免孤立系统导致的决策滞后与资源浪费。
迈入开放数据生态新时代
- 78%的高管认为外部数据是企业关键能力，组织通过开放标准、开源技术及多云架构实现数据灵活集成，减少供应商依赖并提升ROI。
- 开源技术应用：70%以上新应用基于开源数据库开发，80%的企业采用多云开源方案。
- 公共数据集利用：75%组织使用位置数据等公开数据集支持供应链、客户体验等场景，通过标准化API加速数据流水线构建。
- 案例：Moderna整合技术开发mRNA疗法，Swisscom通过开放架构提升访问量，Tokopedia借助多云平台优化用户体验。
拥抱AI发展转折点
- 到2025年，90%的新企业应用将嵌入AI功能，组织需通过简化工具使用、降低技术门槛推广AI普及。
- 技术趋势：81%的组织依赖“草根数据科学家”与低代码训练方法，80%的组织因需要嵌入式支持而选择特定数据云平台。
- 应用场景：零售商通过AI推荐提升转化率，保险公司优化欺诈检测，电信企业实现客服自动化与基站在线监控。
- 建议：优先开发可复用的AI模板，构建可信数据洞见体系，并从中小项目着手验证AI价值。
随时随地融入数据洞见
- BI工具正从传统报告转向嵌入式分析，75%的组织期望用新型功能替代传统BI软件。
- 关键举措：通过语义层统一数据定义与可见性，确保决策者能获取实时、精准的业务洞察。
- 成果：73%的组织提升数据探索能力，87%的组织认为BI与分析工具对预测模型开发不可或缺。
- 案例：Flashpoint提供实时安全威胁分析，AutoTrader构建可扩展的数据访问机制，三菱重工共享IoT数据优化客户体验。
了解未知数据
- 77%的组织需加强数据分类与隐私控制，通过自动化技术应对非结构化数据风险。
- 数据风险管控：
  - 实施数据可见性，识别存储孤岛与数据流动路径；
  - 利用机器学习分类数据，73%的组织使用BI工具检测异常；
  - 部署自动化控制策略，如脱敏、数据主权限制及合规过滤。
- 合作趋势：60%的G2000企业计划设立跨部门数据风险管理委员会，联合首席数据官、法务官等角色。
- 案例：AmbraHealth构建合规医疗数据集，Scotiabank通过云迁移强化数据保护，双威集团实现多源敏感数据分类。