Capgemini-数据驱动的企业（英文）-2021.4-64页_5mb

总结：The Data-Powered Enterprise

核心内容

本报告探讨了企业在数据驱动决策和数据能力提升方面的现状与挑战，重点分析了数据掌握能力（Data Mastery）对组织绩效的影响，并提出了如何构建数据驱动型企业的策略。

主要观点

1. 数据的重要性持续上升
   全球数据量迅速增长，但数据质量与可操作性仍存在较大差距。目前，只有少数企业能够真正将数据转化为可持续的竞争优势。

2. 企业数据驱动决策仍以反应性为主
   虽然50%的企业表示其决策是完全数据驱动的，但大多数决策仍以描述性和诊断性为主，仅有23%使用预测性分析，18%使用处方性分析，8%使用自主优化决策。

3. 业务高管对数据缺乏信任
   仅20%的业务高管表示完全信任数据，而62%的技术高管认为业务用户信任数据。数据质量是信任缺失的主要原因，仅有27%的业务高管对数据质量满意。

4. 数据掌握能力与财务表现正相关
   被称为“数据大师”（Data Masters）的企业在财务指标上表现突出，如70%更高的员工人均收入、245%更高的固定资产周转率、22%更高的利润率。

5. 数据驱动型企业的构建需要多方面努力
   企业应关注数据激活、数据能力建设、数据优势三大优先事项，包括对数据治理、基础设施、数据文化等方面的投入。

关键信息

数据驱动现状

• 全球数据量预计达到40 ZB，但数据洞察力仍不足。
• 2020年，50%的企业表示其决策是完全数据驱动的，相比2018年的38%有显著提升。
• 仅有43%的企业能够通过数据和洞察力实现盈利，39%的企业能将数据转化为持续的竞争优势。

信任与质量

• 业务高管对数据质量不满意，认为其影响决策效率与准确性。
• 数据质量问题是企业数据信任缺失的主要原因。
• 56%的技术高管认为其数据战略与业务战略一致，但仅有38%的业务用户持相同看法。

数据大师的特征

• 数据大师通常具备清晰的数据战略、高质量的数据治理、强大的数据文化。
• 他们能够将数据嵌入核心业务流程，实现数据驱动的创新和运营优化。

构建数据驱动企业的策略

1. 数据激活

   • 将数据和洞察转化为业务行动。
   • 建立AI与分析中心（CoE），增强业务用户对数据的信任。
   • 培养数据公民意识，推动数据文化变革。

2. 数据能力建设

   • 强化数据收集与质量提升。
   • 投资于数据平台现代化，采用DataOps与MLOps进行数据运营。
   • 适应数据治理的动态变化。

3. 数据优势

   • 利用外部数据（如超大规模云服务商）增强洞察力。
   • 转化数据为新的收入来源，如物联网数据、客户行为分析等。

数据与业务的结合

• 数据平台型企业（如Uber、Airbnb）已将数据能力与业务战略紧密结合，通过数据洞察实现创新与增长。
• 数据被视为企业的重要资产，但多数企业尚未有效量化其价值或实现数据变现。

数据可持续性

• 数据生产、存储和使用对环境的影响日益显著，但仅有45%的企业将数据可持续性纳入数据治理考量。
• 在印度、西班牙等国家，数据可持续性关注度较低。
• 仅有50%的技术高管设定了减少数据足迹的目标，且缺乏系统性行动。

行业与地区差异

• 金融、电信等行业在数据驱动决策方面领先。
• 美国、德国、英国在数据驱动方面表现突出，而印度、西班牙、意大利则相对落后。
• 金融和会计、风险与合规、IT与数字部门在数据驱动决策中表现最佳，而人力资源和生产制造则相对滞后。

结论

构建数据驱动型企业需要从战略、文化、技术、基础设施等多个维度入手。尽管企业在数据驱动决策方面有所进展，但信任缺失、数据质量不高、数据激活不足仍是主要挑战。数据大师通过系统化的数据治理、数据文化培育和数据变现策略，实现了显著的财务与运营优势，为其他企业提供了可借鉴的路径。