深度-Capgemini-数据驱动型企业：为什么组织必须加强对数据的掌握（英文）-2021.6-64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，分析了“数据大师”（Data Masters）如何通过数据实现竞争优势，并提出构建数据驱动企业的关键策略。

主要观点

• 数据的重要性日益凸显：全球数据量迅速增长，达到40 ZB，但数据的使用仍停留在描述性和诊断性层面，缺乏预测性和自适应性。
• 数据驱动决策尚未普及：尽管50%的组织表示其决策完全基于数据，但仅有22%能够量化数据的价值，43%能通过数据实现盈利。
• 数据信任问题普遍存在：仅20%的业务高管对数据完全信任，而技术高管却认为62%的业务用户信任数据，存在显著认知差异。
• 数据质量是信任的核心障碍：仅27%的业务高管对数据质量满意，而技术高管认为54%的业务用户满意，反映出数据治理和质量管理的不足。
• 数据大师表现突出：仅16%的组织被归类为“数据大师”，他们在营收、利润率和运营效率方面显著优于其他组织。
• 构建数据驱动企业需关注三大优先事项：数据激活、数据能力建设、数据优势。

关键信息

当前企业数据旅程的现状

• 50%的组织表示决策完全数据驱动，较2018年的数据驱动决策推广率有所提升。
• 决策方式仍以反应性为主，仅23%采用预测性方法，18%采用指导性方法，8%采用自主优化方法。
• 金融、电信行业在数据驱动决策方面领先，美国、德国和英国在数据使用方面表现最佳。

数据信任与质量的差距

• 业务高管对数据信任度低，仅20%表示完全信任。
• 数据质量是影响信任的主要因素，仅27%的业务高管对数据质量满意。
• 技术高管与业务高管在数据战略、数据收集、数据可见性、数据访问政策等方面存在认知差距。

数据大师的财务优势

• 数据大师在以下指标上显著优于其他组织：
  • 收入/员工比高70%
  • 固定资产周转率高245%
  • 利润率高22%
• 数据大师在客户参与、收入增长、运营效率和成本节约方面表现突出。

如何成为数据大师

1. 数据激活

   • 将数据和洞察转化为行动
   • 对齐数据与业务战略
   • 建立数据信任
   • 设立AI与分析中心（CoE）
   • 培养数据文化（数据公民意识）

2. 数据能力建设

   • 提升数据收集与质量
   • 现代化数据基础设施
   • 通过DataOps和MLOps实现数据运营
   • 适应性数据治理

3. 数据优势

   • 利用外部数据，如来自超大规模云服务商的数据
   • 通过数据创新获得竞争优势

数据作为企业资产

• 数据被视为企业的重要资产，但多数组织尚未有效将其视为战略资源。
• 量化数据价值是关键，如Siemens Mobility通过预测性维护减少成本，Otis通过分析用户行为数据创造新收入来源。
• 需要从数据投资、数据策略制定、数据维护、数据价值评估四个方面构建数据资产管理体系。

数据与创新

• 数据激活是推动创新的关键，但目前企业在这方面的实践仍有限。
• 传统行业如Michelin和AkzoNobel也通过数据驱动的业务模型实现了创新，如“轮胎即服务”和“涂料订阅服务”。

数据可持续性

• 数据生产、存储和使用对环境有重大影响，是可持续性的重要组成部分。
• 仅有45%的业务高管将数据可持续性视为数据治理的关键考虑因素。
• 印度、西班牙等国家在数据可持续性方面表现较差，仅有50%的技术高管设定了减少数据足迹的目标。

技术与业务高管的认知差异

• 技术高管认为业务用户信任数据，但实际仅有20%的业务高管表示信任。
• 数据质量、数据治理、数据战略对齐等方面存在显著认知偏差。

结论

企业需从数据激活、数据能力建设、数据价值创造三个方面入手，构建数据驱动的文化与体系，以应对日益增长的数据需求和不确定性环境。同时，数据作为资产需被系统化管理，并关注其可持续性，以实现长期竞争优势。