2月1日 消息:企業云數據管理領導者Informatica發布了其年度調查結果，題為《CDO Insights2024:制定AI準備路線》。調查聚焦全球數據領袖，包括首席數據官在內，有600名受訪者提供了他們對生成式人工智能準備的見解，并突顯了在實施該方法時的關鍵技術和組織障礙。調查還分析了2024年有關數據和數據管理的頂級策略和優先事項。

　　亞太地區的數據領袖，包括澳大利亞、中國、印度、日本、韓國、馬來西亞和新加坡等地區，計劃在未來24個月內將生成式人工智能納入其商業運營。生成式人工智能的實施正在主導數據領袖的戰略，但成功實施需要在數據管理方面進行全面、集成的投資，以實現生成式人工智能所提供的潛力。Informatica首席產品官Jitesh Ghai將這些能力視為解鎖生成式人工智能潛力的關鍵，可以“使企業完全掌握其不斷擴大的數據資產”。

　　調查結果還顯示，64%的韓國和75%的印度已將生成式人工智能融入其商業實踐，澳大利亞(53%)和新加坡(63%)預計將在未來1至24個月內推出生成式人工智能。然而，亞太地區的許多受訪者在采用生成式人工智能時遇到了挑戰，其中包括人工智能倫理(42%)和數據隱私與保護(42%)等問題。在澳大利亞，最大的障礙是避免可能對人工智能模型產生負面影響的數據偏見。數據碎片化和復雜性也是阻礙因素，亞太地區56%的數據領袖在公司的1000多個數據源之間平衡方面遇到了困難。

　　因此，78%的數據領袖預計2024年數據源的數量將增加，使數據準備成為考慮人工智能和數據戰略回報率時的首要問題。在澳大利亞，數據領袖確定無法證明投資回報率以及對其數據管理戰略的預算控制不足是重大障礙。因此，投資于支持生成式人工智能的數據管理能力至關重要。數據領袖將數據治理改進(40%)、數據隱私與保護(45%)、數據質量與可觀察性(42%)以及數據集成與工程(40%)列為2024年的重點策略。

　　Ghai強調生成式人工智能的采用與強大的數據管理策略密不可分，這一事實正在全球范圍內越來越受到數據領袖的重視。然而，盡管生成式人工智能帶來了巨大的機遇，但其復雜性對企業和數據領袖帶來了挑戰，從管理不同且不斷演變的數據生態系統到實施中的多個組織和數據障礙。報告總結指出，數據領袖必須認識到人工智能和數據管理是成功的相互推動因素，最大化它們的潛力將為組織的未來帶來變革性的改變。