在当今快节奏的数字化环境中，有效获取并利用数据已经成为企业实现卓越运营和创新性增长的关键差异化优势。然而，许多企业发现他们面临着一个重大挑战：大量数据未被开发利用，分散在不同系统中，而且存在不一致的问题。这导致他们的 AI 计划停滞不前，决策效率低下，而那些已经掌控自身数据环境的竞争对手则遥遥领先。

这并非假想的情形，全新的调研结果显示，这正是当今很多企业面临的现实困境。SAP 赞助的一项 GigaOm 全新研究表明，大多数企业都已认识到数据的战略价值，但却难以有效利用这些数据。调研数据揭示了一个发人深省的现实：忽视数据将付出沉重代价。

这些挑战阻碍了企业充分发挥自身潜能，使得他们深陷数据洪流，而只有一小部分数据可以用于打造可靠的 AI 和制定明智的决策。流程迟滞和数据分散更是导致企业缺乏敏捷性，难以按照当今时代所需的速度基于数据采取行动。

数据成熟度差距

相比之下，那些已经在数据成熟度方面有所投入的企业则呈现出截然不同的景象。通过投资流程和技术，这些企业能够从战略和创新层面充分利用数据，释放数据的业务价值，更快速地采取行动，并交付更优质的客户体验。GigaOm 的调研结果揭示了以下显著差异：

该调研报告特别指出，这种差异不仅关乎技术层面，更关乎思维方式、投入程度以及将数据置于业务战略核心的意愿。大多数的数据成熟企业会优先提升敏捷性，并打造坚实的数据基础，因此显著提升了业务成果和 AI 采用率，使得他们能够专注于实现业务成果，而不会因基础架构问题陷入困扰。对于这些企业而言，以下几个要素至关重要：

• 获取领导层支持
  鼓励高管和领导者倡导并率先践行由数据驱动的实践，为整个企业树立行为标杆。
• 重视数据素养
  实施培训计划，赋能员工掌握必要技能，有效解读数据洞察并采取相应行动。
• 构建治理框架
  制定明确的数据管理协议，确保数据的完整性和可访问性，同时满足合规要求。

弥合数据成熟度差距

技术也是弥合数据成熟度差距并应对核心数据挑战的关键。企业可以通过实施数据平台，将重心从解决基础架构问题转向实现业务成果。这类平台需具有以下核心功能：

• 统一并治理所有数据
  无需任何复制即可连接和治理所有数据，消除了碎片化数据、跨云平台的数据管理以及成本高昂的数据复制操作。
• 提供精心整理的可靠数据
  访问完全托管的数据产品，提供可直接用于运行 AI、执行分析和生成洞察的高质量可靠数据。
• 为业务用户提供情境
  利用语义层和知识图谱，保留业务情境，实现基于业务术语的自助式数据访问。
• 构建可靠的 AI 和智能应用
  基于业务数据构建可靠的 AI，并利用智能应用获取与计划协调统一的全方位洞察以及建议。
• 加速自动化和数据工程
  利用端到端的数据工程和共享功能，实现手动流程自动化，让分析师腾出精力专注于高价值工作。
• 革新架构
  为本地客户提供经济高效的上云路径，运用新功能充分发掘现有数据资产的价值。

明朗的未来发展道路

数据成熟度是企业大力推行业务战略的基石。通过践行这一理念，企业不仅可以推动运营优化，还能够释放创新潜能，从而赢得可持续的竞争优势。