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1、成熟的數據策略如何顯著改善業務結果對主要經濟體和行業的 1350 位業務和IT 領域決策者進行的全球性研究調查您的數據到底價值幾何？|Splunk 2目錄對七大經濟體 1350 位業務和 IT 領域決策者進行的全球性研究調查了解更多： I：研究方法和人口統計學信息.58附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹.61組織暗數據發現和利用重視程度評估問題.62充分數據調查工具和技能滲透評估問題.65組織數據可操作化處理可感知有效性評估問題.67您的數據到底價值幾何？|Splunk 3第一部分“更多的人并不會為 數據工作感到興奮，因為數據更多意味 著工作更多?！闭{查對象（一家澳大利亞零售企業的首席執行官）

2、數據的全球價值對所有數據進行利用的價值數據是企業的命脈。數據可以推動客戶參與，提高員工的工作效率，簡化運營流程，在某些情況下，甚至可以將一些古董級老牌公司改造為數字化的王牌企業。以 John Deere 為例。這家擁有 180 年歷史的農業設備制造商，如今已是一家深諳數據之道的科技巨頭，其深厚的神經網絡和計算機視覺系統可幫助農民以算法般的精確度種植作物，施用農藥。利用數據重要業務價值的機會正在增長。人工智能、物聯網、虛擬現實它們都在產生充滿商業價值的巨大信息寶藏。然而，一些組織很難找到和使用他們已經積累的數據。其中的部分問題來自暗數據這是一種未量化、豎井式、未被標記的數據集，這些數據是系統規模

3、不斷擴大，缺失元數據造成的不良后果。在如今的數字經濟中，暗數據不僅僅是 IT 領域的累贅，它還會妨礙組織實現其最寶貴的金融資產（它們經過可操作化處理的數據）的價值最大化。這些數據也就是經過獲取、組織、索引處理并可用于實時分析和業務用途的數據。為了探索組織對數據的使用與企業成功之間的關系，Enterprise Strategy Group(ESG)與 Splunk 強強聯手，對參與組織數據采集、管理和使用的 1350 名 IT 和業務決策者展開了一項研究調查。調查的發現令人驚詫：ESG 計算得出，通過更好地利用他們的數據，接受調查的組織收入明顯增加，運營成本降低，利潤平均提高 3820 萬美元，

4、約占總毛利的 12.5%。數據發現和利用方法更先進的組織，其業績要優于那些因暗數據而舉步維艱的同行企業。問題是，我們如何衡量一個組織在充分利用其數據方面的效率？組織如何才能做得更好？您的數據到底價值幾何？|Splunk 491%的組織認為，只要有正確的數據，他們的組織就可以在未來幾年的市場競爭中處于有利地位并獲得成功重要發現 將戰略重點放在數據及其業務價值上，并將暗數據的可操作化處理作為 IT 部門首要任務的組織可以獲得許多關鍵的業務和經濟效益。這些效益包括：直接得益于更好的數據使用，收入每年平均增加 5.32%。通過更好地使用數據，每年平均減少 4.85%的運營成本。97%的組織達到或超過了

5、他們的客戶保留目標，大多數(60%)超出了他們的目標。93%的組織認為他們比競爭對手更容易做出更好、更快的決策。ESG 計算得出，平均而言，通過更明智的數據利用，接受調查的組織產生了約 3,820 萬美元的經濟價值，約占其總體毛利潤的 12.5%。（參見第 19 頁的研究方法）最終，91%的組織認為，只要有正確的數據，他們的組織就可以在未來幾年的競爭中處于 有利地位并獲得成功。定義數據使用成熟度一個組織的“數據使用成熟度”（即其發現所有數據并對這些數據進行可操作化處理的成熟度）可以通過觀察三個方面的特征來衡量：1.在發現和利用暗數據方面投入的資源。2.對各種數據調查所需的先進工具和技能組合 進

6、行優化。3.組織的數據可操作化處理效果。這些特征綜合起來，表明組織不僅能夠從數據中收集數據分析，而且能夠將這些分析轉換為具體的、數據驅動的決策和實時操作。數據成熟度的三個階段為了進行此項分析，我們在以下關鍵特征方面對接受調查的組織進行了評估：在暗數據發現和使用方面投入的資源，以下列方式衡量：發現暗數據，并在第一時間防止產生暗數據 的業務優先級。分配給用于調查、監控、分析和處理數據的 解決方案和人員的 IT 預算百分比。第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Splunk 5是否聘用負責推動數據策略的首席數據官 或等同高管。充分數據調查工具和技能的可用性，通過擁有高效調查數據所需適當工具

7、、技能和訪問權限的員工的比例來衡量。根據組織有效調查、監控、分析和處理的不同數據源的數量來衡量組織在數據可操作化處理方面的可感知效果；將其作為對組織所有經過可操作化處理的數據的總體定量評估。根據這些標準，ESG 將每個組織劃歸為以下三個成熟度級別之一：數據熟思者、數據采用者和數據創新者。數據熟思者數據熟思者是尚未發現數據全部潛力的組織，不管這些數據是否為暗數據。研究中所涉及的多數組織(49%)都被劃歸到這個最不成熟的級別，這也顯示出當今的市場是多么不成熟。它們有哪些特征？只有 9%的組織表示，發現數據是組織 IT 部門重中之重的任務。這一點從他們的投資結構中就可以看出：只有 8%的熟思者企業表

8、示，數據分析解決方案和人員工資支出超過 IT 總支出的 20%。其他嚴重缺乏的資源包括人員和工具：只有 30%的組織聘用首席數據官或等同管理人員，更少的組織(27%)表示，許多員工具備調查數據的技能。只有 31%的組織表示，他們的許多或幾乎所有員工都能使用適當的數據調查工具。此外，從實際操作的角度來看，只有 34%的熟思者企業認為員工可以獲得有效分析所需的數據。這些特征結合在一起，呈現出一片“凄涼”景象；這些組織認為 68%的數據都是暗數據，這意味著只有 32%的數據是可操作，并能夠產生價值的數據。數據采用者研究中有 2/5(40%)的組織正在積極制定和發展數據策略。他們的目標很明確：36%的

9、組織表示，發現數據是組織 IT 部門重中之重的任務。更好的情況是，他們正在投入充分利用數據所需的資源。更有多達 80%的采用者組織聘用了首席數據官或類似的管理人員。在這些組織中，有近一半組織的員工擁有調查數據(48%)、使用適當工具(49%)和使用適當數據集進行適當分析(49%)所需的技能。但仍有很大的改善空間：僅有 17%的企業表示，數據分析解決方案和人員工資支出超過 IT 總支出的 20%。如果投入不足，數據采用者平均僅捕獲、索引處理、組織并使用了 41%的數據就不足為奇了。49%的受訪組織被劃歸 為數據使用成熟度最低的 分類：數據熟思者第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Sp

10、lunk 611%的組織屬于成熟度最高的數據用戶分類：創新者數據創新者研究中僅有 11%的組織屬于成熟度最高的分類。這些數據創新者在戰略上非常重視數據及其業務價值。65%的組織表示，發現數據是組織 IT 部門重中之重的任務。他們會把“好鋼用在刀刃上”：超過一半(52%)的組織表示，數據分析解決方案和人員工資支出超過 IT 總支出的 20%；而且幾乎所有(95%)組織都聘用了專門負責數據的高級管理人員。那么數據創新者如何支持他們的優化工作呢？他們會聘用具備高級技術水平的數據調查員(88%)；使用同類最佳的分析工具(85%)；提供適 當的分析工具(85%)；并對數據進行合并和整合，進而進行有效分析

11、(77%)。結果：經過可操作化處理的數據比例相對較高：創新者表示，他們捕獲、索引處理、組織了近一半的數據(48%)，可供實時業務使用。第一部分：數據的全球價值49%40%11%數據熟思者數據采用者數據創新者大多數組織仍然被劃 歸為第一個成熟度，即數據熟思者。僅有 11%的組織被劃歸 為創新者分類。來源：Enterprise Strategy GroupN=1,3501.按照數據使用成熟度劃分的各個組織您的數據到底價值幾何？|Splunk 7更加智能的數據使用可以提升業務成果 大多數受訪者對數據的強大功能及其對業務成果的積極潛力作用表示認可（參見圖 2）。在業務的所有領域中，大部分受訪者（至少

12、72%）認為數據有可能顯著或適度改善組織成果。例如，77%的受訪者認為，也許可以通過創建更具預測性的客戶資料來準確預測需求和需要，進而盡量改善客戶體驗。74%的受訪者表示，可能可以通過監控網絡流量模式、數據訪問日志和用戶行為，在發生數據失竊之前進行預測，進而通過分析提高安全效果。72%的受訪者認為，也許可以通過分析來提高生產效率，比如通過使用生產系統的遙測數據來預測是否需要預防性維護并減少停機時間。很明顯，組織有機會讓數據參與到業務的方方面面，從而實現運營效率的最大化。第一部分：數據的全球價值2.數據可以實現對整個組織的改造來源：Enterprise Strategy GroupN=1,350

13、客戶服務/體驗IT 運營網絡安全金融和報告研究與開發營銷/市場營銷合規性生產/運營行政決策支持33%43%17%5%1%33%42%19%4%2%33%41%20%4%1%32%42%20%4%2%32%41%22%4%1%31%43%21%4%2%30%42%21%6%1%29%43%21%5%3%27%45%22%4%1%“您認為數據和分析可以在多大程度上改善您的組織在 以下每個功能領域的業務成果？”（受訪者百分比）大幅改善改善一般有一些改善改善不是很明顯不適用/不知道您的數據到底價值幾何？|Splunk 8但是，只有大量的數據并不能保證企業有所收益。事實上，對許多數據量比較豐富的組織而言

14、，從客戶資料和事務記錄中收集可操作的分析數據是想都不敢想的事。我們的研究發現，組織提高業務成果的能力與其數據使用成熟度有直接關系。換句話說，公司在數據成熟度曲線上走得越遠，就越有可能實現數據資產的回報。除了詢問他們數據的潛力，我們還詢問了受訪者，他們的組織是否真的因為更好地使用暗數據而獲得了任何好處。如圖 3 所示，雖然大多數組織都在成果的所有方面產生了積極的變化，但能夠朝著這些積極的業務成果快速前進的組織往往大都是數據創新者。例如，雖然 59%的熟思者表示，更好的數據使用有助于提高 IT 可用性，但表示取得了這樣的成功的數據創新者則占有更大的比例：84%。研究對許多這些有益方面進行了深入考察

15、；以下是我們的發現。第一部分：數據的全球價值3.更好地使用數據會帶來積極的結果提升了 IT/應用程序可用性/可預測性實現了更多/更快的創新改善了客戶服務/體驗提升了產品或服務質量降低了組織風險提高了決策速度和/或質量提高了員工組織效率/工作效率減少了欺詐和浪費縮短了上市或生產時間提升了監管合規性59%65%84%55%64%76%57%67%74%63%69%73%57%63%73%59%64%72%57%62%71%57%63%67%56%60%65%56%60%65%“您的組織有沒有因為發現和更好地利用 暗數據而獲得以下任何好處？”（回答“是”的受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者

16、來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 993%的受訪組織認為，更好的數據使用可以改善公司的客戶體驗數據創新者可以取悅客戶在當今的按需經濟中，客戶的期望空前高漲。為了滿足這些需求，許多組織都依賴于大數據。事實上，93%的受訪組織認為數據有改善客戶體驗的潛能。而且，我們有充分的理由：多年來，亞馬遜(Amazon)、網飛(Netflix)和絲芙蘭(Sephora)等科技巨頭成功地利用預測性分析工具挖掘到購買歷史和偏好等海量數據，以便向數百萬客戶提供高度定制化的推薦、有針對性的獎勵和營銷信息。事實上，74%的數據創新者通過發現暗數據和更好地利用所

17、有數據改善了客戶體驗，而只有 57%的數據熟思者采取了同樣的做法。那么，用精心打磨的數據滿足難以取悅的客戶有什么實際的好處呢？當被要求描述他們組織的客戶滿意度表現時，有一半的數據創新者獲得了超過競爭對手的客戶滿意度(CSAT)或凈推薦值(NPS)。在客戶滿意度方面，只有 29%的熟思者認為他們比競爭對手表現得更好（見圖 4）。很明顯，使用數據來識別客戶偏好、預測不滿和提供買家所需體驗的能力對滿意度有積極的影響。第一部分：數據的全球價值4.數據創新者可以實現更高的客戶滿意度來源：Enterprise Strategy Group客戶/用戶滿意度評分高于競爭對手/同行客戶/用戶滿意度評分與競爭對手

18、/同行相當客戶/用戶滿意度評分低于競爭對手/同行我們不會正式評估客戶/用戶滿意度53%38%30%13%16%17%3%3%3%29%43%50%“您認為您的組織與同行和競爭對手相比，在正式的客戶/用戶滿意度測評方面表現如何？例如，凈推薦值(NPS)、客戶滿意度(CSAT)或類似測評標準？”（受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者您的數據到底價值幾何？|Splunk 10滿意度反過來又會提升忠誠度。在客戶保留方面，數據使用成熟度最高的組織比其他組織表現得更好。在過去的 12 個月中，3/5(60%)的數據創新者超出他們的客戶保留目標（見圖 5）。而且，他們達到這一水平的可能性是遭遇數據挑

19、戰的熟思者的兩倍（60%對28%）。希望把客戶變成狂熱分子的組織應該仔細檢查他們利用數據改善客戶體驗的能力。創新者超過客戶保留目標 的可能性是熟思者的2.1倍。5.數據創新者可實現更好的客戶保留效果來源：Enterprise Strategy Group超越客戶/用戶保留目標實現客戶/用戶保留目標未實現客戶/用戶保留目標28%50%60%56%13%6%3%43%37%“在過去 12 個月中，貴公司是超額完成、剛好完成，還是未完成客戶/用戶保留目標？”（受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Splunk 1176%的數據創新者通過更好的使用

20、數據實現創新的情況更加普遍，創新速度也更快。數據可以讓創新者有所創新客戶的期望和競爭格局瞬息萬變。因此，組織必須能夠迅速調整，否則就會面臨被淘汰的風險。數據可以幫助企業發現新興趨勢，預測消費者和市場行為的變化，并通過新的價值創造模型重塑自我。事實上，95%的受訪者表示，數據可能會對組織的研發工作有所改進。但我們還是要清楚，成功取決于數據使用的成熟度：76%的數據創新者通過發現和更好地使用數據進行更頻繁、更快的創新，這一比例明顯高于數據熟思者(55%)。The Weather Company 就是一個很好的例子。這家曾以每日天氣預報而聞名的 The Weather Company，如今已轉變為一

21、家數字巨頭，他們將其專有的天氣數據轉化為專業產品和廣受歡迎的服務，幫助商用飛機避免顛簸，幫助營銷人員控制廣告支出，幫助公用事業公司預測危險的斷供。我們稱這個領先的分組為“數據創新者”，自然就會出現這樣一個問題：我們是否能夠根據組織使用數據的情況，進一步量化組織之間在創新方面的可測量差異？答案是肯定的。首先，ESG 讓受訪者描述了其組織在開發和發布新產品方面的及時性。近 2/3(64%)的數據創新者表示，他們的產品上市時間通常會領先于競爭對手。通過觀察發現，這一數字是熟思者的 2.6 倍（這一分類中，只有 25%的組織表示通常會在市場方面擊敗競爭對手，見圖 6）。第一部分：數據的全球價值您的數據

22、到底價值幾何？|Splunk 126.數據創新者能夠優化上市時間我們通常領先于競爭對手/同行我們通常與競爭對手/同行相當我們通常落后于競爭對手/同行25%49%64%54%22%14%7%37%29%“相對于競爭對手/同行組織，您如何評價貴公司開發和推 出新產品和服務的及時性？”（受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Splunk 13第一部分：數據的全球價值7.新產品/服務可為數據創新者帶來回報大于收入的 20%收入的 16%-20%收入的 11%-15%收入的 6%-10%收入的

23、3%-5%收入的 1%-2%2%4%19%14%22%30%27%38%28%15%15%5%5%2%1%40%31%“據您所知，過去兩年內貴司推出的產品/服務產生的收 入約占公司收入的百分之幾？”（受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group創新者從新開發的產品中 獲得 20%以上收入的可 能性比熟思者高 9.5 倍除了作為吹噓的資本，上市時間的執行還可以推動總體業績。ESG 讓受訪者對他們組織在此前兩年所推出產品和服務所產生收入的百分比進行了量化。近 1/5(19%)的數據創新者在這段時間內開發的新產品和服務產生的收入占其年收入的 2

24、0%以上，而只有 2%的數據熟思者表示了通過創新產生的相同程度的業務轉變情況（見圖 7）。您的數據到底價值幾何？|Splunk 1472%的創新者通過更好地利用數據提高了決策的速度和質量數據創新者精于各種決策高效的執行策略制定需要做出艱難的決定。因此，越來越多的組織都開始根據數據來決定聘用哪些人員、進入哪個市場、如何制定產品路線圖，以及哪些可能的收購目標對企業有意義的情況就不足為奇了。事實上，94%的組織認為數據有可能為執行決策的制定提供支持。成熟度曲線越長，數據驅動的決策過程獲得成功的可能性就越大：72%的數據創新者通過發現和利用暗數據提高了決策的速度或質量，這一比例明顯高于數據熟思者(59

25、%)。事實上，我們可以觀察到，由于組織的數據利用成熟度不同，組織的決策能力也存在巨大差異。我們請受訪者描述他們的組織使用數據來制定戰略決策的成功時，50%的數據創新者表示，他們的公司幾乎總是可以比競爭對手做出更好、更快的決策。相比之下，只有 16%的熟思者認為，在決定進入哪些市場或開發哪些產品時，他們幾乎總是比競爭對手做得更好。換句話說，數據創新者掌握數據驅動決策的可能性是熟思者的3.1 倍（見圖 8）。第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Splunk 158.數據創新者可以做出更快、更好的決策非常成功，我們幾乎總是能比我們的競爭對手/同行做出更好、更快的決策非常成功，我們常常能比

26、我們的競爭對手/同行做出更好、更快的決策非常不成功，我們幾乎總是會比我們的競爭對手/同行做出更差、更慢的決策既不成功，也不失敗，我們通常能與我們的競爭對手/同行持平不成功，我們常常能比我們的競爭對手/同行做出更差、更慢的決策16%27%50%42%58%43%6%3%3%19%9%3%16%3%“一般情況下，相對于競爭對手/同行組織，你如何描述貴司在利用數據（如銷售趨勢、產品性能、客戶行為等）來做出有效戰略決策（如進入哪個市場、開發哪些產品等）方面取得的成功？”（受訪者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group創新者做出比競爭對手 更好決策的

27、可能性比數 據熟思者高處 3.1 倍第一部分：數據的全球價值您的數據到底價值幾何？|Splunk 16從感知到的結果轉向具體結果，ESG 詢問了受訪者是否同意他們的組織直接因從數據中獲得的分析結果取得了顯著業務進步的說法。69%的數據創新者強烈同意這一說法，而只有 27%的熟思者同意這一說法（見圖 9）。創新者正在使用他們的數據更快地做出正確的業務決策。第一部分：數據的全球價值9.數據推動創新者前進強烈贊同同意既不同意也不反對不同意27%41%69%63%55%30%8%3%1%1%1%“您是否同意以下觀點：在過去的 12 個月里，我的組織至少取得了一次重大的業務進展，而這些進展都直接歸功于從

28、我們的數據中收集到的分析結果（例如，開發新產品、進入新市場、調整價格、更好地發現并發展了人才、改進了業務流程等等）?！保ㄊ茉L者百分比）數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group創新者強烈同意 業務進展歸因于數據 的可能性比熟思者高 2.6 倍您的數據到底價值幾何？|Splunk 17第一部分：數據的全球價值通過智能的數據使 用實現增值 研究中包括的每一項業務成果（IT 服務可用性、產品質量、客戶體驗、風險和欺詐減少、創新）都與總體營收、運營成本或兩者都有著邏輯聯系。但我們仍然面對著一個問題：成為數據創新者的實際經濟價值是什么？為了回答這個重要的問題，

29、ESG 詢問了受訪者，在過去的一年里，更好的數據使用是否直接使得組織收入有所增加，增加到什么程度?；卮穑簲祿撔抡叻纸M表示，在過去的 12 個月里，由于減少了暗數據，他們的收入平均增長了 5.32%（見圖 10），這一數字明顯高于數據采用者和熟思者。10.優化的數據使用可以增加收入數據熟思者數據采用者數據創新者3.97%5.32%2.84%“您認為，在過去 12 個月里，由于暗數據的減少，收入大約增加了百分之多少？”（平均數）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 18第一部分：數據的全球價值在財務等式的另一邊，ESG 詢問了受訪者，在過去

30、的一年里，由于數據使用的改善，他們組織的運營成本是否有所下降，以及下降到什么程度。數據創新者再一次超過了采用者和熟思者，他們的平均降幅達 4.85%（參見圖 11）。11.更好的數據使用可以降低成本數據熟思者數據采用者數據創新者3.94%4.85%3.03%“在過去 12 個月里，由于暗數據的減少，成本大約降低了百分之多少？”（平均數）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 19第一部分：數據的全球價值接下來，我們將這些相關的收入和成本改善情況與所有調查參與組織當前的平均收入（800 萬美元）以及合理的毛利率假設（38%，基于標準普爾 50

31、0 指數成份股公司平均滾動市盈率毛利率）整合起來，對較高數據使用成熟度的總體經濟價值進行建模（參見圖 12）?？倲担喊凑?ESG 的計算，創新者在過去一年中通過更巧妙地利用他們的暗數據創造了 3820 萬美元的價值，這意味著他們今年總毛利的約 12.5%歸因于更好地利用他們的數據。12.計算改進數據使用的經濟價值來源：Enterprise Strategy Group+=12 個月的時間由于數據利用率提高而增加的收入截至今天的年收入（8 億美元）不考慮因數據利用率而實現收入增加前 12 個月的年收入（7.596 億美元）采用的毛利率38.17%，基于標準普爾 500 指數成份股公司平均滾動市盈

32、率毛利率由于改進了數據利用，12 個月期間的相關費用有所減少不考慮因數據利用率而實現收入增加前 12 個月的年收入（7.596 億美元）X COGS 百分比(61.83%)X 數據利用率(4.85%)帶來的成本降低每 12 個月的時間因改善數據利用而創造的經濟價值大致如下：3820 萬美元+您的數據到底價值幾何？|Splunk 20第一部分：數據的全球價值雖然所有分類（數據熟思者、數據采用者和數據創新者）均表示，數據有助于他們的組織提升價值，但是數據創新者驅動的業務影響比那些數據使用成熟度不那么高的同行要大得多，如圖 13 所示。數據還顯示，通過實現數據使用成熟度的最大化而產生的經濟機會隨著公

33、司規模的增加而增加：組織規模越大，風險就越大。由于可以更好地使用數據，中型市場的數據創新者（500-999 名員工）在過去一年平均創造了 2230 萬美元的收入，而大型企業級數據創新者（5000 名員工以上）的利潤則增加了 2.077 億美元。13.通過更好的數據使用實現增值（美元）“數據熟思者數據采用者數據創新者30,404,547 美元38,202,803 美元23,006,433 美元過去 12 個月通過更好地使用數據而創造的經濟價值?！埃ㄆ骄鶖担﹣碓矗篍nterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 21第一部分：數據的全球價值我們可以向數據創新

34、者學習什么雖然每家公司都各有不同，但總有一些共同的行為和趨勢可以將數據創新者與業績較差的同行區分開來。與數據采用者(53%)和數據熟思者(45%)相比，數據創新者(69%)更有可能擁有一種“數據至上”的企業文化，這表明，對數據根深蒂固的熱情可以直接影響組織釋放其數據資產經濟價值的能力。雖然本報告的重點是在業務不同領域中使用數據產生的實際影響，但這種影響的前提條件是使用數據來支持活動的能力。不出所料，創新者更有可能“實現所有環節的數字化”，使用數據和分析來支持所有活動和流程。例如，數據創新者表示的，使用數據支持所有 IT 操作活動(54%)；所有研發流程(51%)；所有網絡安全活動(49%)的比

35、率幾乎均為熟思者的兩倍。數據創新者也更有可能使用人工智能(AI)技術進行數據分析。但這是什么意思，到底有什么好處呢？AI 指的是能夠模仿人類智能來做決定或執行任務的系統或機器。這些系統可以根據它們收集的數據以及它們從歷史數據和正在進行的活動中獲得的分析結果不斷自我改進。例如，一家擁有 AI 引擎的電子商務公司，可以大規模攝取流量模式和用戶交互數據，從而實時調整向客戶提供的服務，以改善網站訪問者的體驗。AI 可在傳統的查詢式分析和決策工作流方面提供了一些優勢，包括：速度。AI 系統處理數據的速度比人類根據查詢做出決策的速度要快。規模。AI 系統可以比人更有效地攝取和保留更多（以及更多種）的數據，

36、以便制定決策。公正。通過適當的訓練，AI 系統可以將決策過程中的偏差降至最低。精確。與人類相比，AI 系統可以從數據中得出更精確的推論和計算。正常運行時間。AI 系統可以 7 天 24 小時不間斷工作。有效利用 AI 有助于加速挖掘數據中的價值。您的數據到底價值幾何？|Splunk 22第一部分：數據的全球價值重要建議1.為獲得成功進行投入。所有行業的組織都有絕佳的機會從他們的數據中獲得巨大的經濟收益，但是絕大多數組織都沒有達到數據創新者這樣的使用水平，因此白白浪費了這樣的大好機會。要改變這種模式，組織必須愿意為分析活動投入。這就意味著要購買能夠攝取和分析各種數據集，以產生可操作輸出數據的同類

37、最佳工具。它還意味著要聘用、培訓并留住員工，讓他們具備通過數據分析調查重要業務問題的技能，并有信心利用調查結果制定相應的措施。在當今數據驅動的經濟中，是否可以在競爭中取勝就取決于這些投入，至少部分取決于這些投入。我們的研究表明，數據創新者正在引領如今的潮流：52%的組織將超過 20%的 IT 預算分配給了數據和分析項目，而數據采用者和數據熟思者的比例僅分別為 17%和 8%。您的組織是否做了足夠的工作來跟上這樣的潮流和趨勢？2.組建一個領導團隊，將愿景轉化為現實。改變現狀是困難的。我們需要強有力的領導力來實現有意義的轉變，這正是大多數組織在使用和利用他們的數據時所需要的。首席數據官(CDO)能

38、夠制定數據使用的遠景和策略，并具有將遠景變為現實的職責，這對于希望優化數據使用的任何組織來說都是一個關鍵的成功因素。擁有這種強大領導能力的公司在制定計劃、確保預算、建立分析團隊和改變公司文化，以便將數據放在首位方面做的很好。如果沒有一位資深的高管來推動這些工作，企業就更有可能在展開這些工作的過程中步履維艱。在認識到這一需求方面，數據創新者再次領先于其他分類的企業：95%的企業已經聘請 CDO，相比之下，只有 80%的采用者和 29%的熟思者聘用了這一職位的人員。您的組織是否擁有在以數據為中心的世界存活和發展所需的執行領導力？3.實現分析工具的普及。組織正與競爭對手展開“數據軍備競賽”。無論是確

39、定作為銷售和營銷工作重點的高價值潛在客戶，決定將寶貴的研發資產分配給哪個產品或服務，還是決定進入哪個市場以及何時進入，只有能夠做出更好、更快決策的公司才能在激烈的競爭中取勝。做出正確的決策直接依賴于可以產生實時分析結果的全面且準確的數據，還依賴于無論數據格式如何，均可以攝取、索引化處理和分析不同數據集，且不受數據豎井阻礙的先進分析工具。然而，同樣重要的是，要讓盡可能多的員工能夠使用這些工具。我們的研究表明，更成功的組織正是這樣做的：85%的數據創新者表示，他們正在為許多員工提供數據調查工具，相比之下，只有 31%的數據熟思者這樣做。您的組織是否為員工提供充分利用數據所需的適當工具？您的數據到底

40、價值幾何？|Splunk 234.無處不在的自動化。數據釋放經濟價值的浪潮由許多方面的發展共同推動，包括新的分析工具的進步，以及數據“四維”（數據量、多樣性、傳輸速度、準確性）的顯著增長。盡管這些因素將繼續塑造數據領域的格局，但在人工智能和機器學習新形式的推動下，自動化的使用日益增多，這可能對未來 10 年通過數據使用實現經濟價值增長的局面產生最為深遠的影響。我們該從何著手呢？諸如銷售趨勢、運營效果、系統和應用程序性能以及用戶行為等常見指標都可以通過當今的各種工具進行基準測試和監控，以便發現異常請情況。實現此類關鍵業績指標的自動化可以消除分析人員提出重復問題的需要，減少人為錯誤，并允許數據分析

41、人員專注于高價值任務。我們再次發現數據創新者毫不意外地在這一領域處于領先地位：65%的受訪者表示在數據監控過程自動化方面取得了顯著進步，而相比之下，只有 42%的采用者和 14%的熟知者表示具有同樣的情況。您的組織能否將分析師從手動監控任務中解放出來，進而使他們能夠探索數據，獲得隱藏的分析結果？5.測量您的機會。正如那句老話：不能測量，就無法改進。組織需要了解它們在數據使用成熟度方面所處的位置，以便了解通過改進對數據的利用、分析工具和技能以及（最終）它們在使用數據來創建業務價值方面的有效性，他們可以獲得怎樣的收益。您可以跟蹤您的數據成熟度并量化數據資產的價值嗎？第一部分：數據的全球價值為了幫助

42、公司了解他們自己的數據使用成熟度，Splunk 通過一個五分鐘的在線自我評估公布了這項研究的結果?；卮鹨恍┯嘘P貴司的問題，并獲得一個可以顯示業內同行 比較方法的自定義視圖，以及對由于提升數據使用成熟度 而可能實現的總經濟價值的預估值。 24第一部分：數據的全球價值總結：更加重要的事實老舊系統、孤立的業務單位、不一致的數據標記和分類都可能產生大量的暗數據，從而妨礙組織了解客戶，預測市場趨勢。幸運的是，在技能、技術和人力資本方面進行投資，以從這些隱藏的信息中獲取價值，是有很強的經濟合理性的。為每一個戰略決策、企業采取的每項措施提供更多數據，其財務價值是顯而易見的。數據使用方法不斷趨于成熟，好處只會

43、增加，落后的話，就勢必遭受不必要的損失。隨著數據源的不斷增加，數據量將繼續迅速增長，它們所提供的經濟機會也將迅速增長。但只有那些做好充分準備，打算使用所有這些數據的企業可以獲得這些機會。您的數據到底價值幾何？|Splunk 25第二部分全球典型數據使用成熟度是一個全球性的挑戰在整個調查過程中，我們觀察了數據的區域模式，但有一個不言自明的事實：無論位置如何，大多數組織都有大量的機會來提高數據使用的成熟度。只有美國和德國的組織獲得了高于全球平均水平的數據創新者 水平（兩者均達到 16%，而全球平均水平為 11%；參見圖 14）。這意味著，即使在數據使用最先進的國家/地區，84%的受訪組織仍有大量工

44、作要做，以提高其數據使用的成熟度，并因此獲得最大的效益。14.數據使用成熟度（按國家/地區）美國德國法國英國中國澳大利亞日本74%26%54%38%7%52%41%7%47%46%7%47%45%8%46%38%16%44%40%16%每個國家/地區在每個成熟度分類的受訪者比例數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group全球 11%的組織達到了 創新者的水平您的數據到底價值幾何？|Splunk 26典型國家/地區：美國為創新和競爭優勢進行投入在我們的研究中，美國的組織在數據使用成熟度方面領先于其他地區。大多數(56%)已經超越了數據熟思者的水平，在參與

45、研究的7 個國家/地區中位居首位。它們之所以可以達到這樣的成熟度，一個關鍵的因素是，美國公司表示的平均年度分析技術投入占其整體技術支出的百分比最高（見圖 15）。第二部分：全球典型15.組織用于分析工具方面的投入（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞15.3%17.7%15.8%14.9%15.5%13.7%11.6%16.6%分析工具投入占整體 IT 開支的百分比（平均數）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 27第二部分：全球典型這種對分析能力的相對高水平的投入正在為美國組織帶來回報。分析項目正在幫助這些組織攝取、組織、分析和

46、處理他們的數據：他們很可能會說，他們在使用數據做出比競爭對手更好、更快的決策方面“非常成功”（參見圖 16）。鑒于美國組織進步的速度和智能程度，28%的公司認為他們將在未來幾年的市場競爭中處于“非常有利的地位”，并在所有參與調查的國家/地區中排名第一就不足為奇了。16.決策成功（按地點）在使用數據使他們比競爭對手做出更好，更快的決策方面非常成功的組織所占百分比：全球24%美國33%英國14%德國32%法國22%中國13%日本7%澳大利亞24%來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 28第二部分：全球典型典型國家/地區：英國推動工作效率、質量

47、和收入的增長英國的組織在數據使用成熟度方面處于領先地位。大多數(53%)英國組織已經超越了數據熟思者的水平；在參與調查的七個國家/地區中并列第三。英國組織突出的一個關鍵用例是使用數據來幫助改進和優化產品和服務。英國組織最有可能表示，由于更好的數據利用，他們提升了產品或服務質量（參見圖 17）。另一個成功的領域與他們的員工有關；65%的英國組織表示，他們通過更好的數據發現和使用提高了員工的效率和生產效率，在所有參與調查的國家/地區中排名第一。17.通過數據改善產品和服務方面獲得的成功（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞67%66%73%67%60%68%62%70%由于更好的數據利用而

48、提高了產品和/或服務質量的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 29第二部分：全球典型英國企業在利用數據優化產品，最大限度地提高員工工作效率方面獲得的成功對它們的總體業績產生了積極的影響。在受訪者中，英國組織因數據利用率的提高在總體收入方面獲得提升，它們表示，12 個月的平均收入增長了 3.97%；在所有參與調查的國家/地區中增幅排名第二（見圖 18）。18.數據驅動的收入提升（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞3.56%3.93%3.97%3.47%2.72%4.05%2.14%3.49%更好的數據利用促使 12

49、 個月的平均收入有所增加。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 30第二部分：全球典型典型國家/地區：德國數據驅動德國組織的數據使用成熟度僅次于美國組織。大多數組織(54%)超出了數據熟思者的水平。他們具有較高成熟度的一個關鍵驅動因素是，德國公司最有可能表示，它們擁有一種“數據至上”的企業文化；60%的企業表示，數據的收集、整合和分析是組織所有工作的核心。這種對數據的關注表現在他們的行為上：德國組織最有可能表示，它們所有的業務決策都必須得到定量數據的支持和驗證（參見圖 19）。19.使用分析工具進行決策（按地點）全球美國英國德國法國中國日

50、本澳大利亞10%12%8%17%9%5%8%7%所有業務決策都需要通過定量數據進行驗證的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 31這些公司對理解和使用數據的重視根深蒂固，而且在不久的將來不太可能改變：德國公司最 有可能表示，在未來 24 個月里，發現和更好地利用暗數據是他們的首要任務（見圖 20）。第二部分：全球典型20.數據使用的重視程度（按地點）表示發現和更好地利用暗數據是他們未來 24 個月最重要的業務和 IT 優先任務的組織的百分比：全球25%美國24%英國23%德國41%法國18%中國31%日本21%澳大利亞22%

51、來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 32典型國家/地區：法國排除組織發展的阻力在我們的研究中，以法國為代表的組織在促進數據使用成熟度方面表現不俗。大多數(53%)組織超出了數據熟思者的成熟度水平；在參與調查的七個國家/地區中并列第三。此項調查分析的大多數指標顯示，法國企業處于中間位置，很少排在任何排名的首位或末位。然而，數據顯示，組織的某些問題會阻礙法國公司的發展：30%的受訪者表示，缺乏來自高管的支持對他們的分析戰略是一個挑戰，這一比例在所有國家/地區中是最高的。這種支持的缺乏表現在人員配置上。與其他國家/地區的組織相比，法國公司目前

52、擁有首席數據官的可能性是倒數第二（見圖 21）。第二部分：全球典型21.聘用首席數據官（按地點）“貴司是否會聘用與其他高級管理人員平級，正式負責所有數據分析活動的首席數據官？”全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞是56%62%57%57%44%59%38%64%有計劃18%16%11%19%30%17%21%14%會考慮21%16%23%21%21%23%31%18%沒有計劃，也不會考慮6%9%7%3%5%1%10%4%來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 33更積極的情況是，招聘方面的實際情況似乎正在改變，30%的法國公司計劃在未來 1

53、2 個月內聘用 CDO。此外，這些公司對這一情況的情緒也比較樂觀：法國組織最有可能認為，數據和分析可以“顯著”改善 IT 運營結果（見圖 22），并且在是否會將分析應用到所有或大部分 IT 運營過程的問題上，他們的回答比全球平均水平高出 5 個百分點。第二部分：全球典型22.認為數據可以提高 IT 運營效果（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞33%37%33%23%41%33%30%29%認為數據和分析可以顯著改善 IT 運營效果的組織的比例。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 34第二部分：全球典型典型國家/地區：中國提升客

54、戶體驗在接受調查的中國組織中，只有不到一半(48%)的組織超出了數據熟思者的水平，因此，中國地區在接受調查的七個國家中僅排名第五。值得注意的趨勢：接受調查的中國公司似乎特別關注客戶體驗(CX)。雖然中國受訪者更有可能認為他們的公司文化是“客戶至上”而不是“數據至上”，但他們最有可能認為，數據和分析有可能會“顯著”改善客戶體驗方面的效果（見圖 23）。這種想法似乎是早期成功的結果：這些組織也最有可能表示，客戶體驗因更有效的數據和分析工具的使用而得到提升（參見圖 24）。23.數據使用的重視程度（按地點）認為數據和分析可以“顯著”改善組織客戶體驗效果的組織的百分比：全球33%美國34%英國27%德

55、國29%法國33%中國44%日本35%澳大利亞31%來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 35第二部分：全球典型24.認為數據提高了客戶體驗效果（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞63%64%62%61%61%67%66%56%通過更好的數據利用率改善了客戶服務和體驗的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group最后，中國組織似乎在運用數據來追求效率：68%的中國公司表示，通過更好地利用數據，減少了欺詐和浪費，這一比例是全球最高的。您的數據到底價值幾何？|Splunk 36第二部分：全球典型典型國家/地

56、區：澳大利亞減少暗數據，降低成本大多數接受調查的澳大利亞組織(55%)還沒有發展到超出數據熟思者的成熟度，這使得澳大利亞在本次調查的七個國家中整體成熟度僅排名第六。雖然大多數澳大利亞組織仍處于熟思者的成熟度，但這些實體表示，它們在兩個關鍵領域取得了良好進展：首先，與參與調查的其他國家相比，它們在過去 12 個月減少暗數據方面做得最好（見圖 25）?？紤]到這些組織往往有大量的暗數據，它們在短期內有所改善的機會很大，而且最近取得的進展令人歡欣鼓舞。其次，從減少暗數據中獲得的收益似乎正在加速達到與這些組織的總體收益持平的水平。澳大利亞公司表示，在過去的 12 個月里，通過過去一年中更好的發現和使用數

57、據實現的相關成本下降平均值達到最高水平（見圖 26）。最后，在用例方面，澳大利亞的組織在將數據用于生產方面表現突出：63%的澳大利亞公司通過改進數據使用，縮短了上市或生產時間，這一比例在所有參與研究的國家中是最高的。25.近期成功減少暗數據（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞53%53%59%43%34%65%50%74%過去的 12 個月暗數據量有所減少的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 37第二部分：全球典型26.通過更好地使用數據實現成本降低（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞3.59%3.79

58、%3.57%3.73%3.30%3.34%3.04%3.81%更好的數據利用促使 12 個月的平均成本有所降低。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 38第二部分：全球典型典型國家/地區：日本應對技能缺口和資金短缺只有 23%的日本組織超出了數據熟思者的成熟度，在參與調查的七個國家中排在最后一位。然而，值得注意的是，日本公司絕不是抵觸數據：33%的受訪者表示，他們在所有高管決策支持流程中引入了數據和分析工具，這一方面在所有參與調查的國家中表現最佳（見圖 27）。27.使用數據為行政決策提供信息（按地點）全球美國英國德國法國中國日本澳大利亞

59、27%27%24%25%19%29%33%28%使用數據和分析工具為所有行政決策活動/流程提供支持的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 39第二部分：全球典型但有關數據表明，它們在技術、技能發展和組織結構方面的投入跟不上全球同行的步伐。日本組織聘用全職首席數據官的可能性最低：目前，只有 38%的企業表示，它們聘用了 CDO，而全球平均水平為 56%。此外，日本公司用于數據分析的 IT 預算比例最低：34%的組織在這方面的預算僅占 IT 支出的 10%甚至更少，與整個數據集 21%的 IT 支出相比，這一比例顯得很低。結果？

60、日本公司最有可能表示，它們因缺乏數據分析工具和技能而面臨挑戰（參見圖 28）。28.選擇數據分析工具面臨的挑戰（按地點）來源：Enterprise Strategy Group表示數據分析工具面臨挑戰的組織的百分比：分析工具不足分析技能不足全球28%31%美國28%32%英國30%33%德國23%31%法國25%29%中國27%29%日本35%38%澳大利亞26%24%您的數據到底價值幾何？|Splunk 40典型行業行業的數據使用成熟度如何累積按行業查看數據使用，我們會發現一個跨行業的，提高成熟度的巨大機會。只有技術和金融服務公司的數據創新者水平高于總體平均水平（分別為 21%和 15%，而

61、總體創新者水平為 11%，見圖 30）。這意味著，即使在數據使用最先進的行業，在參與調查的五家公司中，仍有近四家有機會改變數據使用方式，以推動業務效果的顯著改善。29.數據使用成熟度（按行業）技術金融傳媒制造業和資源零售醫療和生命科學公共部門高等教育60%37%3%64%35%1%63%30%6%52%42%6%64%28%8%50%42%9%37%48%15%34%45%21%每個成熟度分類的受訪者所占的百分比（按行業）數據熟思者數據采用者數據創新者來源：Enterprise Strategy Group所有行業中有 11%的組織達到創新者水平您的數據到底價值幾何？|Splunk 41典型行

62、業：技術雙管齊下的數據精準運用超過 1/5(21%)的技術公司在數據使用方面達到了數據創新者的水平；在參與本研究分析的八個行業中排名第一。成功由一種數據至上的文化驅動，并由首席數據官帶領：65%的受訪技術公司表示，他們的組織崇尚“數據至上”的公司文化，75%的公司聘用了 CDO。這兩個數字在所有參與調查的行業中都是最高的。技術公司也更有可能表示，他們可以從數據處理措施獲得安全方面的好處：50%的公司表示，他們對網絡威脅的防護更加到位，而且更具有預測性，而 45%的公司表示，他們保護自有知識產權的能力有所提升（見圖 30）。正是因此，我們發現 69%的受訪技術公司認為，更好地利用數據可以降低組織

63、風險就不足為奇了，這一比例在參與調查的行業中排名第一。典型行業 技術30.通過更好的數據使用獲得的好處，技術部門更好、更主動的網絡威脅防護提供更好的個性化服務、產品和客戶服務的能力更加有效地保護知識產權有效地將人工智能嵌入到我們的產品和服務中確?？蛻魯祿陌踩院碗[私性對“物聯網”設備上的數據進行更好的分析和處理縮短了軟件/產品開發時間50%47%45%44%43%43%34%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（技術行業受訪者百分比，N=250，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 42典型行業

64、技術31.使用 AI 進行數據分析（按行業）技術全球金融傳媒制造業和資源零售醫療和生命科學公共部門高等教育34%45%36%32%29%33%31%20%29%目前使用 AI 進行數據分析的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group技術公司還可以使用他們的數據推動業務轉型。技術公司表示，平均而言，他們 13.9%的收入來自于兩年前還不存在的產品/服務，這一比例在各行業中是最高的。技術公司正在憑借快速、數據驅動的決策能力推動這種創新：35%的公司表示，我們幾乎總是能比我們的競爭對手做出更好、更快的決策。他們對人工智能采取的同類最佳的應用實現了決策過程的自動化，這一點是

65、他們能夠實時做出業務決策的一個重要原因：目前，45%的技術公司使用 AI 來幫助企業在最少的人工干預下做出業務決策，這一比例在所有參與調查的行業中排名第一（見圖 31）。您的數據到底價值幾何？|Splunk 43典型行業：金融在優化體驗的同時保護客戶15%的參與調查的金融服務公司在數據使用方面達到了數據創新者的水平；在參與本研究分析的八個行業中排名第二。對于金融公司來說，對數據的成熟度正變得越來越重要：89%的公司認為，通過智能方式使用數據和分析正在成為金融服務行業的唯一差異化來源。到目前為止，這些組織正在應對挑戰：73%的公司表示，他們成功地使用了數據來增強客戶體驗，而 71%的公司則表示，

66、他們成功地使用了數據來促進創新，這兩個數字都是所有行業中的最高水平（見圖 32）。典型行業 金融32.使用數據提升客戶體驗和創新水平（按行業）來源：Enterprise Strategy Group表示成功使用數據會影響業務成果的組織的百分比：提升了客戶體驗更多/更快的創新全球63%61%技術58%66%金融73%71%傳媒58%67%制造業和資源行業63%52%零售52%56%醫療和生命科學61%56%公共部門63%43%高等教育61%54%您的數據到底價值幾何？|Splunk 44金融機構還將數據視為降低風險的重要工具。許多金融公司表示，更好的使用數據正在改善客戶的數據安全性和隱私性，并在

67、總體上更好地防止客戶受到各種網絡威脅（見圖 33）?？紤]到金融公司數據的敏感性和高價值性，由此可以得出結論，他們將利用其高度成熟的數據能力來保護自己和他們的客戶。典型行業 金融33.通過更好的數據使用獲得的好處，金融部門確?？蛻魯祿陌踩院碗[私性更好、更主動的網絡威脅防護為不同渠道的客戶提供更好的、一致的體驗更容易維護并證明監管合規性提供更好的個性化服務、產品和客戶服務的能力團隊和工具能夠更好地檢測欺詐50%50%50%51%53%49%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（金融行業受訪者百分比，N=311，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy

68、 Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 45典型行業 傳媒典型行業：傳媒通過自動化降低成本，關注業務轉型在參與調查的電信和媒體公司中，有 9%的公司在數據使用方面達到了數據創新者的水平。雖然低于平均值，但在本研究分析的八個行業中，這一比例排名第三。傳統的傳媒公司面臨著轉型的壓力：93%的公司表示，如果他們不利用自己的數據開發和優化新產品，他們很容易受到干擾。到目前為止，這些組織有信心保持在創新曲線的前沿：47%的公司表示，在開發和推出新產品和服務方面，他們通常領先于競爭對手，這一比例在所有參與調查的行業中是最高的（見圖 34）。34.創新績效（按行業）技術全球金融傳媒制造業和資源零售

69、醫療和生命科學公共部門高等教育39%37%44%47%29%42%29%30%32%表示在上市時間方面，通常領先于競爭對手/同行的組織的百分比。來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 46在傳媒公司不斷利用他們的數據進行創新的同時，他們還在積極地實現分析的自動化，以便降低成本。在如今使用 AI 的組織中，傳媒公司最有可能表示，它們允許 AI 系統在沒有任何人工交互的情況下采取行動，完全消除了手動、人工決策的工作流程。因此，傳媒公司反映的數據，是在過去一年里，因更好使用數據而產生的成本節省是最高的。當被問及數據利用方面的成功時，傳媒公司表示的

70、最大效益體現了這兩種趨勢：54%的公司能夠提供更好的、更具預測性的客戶服務（可能得到了 AI 驅動的效率的支持），46%的公司表示，他們正在推出新的傳媒和內容相關服務（參見圖 35）。35.通過更好的數據使用獲得的好處，傳媒行業使用預測性分析提供了更好、更主動的客戶服務和支持開發了新的捆綁式傳媒和內容服務更好、更主動的網絡威脅防護開發了/提升了流媒體服務確?？蛻魯祿陌踩院碗[私性能夠通過更具個性化的方式提供內容減少客戶流失ARPU（每個用戶的平均收入）有所增加提高了防止內容資產出現盜版、剽竊、版權侵權等侵害的跟蹤和保護能力。54%46%45%45%44%43%43%32%28%“您的組織是否

71、因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（傳媒行業受訪者百分比，N=137，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group典型行業 傳媒您的數據到底價值幾何？|Splunk 47典型行業：制造業數據的使用是漸進的，而不是革命性的參與調查的制造業企業中，有 8%的企業達到了數據創新者的水平，這使它們在達到這一成熟水平的行業中恰好處于中間位置。這些公司似乎可以成功地利用數據來優化既定的工藝流程，但制造業組織普遍存在的保守性表現為不愿使用數據來進行全面的組織或文化變革。但制造業絕對算不上數據懷疑論者：93%的企業承認，數據可以更有效地推動工藝效率的提高。例如，45%的

72、企業表示，數據幫助他們優化了供應鏈，而44%的企業則表示數據驅動、預測性/主動式維護使生產線正常運行時間得到了增加（參見圖 36）。在當今的按需經濟中，最重要的也許是，56%的企業表示數據有助于縮短生產時間。典型行業 制造業36.通過更好的數據使用獲得的好處，制造業更好的供應鏈管理/供應鏈優化更好、更主動的網絡威脅防護通過傳感器數據采集和分析強化了對生產線資源的主動維護確?？蛻魯祿陌踩院碗[私性更容易維護并證明監管合規性根據產品傳感器數據開發新產品和服務以上都沒有為客戶提供預測性/預防性維護服務45%45%44%39%44%38%35%35%2%28%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實

73、現了以下任意一項？”（制造業和資源行業受訪者百分比，N=190，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 48典型行業 制造業然而，制造行業的企業并沒有使用數據從根本上影響如今的戰略決策。他們是最沒有可能強烈同意在過去 12 個月里由于更好地使用數據而取得重大戰略進展的組織組（參見圖 37），也是最沒有可能表示，使用數據改進了他們的決策制定速度的組織組。37.使用數據實現戰略發展（按行業）強烈認為在過去一年中因數據取得顯著業務進步的組織的百分比：全球37%技術47%金融48%傳媒41%制造業和資源行業23%零售29%醫療和生命

74、科學37%公共部門25%高等教育29%來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 49典型行業 零售典型行業：零售 在安全方面實現大幅進步，卻在其他方面落后在參與調查的所有零售公司中，有 6%的公司在數據使用方面達到了數據創新者的水平，因而這一行業在本研究分析的八個行業中排名相對靠后。這一組別將數據作為變革工具的意愿較低：作為研究中的一個組別，零售業的企業最沒有可能成為“數據至上”的組織，并且相對于其他行業而言，通常在分析工具上的支出較少（參見圖 38）。來源：Enterprise Strategy Group崇尚數據至上企業文化的組 織的百分

75、比。在數據和分析工具方面的開 支不足整體 IT 預算 10%的組織所占的百分比全球51%20%技術65%12%金融57%16%傳媒53%16%制造業和資源行業36%26%零售35%38%醫療和生命科學46%29%公共部門55%21%高等教育49%28%38.零售業在數據使用方面的意愿不強您的數據到底價值幾何？|Splunk 50典型行業 零售由于缺乏對數據和分析工具的關注，零售公司通過數據降低成本、提高員工工作效率和改善客戶體驗方面的可能性最低也就不奇怪了。然而，大多數這些公司都能認識到數據使用和潛在的業務成果提升之間的聯系：79%的公司認同這樣的說法，如果他們不能提高使用數據更好地實現產品和

76、客戶服務個性化的能力，他們的業務就會受到影響。值得注意的是，零售業的組織的確也認為數據有助于改善他們的安全狀況：53%的組織表示，他們使用數據來提高客戶數據的安全性，47%的組織表示，他們正在使用數據降低網絡威脅的風險（見圖 39）?，F在還不清楚哪些零售企業會放棄安全用例，轉而采用面向客戶的方案。39.通過更好的數據使用獲得的好處，零售業確?？蛻魯祿陌踩院碗[私性更好、更主動的網絡威脅防護更好的供應鏈管理/供應鏈優化更好地管理庫存/優化庫存水平提供更好的個性化服務、產品和客戶服務的能力訂單履行和交付經過改進為不同渠道的客戶提供更好的、一致的體驗實施更有效的忠誠度計劃53%47%43%43%4

77、4%38%36%34%32%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（零售/批發行業受訪者百分比，N=101，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 51典型行業 醫療和生命科學典型行業：醫療和生命科學保護客戶隱私，應對技能匱乏 在參與調查的所有醫療和生命科學組織中，有 6%的組織在數據使用方面達到了數據創新者的水平，因而這些公司在本研究分析的八個行業中排名第六。這些組織最有可能表示，為熟悉數據的員工爭取資金是一項挑戰（參見圖 40），因此這些組織可能還沒有達到它們期望的成熟度級別是可以理解的。結果是，這

78、些組織目前沒有從更好的數據使用中優化其經濟收益：在參與調查的商業部門中，醫療和生命科學公司反映的數據使用產生的附加收入數額最低。（不包括高等教育及其他公有機構）。40.在為聘用數據類員工爭取資金方面遇到挑戰（按行業）表示在爭取資金來雇傭領導數據和分析工 作的員工方面遇到挑戰的組織的百分比：全球27%技術24%金融20%傳媒32%制造業和資源行業28%零售29%醫療和生命科學36%公共部門36%高等教育33%來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 52典型行業 醫療和生命科學醫療和生命科學公司在提升自我數據能力方面表現出很強的動力：在這些組織

79、中，88%的組織認為，數據分析對健康結果的影響將與未來其他醫療進步的影響一樣大，因此這些組織迎頭趕上的可能性很大。盡管還有很多工作要做，但就他們目前從數據分析和使用中獲得的好處而言，醫療和生命科學公司確實也反映了一些積極的進展。這些進展包括對法規的遵從性有所提高、對患者信息可以進行更好的保護，還降低了他們的網絡風險（見圖 41）。41.通過更好的數據使用獲得的好處，醫療和生命科學更容易維護并證明監管合規性確?；颊邤祿陌踩院碗[私性更好、更主動的網絡威脅防護更好地使用數據分析來開發新的診斷功能使患者獲得更好的治療效果團隊和工具能夠更好地檢測欺詐更好地分析和處理醫療設備數據以及來自其他“物聯網”

80、設備的數據提供更好的患者體驗52%50%45%45%44%41%30%29%27%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（醫療行業受訪者百分比，N=56，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 53典型行業 醫療和生命科學“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（醫療行業受訪者百分比，N=56，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group更好、更主動的網絡威脅防護制定數據密集型治療方法，如基因療法確?；颊邤祿陌踩院碗[私性更好地使用數據分析來開發新的診斷

81、功能更容易維護并證明監管合規性更加有效地保護知識產權更好地分析和處理醫療設備數據以及來自其他“物聯網”設備的數據加速藥物研發或其他產品創新改善臨床試驗結果50%50%45%41%41%39%36%32%23%您的數據到底價值幾何？|Splunk 54典型行業 公共部門典型行業：公共部門在逆境中推進公共福利事業的發展在參與調查的所有公共部門組織中，有 3%的組織在數據使用方面達到了數據創新者的水平，因而這些部門在本研究分析的八個行業中排名第七。在充分利用數據方面，這些組織經常面臨人員和技術問題。在技術方面，公共部門機構最沒有可能表示員工擁有生成有意義的分析所需的適當工具和數據訪問權限。他們也最沒

82、有可能反映，他們將首次嘗試將 AI 應用于分析應用。從組織的角度來看，公共部門組織目前最沒有可能聘請首席數據官。結果并不足為奇：這些組織會面臨龐大的數據量。他們最有可能表示，在數據增長和管理/整合數據方面面臨挑戰（參見圖 42）。來源：Enterprise Strategy Group反映數據規模相關挑戰的組織的百分比：在管理數據增長和容 量方面面臨挑戰在管理/整合數據方面面臨挑戰全球31%31%技術29%25%金融24%30%傳媒34%31%制造業和資源行業33%29%零售36%30%醫療和生命科學34%29%公共部門42%42%高等教育35%41%42.選擇數據方面的挑戰（按行業）您的數據

83、到底價值幾何？|Splunk 55典型行業 公共部門盡管公共部門機構在優化數據策略方面當然還有空間，但就它們從當前數據使用中獲得的好處而言，還是能看到“一線希望”的。例如，許多機構提到了高風險社會案件識別能力，以及更好地向選民提供服務的能力有所提高（見圖 43）。43.通過更好的數據使用獲得的好處，公共部門更好地預測高危病例為選民提供了更好的服務更好、更主動的網絡威脅防護服務資格和審批流程得到改進為不同渠道的選民提供更好的、一致的體驗確保選民信息的安全性和隱私性實現了申請流程、資格評定、選民咨詢反饋等工作的自動化。51%49%49%44%42%42%38%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而

84、實現了以下任意一項？”（公共部門受訪者百分比，N=85，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group令人鼓舞的是，這些機構知道他們必須提高自己的能力：97%的機構同意，為了優化公共政策的實施效果，他們必須提高對不同數據集進行攝取、索引化處理和交叉關聯的能力。您的數據到底價值幾何？|Splunk 56典型行業 高等教育典型行業：高等教育面臨多方面的挑戰 在參與調查的高等教育機構中，只有 1%的機構達到了數據創新者的水平，在本研究分析的八個行業中，教育機構排在最后?，F如今，這些組織在許多領域都已經落后。他們最不可能反映，所有或幾乎所有相關員工都具備調查數據的適當技能。毫

85、不疑問，這將導致他們在將數據轉換為可操作的分析結果的過程中遇到挑戰（參見圖 44）。其他數據方面的挑戰包括難以確保技術投入的預算，以及擔心自動化的員工猶豫不決。來源：Enterprise Strategy Group反映數據方面挑戰的組織的百分比：用于將數據轉化為分析結果 的工具不足相關系統缺乏資金缺乏對員工的支持/不愿實現某些工作的自動化全球28%26%30%技術24%25%26%金融29%28%30%傳媒30%26%36%制造業和資源行業23%21%26%零售30%23%23%醫療和生命科學24%22%30%公共部門33%28%40%高等教育38%42%45%44.選擇數據方面的挑戰（按行

86、業）您的數據到底價值幾何？|Splunk 57典型行業 高等教育教育機構似乎常常把數據工作的重點放在消除負面結果上，而不是利用數據創造積極的結果。例如，盡管已實現的好處中，最主要的好處是加強對網絡威脅的保護，但回答調查問題的機構中，有一半的機構表示，他們會用數據來改善針對潛在生源的目標營銷手段，以及開發新的課程來滿足學生的需求（見圖 45）。的確，學生的體驗是最重要的：91%的機構同意，他們必須改進分析網絡數據的方式，以便為學生提供他們需要的在線體驗，同時還可以檢測安全威脅并防止濫用。45.通過更好的數據使用獲得的好處，高等教育更好、更主動的網絡威脅防護為潛在生源制定了更相關/更有針對性的營銷

87、策略開發了新的課程和憑據，以便更好地滿足現如今學生和員工的需要改進了在線學習程序使用數據分析跟蹤并演示了學生的學習成果確保學生和教職員工的數據安全性和隱私性使用預測性分析提升了學生學習成果成功率51%50%49%46%44%40%39%“您的組織是否因為數據使用能力的提升而實現了以下任意一項？”（高等教育機構受訪者百分比，N=114，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group您的數據到底價值幾何？|Splunk 58研究方法和人口統計學信息出于為此報告收集數據的目的，ESG 在 2019 年 7 月 25 日至 2019 年 8 月 22 日期間對 1350 名來

88、自北美、西歐和亞太地區員工人數至少 500 人的組織，參與組織內數據收集、管理和使用方面工作的 IT 和業務決策者進行了一項全面的研究調查。調查涉及的主要行業包括：技術、金融、零售、制造業和資源行業、醫療和生命科學、傳媒、高等教育和公共部門。下表詳細介紹了調查對象的人口統計學信息，包括他們所處的位置和職務。組織統計學信息包括組織的員工總數、主要業務領域和年收入。由于四舍五入的原因，本報告中圖表和表格中的數字之和可能不完全等于 100%。附錄 I：美國,37%英國,11%德國,11%法國,11%中國,11%日本,9%澳大利亞,9%按照國家/地區劃分的受訪者（受訪者百分比，N=1,350）來源：E

89、nterprise Strategy Group46.按照地點劃分的受訪者您的數據到底價值幾何？|Splunk 59附錄 I：研究方法和人口統計學信息CxO（CIO,CISO,CDO,COO,CEO,或同等職位）34%高級副總裁/副總裁,20%總監,24%高級經理,21%500 至999,36%1,000至 2,499,20%2,500至 4,999,15%5,000至 9,999,20%10,000 至19,999,5%20,000或以上,4%“以下哪一項能最恰當地描述 您目前在公司的職責？”（受訪者百分比，N=1,350）“貴公司在全球有多少名員工？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：

90、Enterprise Strategy Group來源：Enterprise Strategy Group47.按照職務劃分的受訪者48.按照組織規模（員工人數）劃分的受訪者您的數據到底價值幾何？|Splunk 60附錄 I：研究方法和人口統計學信息49.按照組織規模（員工人數）劃分的受訪者少于 5000萬美元5000-9999.9萬美元1-2.49999 億美元2.5-4.99999 億美元5-7.49999 億美元7.5-9.99999 億美元10-49.99 億美元50-99.99 億美元100-199.99 億美元200億美元或以上4%4%12%12%16%15%18%11%7%2%“

91、貴公司的年總收入是多少？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group技術,19%制造業,15%傳媒,10%教育,8%零售/批發,7%醫療保健,4%政府,6%金融,23%其他,7%“貴公司的主要業務領域是什么？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group50.按照行業劃分的受訪者您的數據到底價值幾何？|Splunk 61為了根據數據使用成熟度來對組織進行劃分，我們向每個參與調查的受訪者提出了七個問題，用于為受訪者及其所在組織評分。根據對每個問題的回答，最多可以獲得 8 個成熟度點，總共最多可以獲得 56

92、個成熟度點。得分低于 30 個成熟度點的受訪者將被納入數據熟思者的行列；得分在 30-39.5 之間的受訪者將被劃歸為數據采用者；得分在 40 分以上的受訪者則將被歸類為數據創新者。評分問題可以分為三類：1.在暗數據發現和使用方面投入的資源 2.充分數據調查工具和技能滲透3.組織數據可操作化處理可感知效果 下表列出了 ESG 詢問的評分問題和回答的總體分布，并可看到每個獲得最大成熟度分數的問題的回答。數據使用成熟度詳細介紹附錄 II：您的數據到底價值幾何？|Splunk 62附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹我們的 5項目首要任務之一,31%我們的 10 項目首要任務之一,33%我們的 20

93、項目首要任務之一,9%我們最重要的首要任務,25%不在我們的 20項目首要任務之列,1%“在接下來的 24 個月里，相對于您組織的所有業務和 IT 首要任務，您如何評估發現和更好地利用暗數據的重要性？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group51.按數據利用率相對重視程度劃分的受訪者組織暗數據發現和利用重視程度評估問題得到 8 個成熟度點的回答您的數據到底價值幾何？|Splunk 63附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹52.按照分析工具預算分配情況劃分的受訪者小于6%6%至 10%11%至 15%16%至 20%21%至 25%大于25%不知道4

94、%16%34%29%12%4%1%“按照占組織總體 IT 預算的百分比計算，您的組織目前大約為數據分析技術（即用于業務數據調查、監控、分析和操作的解決方案和人員）分配了多少預算？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group得到 8 個成熟度點的回答您的數據到底價值幾何？|Splunk 64附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹否，我們沒有設立首席數據官這一職位的計劃,6%是，我們會聘用一位首席數據官,56%否，但我們計劃設立首席數據官這一職位,18%否，但我們會考慮設立首席數據官這一職位,19%“貴司是否會聘用與其他高級管理人員平級，正式負責所有數據分

95、析活動的首席數據官？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group53.按照是否聘用 CDO 劃分的受訪者得到 8 個成熟度點的回答您的數據到底價值幾何？|Splunk 65附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹“您的組織中有多少比例的員工具有可以使用的，有效調查數據所需的技能、工具和數據？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group54.有技能、有工具、有權限，能有效調查數據的員工的比例充分數據調查工具和技能滲透評估問題如果在任何情況下均選擇“所有/幾乎所有員工”的回答則可獲得 8 個成熟度點員工容易獲得進

96、行調查所需的數據員工擁有調查數據所需的正確工具員工擁有調查數據所需的正確技能21%35%32%12%19%38%31%13%18%40%29%13%幾名員工一些員工許多員工所有/幾乎所有員工您的數據到底價值幾何？|Splunk 66附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹進展很小或沒有進展,3%進展理想,31%進展很好,43%有一些進展,23%“您的組織在實現自動數據監控方面取得了多大的進展？”（受訪者百分比，N=1,350）來源：Enterprise Strategy Group55.按照組織在數據監控方面的進展劃分的受訪者得到 8 個成熟度點的回答您的數據到底價值幾何？|Splunk 67附錄

97、II：數據使用成熟度詳細介紹組織數據可操作化處理可感知有效性評估問題“考慮到您的組織擁有的所有數據，您估計暗數據與經過可操作化處理的數 據的百分比分別是多少？”（平均數，N=1,350）56.暗數據和經過可操作化處理的數據的平均百分比020406080100暗數據，63%經過可操作化處理的數據，37%如果經過可操作化處理的數據的百分比為 55%或更高，則可獲得 8 個成熟度點您的數據到底價值幾何？|Splunk 68附錄 II：數據使用成熟度詳細介紹57.使用的數據源客戶數據財務數據軟件即服務（SaaS）應用程序數據員工數據網絡數據運營技術/系統數據基礎設施即服務(IaaS)應用程序數據銷售數

98、據內部應用程序數據業務服務事務/性能數據社交媒體數據傳感器/物聯網(IoT)數據物理/虛擬服務器數據圖像、音頻、視頻中間件數據GPS 空間數據44%42%42%40%40%40%38%36%36%35%32%32%32%26%19%25%26%“您的組織能夠有效調查、監控、分析和處理以下哪些數據源？”（受訪者百分比，N=1,350，接受了多個回答）來源：Enterprise Strategy Group受訪者提供的每個回答均獲得 0.5 個成熟度點所有商標名稱均為其各自公司的財產。本出版物中包含的信息通過 Enterprise Strategy Group(ESG)認為可靠的來源獲得，但 ES

99、G不做任何保證。本出版物可能包含 ESG 的意見，這些意見可能會隨時更改。本出版物版權歸 The Enterprise Strategy Group,Inc.所有。在未獲得 The Enterprise Strategy Group,Inc.明示同意的情況下，對本出版物（無論整體或部分，包含硬拷貝和電子格式）進行復制或再分發，或將其發送給未獲授權的人員均會違反美國版權法并將承擔民事賠償責任，如果適用，還可能引起刑事起訴。如有任何疑問，請致電 508.482.0188 與 ESG 客戶關系部門聯系。Enterprise Strategy Group 是一家 IT 分析、研究、驗證和戰略公司，可為

100、全球 IT 行業的客戶提供可操作的分析結果和重要信息。版權所有 2020 The Enterprise Strategy Group,Inc.保留所有權利。此篇 ESG 研究分析報告由 Splunk,Inc.委托撰寫。Splunk,Splunk,Data-to-Everything,D2EandTurnDataIntoDoingaretrademarksandregisteredtrademarksofSplunkInc.intheUnitedStatesandothercountries.Allotherbrandnames,productnamesortrademarksbelongtotheirrespectiveowners.2020SplunkInc.Allrightsreserved.CN-FY21-splunk-tl-what-is-your-data-really-worth-107-11x8.5(new)