Saas：年度數據、分析和AI報告（附下載地址)

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從分析和人工智能等新興技術中獲取更多價值始于信任，僅僅因為必須信任為分析收集的數據。就像臨床實驗室對無菌的需求或執法中明確的證據保管鏈一樣，共享數據的客戶和合作伙伴必須相信它從收集到存儲及其應用方式得到了適當的保護和使用。相反，一旦從數據應用分析中產生了見解，整個組織中的個人必須理解對數據管理的關注，以便他們相信這些見解 - 并使用它們 - 來做出決策并提出新問題。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）

我們對2400多名商業領袖和管理人員進行的全球調查提供了對組織在每個關鍵領域的活動的深入了解，并確定了公認的最佳實踐在哪些方面變得更加主流，以及哪些方面仍然可能是特殊的。它發現，那些已經推進其分析實踐的受訪者將基于人工智能的技術（如機器學習和自然語言處理）整合到那些能夠最大限度地提高數據質量，保護數據資產以及發展數據素養和創新文化的組織中。

總體而言，該調查發現了一個持續的差距：雖然大多數受訪者表示增加了對數據的訪問，但只有少數人表示他們擁有“正確”的數據來做出決策。值得注意的是，那些報告對分析數據高度信任的人也更有可能在基礎活動中發揮領導作用，確保數據的高質量并帶來有用的見解。

該調查通過與該領域的領先從業者和專家的訪談得到增強，衡量了世界各地組織的數據分析實踐以及受訪者如何看待這些實踐的有效性。主要調查結果中出現了三個主要結論：

1.需要更好的數據治理。

少數受訪者在數據質量保證方面有正式活動，這表明需要更加致力于數據治理以支持高級分析。受訪的實踐者提供了數據架構，治理和質量方法的示例，這些方法可以建立對分析數據的信任。

2.數據隱私成為一種機會。

數據安全性是調查受訪者最關注的焦點，但通過在此領域應用分析和AI，有機會提高安全實踐的成熟度。數據隱私計劃不是那么強大。訪談強調了將隱私計劃和GDPR作為與客戶建立信任的方式的機會，而不是簡單地將其視為合規驅動的任務。

3.培養分析文化可以改善創新。支持分析驅動型創新文化的領導力和管理實踐相對強大，但研究表明，許多組織都有機會做更多工作，在整個勞動力中傳播必要的技能和思維方式。少數受訪者從事開展勞動力數據掃盲的活動;同時，找到具有適當技能的勞動力被認為是創新中最重要的挑戰之一。對從業者的訪談表明，分析領導者如何通過在業務領域與合作伙伴進行教育，溝通和協作來培養創新文化。

組織選擇 - 例如集中分析功能以及擁有首席數據官或首席分析官角色 - 也可能有助于提高分析成熟度。擁有CDO或CAO的人更有可能報告他們擁有決策所需的數據，那些在分析集中的組織中工作的人也是如此。

對于仍在努力實現分析成熟度的組織領導者而言，從跨國公司的數據領導者到小型市政府團隊負責人的從業人員的證詞特別有用。他們的主要教訓是：分析和業務專家之間的溝通和協作可以帶來相互理解和可衡量的收益。換句話說，信任帶來了價值。