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Wavestone ：2025数据与AI雷达：掌握数据与人工智能转型的10大挑战研究报告(英文版）（30页）.pdf

上传人： 白**** 编号：613702 2025-02-19 30页 5.13MB

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该报告所属合集： 2026Wavestone研究报告合集
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1、10 challengesto master your Data&AI transformation in 20252025 DATA&AI RADAR2Summary.and whats next?Preparing for the future by putting people at the heart of transformation.and whats next?Preparing for the future by putting people at the heart of transformation27CHAPTER 1The rise of AI:time to scal

2、e up and industrialize governance1.Industrializing AI 2.GenAI at scale:moving beyond PoC to realize the opportunities offered by generative AI3.AI governance:increased complexity to address all the underlying issues4.Data/AI acculturation on a large scale,to accelerate innovation and prepare for the

3、 future479512CHAPTER 2Unlock the full potential of Data5.A federated organization to unify Data-related roles,standards,and practices6.Democratize the use of Data for as many people as possible7.Data storytelling,or the art of making Data speak for itself13141720CHAPTER 3Data governance and quality

4、remain key concerns8.Successfully combining Data Quality and Data Observability9.Governance of unstructured Data:a growing problem for organizations10.Systematize the measurement of the value generated by Data212224253Data&AI:what can we expect in 2025?The year 2024 has been a challenging one for Ch

5、ief Data Officers/AI leaders,many of whom now also hold the title of Chief Data&AI Officer,along with their teams.The rise of AI,particularly generative AI,increased interest from executive committees(ExCom)in Data&AI,and evolving regulations have put Chief Data Officers under pressure to tackle mul

6、tiple challenges.Theyve had to address these emerging priorities while excelling in their traditional role:ensuring the company maximizes the value of its data assets to enhance performance,decision-making,and competitiveness.To help you prepare your strategies and roadmaps for 2025(and beyond),Wave

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本文主要讨论了2025年数据和人工智能（AI）转型面临的十大挑战。 1. 工业化的AI：公司正在重新思考其运营模式，以将AI项目从试验阶段推向生产，并将其整合到业务流程中。 2. 生成式AI的规模化：许多公司仍停留在生成式AI的试点阶段，未能进入工业化阶段。 3. AI治理：决策者正在加强治理，以应对AI带来的各种问题，如风险管理、合规性、主权、伦理和碳足迹。 4. 大规模数据/AI文化：AI的采用仍面临人类抵抗的挑战，因此公司需要通过解释AI的技术和应用来培养团队。 5. 统一的数据组织：通过组织、角色和职责以及运营模式的统一，解决数据孤岛、知识、数据控制、可访问性和互操作性的问题。 6. 数据民主化：通过数据产品，使尽可能多的人能够访问和使用数据。 7. 数据讲故事：通过培训团队如何将数据转化为有用的、有影响力的信息，来提高他们从数据中提取战略价值的能力。 8. 成功结合数据质量和数据可观察性：通过实时监控数据流性能和数据状态，来主动监控数据质量。 9. 非结构化数据治理：随着AI的兴起，特别是生成式AI，非结构化数据治理再次成为焦点。 10. 系统化测量数据产生的价值：通过直接和间接收益来衡量数据和AI项目产生的价值。
2025年数据与AI转型面临的十大挑战是什么？ 如何实现数据产品的民主化，让更多人受益？ 数据治理和质量控制在未来数据管理中扮演什么角色？
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