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DATAVERSITY&DAMA国际:2024全球数据管理趋势报告(20页).pdf

上传人: 探** 编号:931959 2025-10-10 20页 3.22MB

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1、黄万忠2024全球数据管理趋势全球数据管理趋势报告报告2025年9月26日报告摘要当今经济由数据驱动,人工智能(AI)和数字商务已成为家喻户晓的概念。本年度调研的一个显著现象是:大家更关心如何治理支撑这些技术的数据并确保高质量,而非仅仅讨论AI与数字技术的变革力量。数据治理以及需要跨职能、具备数据素养的团队来管理企业数据,是贯穿今年调查的一个鲜明主题。主要调查结果亮点包括:63%的受访者认为他们的组织将数据视为企业资产。通过报告和分析获得洞察是数据管理的首要驱动力,占72%的回复。数据孤岛的数量是首要关注点,68%的受访者将其列为组织中的一个问题。未来1-2年计划的首要举措是数据治理(39%)

2、和数据战略(37%),因为组织希望在维护可信、安全的信息资产的同时,从数据中发掘更多价值。人群分布今年的调查共有来自全球45个国家的334名受访者。从地理分布上看,54%的受访者来自美国,其次是加拿大(9%)、英国(6%)、澳大利亚(3%)和印度(3%)。调查对象涵盖了各种规模的企业,涉及多个行业和职位。大多数受访者从事数据治理相关工作。按职业划分,2024年排名前三的受访职业群体是:信息/数据治理:35%数据和/或信息架构:21%顾问:11%其余职位涵盖了从企业高管到学术/研究人员再到技术/工程角色的范围。覆盖40余个行业,TOP行业包括:咨询业:14%政府部门:12%教育业:8%金融业:7

3、%结果表明,所有类型的组织都可以从数据管理中受益。超过2/3受访者来自1000人以上的组织:10,000人及以上:28%1,000-4,999人:24%5,000-9,999人:16%过去只有巨头有能力关注并承担数据管理,如今云等工具与方案的普及,让中小组织亦可受益数据管理的目标与驱动因素2024年排名前五的目标和驱动力如下:通过报告和分析获得洞察:72%节约成本和提高效率:63%支持数字化转型:62%遵守法规:55%降低风险:52%数据驱动决策仍是头号驱动。除分析决策外,组织也在用数据改善核心业务运营(如主数据支撑的供应链、定价、采购与客户旅程“360视图”等)。隐私监管兴起(如CCPA、G

4、DPR)推动可追溯与可治理的数据能力(治理、元数据、主数据等)。数据管理的挑战与优先级2024年排名前五的挑战:数据孤岛数量:68%(2023年为61%)数据素养:58%(2023年为57%)数据质量问题:56%(2023年为55%)缺乏数据治理:51%(2023年为50%)技能短缺:41%(2023年为44%)企业级“一数一源一标准”仍然难以实现,组织结构、系统互通性不足与文化等因素加剧了孤岛。开放题显示20242025年的头号优先级任务是数据治理,紧随其后是数据质量;元数据/数据目录与主/参考数据管理也是高频诉求。数据管理现状仅51%组织称已开展企业级数据管理;21%尚无健全实践;19%仅

5、在项目级实施。与“孤岛”为首要难题相呼应,跨部门协同仍是瓶颈,进一步凸显数据治理对齐利益相关方的必要性。数据治理负责人最常成为组织级数据管理的牵头人(39%)。CIO、CDO、COO、CEO等C级参与度较上年提升,反映数据作为战略资产的地位提升。数据管理现状排名前10的实施项目如下:商业智能与报告:72%(2023年为65%)数据仓库:64%(2023年为63%)数据治理:59%(2023年为57%)数据安全:55%(2023年为60%)数据架构:52%(2023年为47%)数据战略:51%(2023年为46%)数据建模:48%(2023年为41%)数据质量:45%(2023年为44%)云服务

6、:42%(2023年为44%)数据集成:42%(2023年为38%)在审视组织当前正在实施的关键举措时,“商业智能(BI)与报告”年复一年地保持领先地位,比2023年增加了7%。数据仓库,作为BI和报告的底层存储,紧随其后。随着报告需求的增长,数据治理的需求也随之而来,以确保报告基于可信、定义明确、可追溯的信息。调查结果显示,59%的组织已实施数据治理举措,比2023年增加了2%。数据管理现状在2025年至2026年间,企业TOP10任务计划:数据治理:39%(2023年为43%)数据战略:37%(2023年为40%)数据质量:33%(2023年为38%)数据架构:31%(2023年为32%)

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根据《黄万忠2024全球数据管理趋势报告》,以下为全文主要内容关键点: 1. 数据治理成为焦点:63%受访者认为数据是企业资产,68%关注数据孤岛问题。 2. 数据管理驱动因素:72%通过报告和分析获得洞察,63%节约成本提高效率。 3. 挑战与优先级:68%关注数据孤岛,58%提升数据素养,56%改善数据质量。 4. 实施项目:商业智能与报告(72%),数据仓库(64%),数据治理(59%)。 5. 未来任务:数据治理(39%),数据战略(37%),数据质量(33%)。 6. 工具影响:34%认为工具对数据管理有主要影响。 7. 培训需求:书籍(73%),网络资源(66%)为常见学习渠道。 8. 元数据管理:66%用于数据治理,57%用于数据质量改进。 9. 数据架构:42%组织拥有明确数据架构。 10. 数据模型:逻辑数据模型(59%),概念数据模型(53%)最受欢迎。 11. 数据平台与存储:云上关系型数据库(55%)为未来首选。 12. 新趋势:AI、数据治理、法规、数据质量、数据网格。
"数据资产,如何治理?" "数据孤岛,如何破局?" "AI时代,数据质量何去何从?"
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