對于許多 C 級業(yè)務(wù)和 IT 高管而言，他們認為公司的數(shù)據(jù)狀況良好，能夠為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供支持，并交付 AI 驅(qū)動的解決方案。
然而，根據(jù) IT 咨詢公司 Softserve 最近的一項調(diào)查顯示，離數(shù)據(jù)越近的 IT 領(lǐng)導者對數(shù)據(jù)質(zhì)量的信心就越低。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在大型企業(yè)中，近一半的 C 級高管（包括 C 級 IT 領(lǐng)導者）認為其組織的數(shù)據(jù)已達到成熟水平，而只有 37% 的處于總監(jiān)級別的數(shù)據(jù)和 AI 領(lǐng)導者持同樣觀點。
專家警告說，這種 C 級高管與副總裁和總監(jiān)級 IT 領(lǐng)導者之間的數(shù)據(jù)信任缺口，在訓練 AI 模型或推出其他數(shù)據(jù)驅(qū)動措施時可能會引發(fā)重大問題。
此外，在負責 AI 或數(shù)據(jù)管理的副總裁中，有 68% 已觀察到他們的公司幾乎或總是基于錯誤數(shù)據(jù)做出決策，而 C 級 IT 領(lǐng)導者中這一比例僅為 47%。
密歇根大學創(chuàng)新與技術(shù)學院教授 Timothy Bates 表示，當 C 級高管往往只收到形式化的、幻燈片級別的 IT 問題概覽（包括數(shù)據(jù)質(zhì)量）時，這種差異并不令人意外。
他說：“高管看到的是那種干凈、匯總、經(jīng)過潤色的儀表盤；而總監(jiān)看到的是后臺情況 —— 中斷的數(shù)據(jù)管道、不一致的定義、缺乏上下文的警報。”
Bates 曾任 Lenovo 和 General Motors 的 CTO，他在大型汽車制造商處觀察到 IT 問題的視角存在巨大差異，總監(jiān)級 IT 領(lǐng)導者往往能夠指出那些 C 級高管無法察覺的問題。
他說：“總監(jiān)們并不是過于悲觀；他們看到了儀表盤無法展示的缺口。總監(jiān)在評估數(shù)據(jù)信心方面通常更準確，因為他們沉浸在系統(tǒng)中，而不僅僅是瀏覽總結(jié)。”
數(shù)據(jù)策略待平衡
除了 IT 管理層級之間存在數(shù)據(jù)可視化差距外，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題往往還源自零散的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。Aidora（提供 AI 驅(qū)動人力資源軟件）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Anant Agarwal 表示，許多公司為實現(xiàn)所需功能而使用多個 IT 供應商的產(chǎn)品。
他舉例說明：為了運行一款內(nèi)部工具，一家公司可能會使用某一供應商的云服務(wù)、另一供應商的數(shù)據(jù)庫 API、第三供應商的緩存服務(wù)、第四供應商的 AI 工具，以及第五供應商的登錄服務(wù)。
他補充道：“本質(zhì)上，不同供應商擁有的多個較小軟件組合在一起構(gòu)成了這個產(chǎn)品。所有這些系統(tǒng)各自生成數(shù)據(jù)，我們需要付出有意識的努力，將所有生成的數(shù)據(jù)匯聚到一個帶有適當注釋的集中式數(shù)據(jù)湖中，以便后續(xù)確定權(quán)限。”
完成內(nèi)部服務(wù)后，IT 團隊便轉(zhuǎn)而投入下一個項目，Agarwal 說。
他說：“一旦功能構(gòu)建完成，團隊就將項目標記為完成并發(fā)送通知郵件，因此沒有動力確保所有數(shù)據(jù)能夠正確流入，為未來數(shù)據(jù)的使用做好準備。團隊往往更注重短期成果，而忽視長期規(guī)劃。”
這種重視短期成果的做法可能會隨著時間的推移侵蝕組織的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)管理策略資金不足以及對數(shù)字化項目重于數(shù)據(jù)項目的重心，僅是導致大多數(shù)組織數(shù)據(jù)驅(qū)動項目脫軌的其他問題之一。
爭相擁抱 AI
Softserve 大數(shù)據(jù)和分析助理副總裁 Rodion Myronov 表示，過去兩年中，隨著許多公司急于采用生成式 AI 工具，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題變得更加突出。
他說：“當董事會向 C 級人員詢問這一技術(shù)時，人們自然會覺得必須有所表現(xiàn)，你很難真的回答‘不，我不知道我們能用它做些什么’。”
他補充道，許多公司在啟動生成式 AI 項目時，沒有先明確要解決的問題，也沒有清理實現(xiàn)項目成功所必需的數(shù)據(jù)。在某些情況下，內(nèi)部數(shù)據(jù)仍然分散在多個數(shù)據(jù)庫、存儲位置和格式中。
IT 解決方案提供商 TEKsystems 的 CTO Ram Palaniappan 表示，當公司在沒有收集和清洗數(shù)據(jù)的情況下啟動 AI 項目，就容易出現(xiàn) AI 幻覺，從而引發(fā)巨大的商業(yè)失誤。
他說：“如果我基于 AI 的收入報告呈現(xiàn)在董事會面前，而由于某種原因遺漏了某個區(qū)域，大家對你的報告就會信任度下降。”
他指出，圍繞生成式 AI 的初步公關(guān)炒作導致許多倉促啟動的項目沒有使用正確的數(shù)據(jù)。“AI 的公關(guān)效應正在趕上 C 級和副總裁級別人員。當真正執(zhí)行時，總監(jiān)和一線管理者會看到所有這些缺陷，他們現(xiàn)在正在指出這些問題。”
錯誤數(shù)據(jù)帶來的問題
Aidora 的 Agarwal 表示，缺乏優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)會導致多種問題。即使是 CIO 在內(nèi)的 C 級高管也可能要求在數(shù)據(jù)尚未準備就緒的情況下開發(fā)新產(chǎn)品，這可能會導致 IT 領(lǐng)導者因為反復推遲時間表而顯得無能，或者將負擔轉(zhuǎn)嫁給下屬員工。
他說：“團隊可能會被迫開發(fā)一系列他們還未準備好實施的項目，這可能導致項目失敗、交付大幅延遲或者團隊過度疲勞。”
Palaniappan 建議，為彌補數(shù)據(jù)質(zhì)量信心缺口，公司應更加注重在組織結(jié)構(gòu)中的透明度。較低層級的 IT 領(lǐng)導者可以通過制定詳細的 IT 項目路線圖（包括解決數(shù)據(jù)問題的時間表），幫助 CIO 以及 C 級高管了解組織的數(shù)據(jù)成熟度需求。
他說：“采取‘爬行、行走、奔跑’的策略引導事務(wù)朝正確方向前進，并制定明確的路線圖。評估你們在執(zhí)行路線圖時數(shù)據(jù)的成熟度，然后逐步改進。”
Softserve 的 Myronov 補充稱，公司需要堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括側(cè)重于商業(yè)案例、數(shù)據(jù)可訪問性和數(shù)據(jù)安全的數(shù)據(jù)策略。
他建議，組織還應聘請批判性人才，在 AI 及其他數(shù)據(jù)驅(qū)動項目中指出潛在的數(shù)據(jù)問題。
他說：“無論是任何概念驗證項目（POC），甚至不限于 AI 項目以及負責該項目的團隊中，你都會發(fā)現(xiàn)有人全情投入，相信結(jié)果必定會實現(xiàn)；但你不會看到扮演軟件開發(fā)質(zhì)控（QA）角色的人，他們正試圖找出缺陷。”
他說，如果缺少在概念驗證項目中持懷疑態(tài)度的員工，公司就可能在最終失敗的項目上花費過多的時間和金錢。快速失敗或許才是更好的結(jié)果。
他說：“有些開發(fā)者通常只看到一切風和日麗的場景。優(yōu)秀的開發(fā)者專注于構(gòu)建有效的產(chǎn)品，但同時也應該設(shè)立一個完全獨立的角色，僅專注于發(fā)現(xiàn)不可行之處。”
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責編：lijj
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