Mentre l'AI, l'analisi e il processo decisionale in tempo reale ridisegnano il modo in cui le aziende competono, la preparazione dei dati è emersa come prerequisito fondamentale per trasformare l'ambizione in impatto. Tuttavia, mentre le organizzazioni sono desiderose di estrarre valore dai loro dati, molte stanno scoprendo una dura verità: le loro basi non sono state costruite per le esigenze dell'era dell'AI.
Per identificare i pezzi mancanti del puzzle dei dati, Cloudera ha intervistato oltre 1.200 leader IT in 14 paesi per esaminare quanto le organizzazioni siano preparate a tradurre i dati in valore aziendale in tutte le aree dell'azienda. I risultati hanno rivelato che ora più che mai i dati sono saldamente consolidati come priorità strategica, con un forte consenso dei dirigenti e un aumento degli investimenti su tutti i fronti.
Ma sotto questo slancio si cela una realtà più complessa. Sebbene la maggior parte delle organizzazioni riconosca l'importanza della disponibilità dei dati, sfide significative di natura strutturale, culturale e di governance continuano a limitare i progressi. I seguenti risultati indicano un divario crescente tra aspirazione ed esecuzione, che alla fine definirà quali organizzazioni potranno scalare con successo l'AI e quali resteranno indietro.
La disponibilità dei dati è una risorsa strategica
La disponibilità dei dati è un fattore chiave per il vantaggio competitivo nell'era dell'AI, e questa convinzione è evidente nel forte allineamento dei dirigenti. L'89% percento degli intervistati afferma che la leadership senior comprende e dà priorità all'infrastruttura dati necessaria per abilitare l'AI su larga scala, un chiaro segnale che le conversazioni sui dati sono entrate nella sala riunioni.
Questo allineamento comporta una connessione più stretta tra i dati e i risultati aziendali. L'86% degli intervistati ha dichiarato che le loro organizzazioni hanno strategie dei dati ben definite e legate agli obiettivi aziendali. Per abilitare queste strategie, l'86% delle organizzazioni sta aumentando la spesa per il cloud per l'infrastruttura dati, riflettendo una tendenza diffusa verso architetture più scalabili e flessibili, capaci di supportare carichi di lavoro di analisi avanzate e AI.
Questa fase del ciclo di adozione dell'AI è caratterizzata anche dalla sperimentazione e dall'apertura al cambiamento. Quasi tutte le organizzazioni (94%) indicano di essere disposte ad adottare o evolvere i quadri di governance, un segnale importante che le imprese comprendono la necessità di bilanciare l'innovazione con il controllo, la fiducia e la conformità.
Cosa frena le organizzazioni basate sui dati
Nonostante ambizione, allineamento e investimenti raggiungano nuovi livelli, il percorso verso una reale predisposizione ai dati rimane accidentato. Nonostante l'aumento degli investimenti, il sondaggio suggerisce che le aspirazioni siano ancora in anticipo rispetto all'esecuzione e che le organizzazioni debbano ancora affrontare profonde sfide strutturali.
I dati necessari esistono, ma le persone non riescono a trovarli o ad accedervi facilmente, e i silos organizzativi rallentano la collaborazione. Più di un terzo (34%) degli intervistati ha dichiarato che i dati in silos sono il problema principale che impedisce loro di collaborare, condividere, gestire e utilizzare i dati in modo efficace. I silos di dati possono persistere perché i dati non sono ben integrati tra i sistemi aziendali. La maggior parte ha riferito che le proprie fonti di dati erano in qualche modo integrate tra i diversi ambienti, ma permangono lacune significative. Solo il 30% dei leader IT ha dichiarato che le loro fonti di dati erano completamente integrate, mentre il 52% ha affermato che erano per lo più integrate. Sebbene ciò rappresenti un progresso, il divario indica che molte aziende non sono ancora completamente attrezzate per supportare iniziative di AI su larga scala.
I leader IT hanno inoltre citato una serie di altri ostacoli alla collaborazione con i dati, tra cui requisiti e processi di accesso complessi (47%), visibilità limitata su dove risiedono i dati (44%), formazione e alfabetizzazione sui dati insufficienti (41%) e resistenza culturale alla condivisione dei dati (34%). È evidente che esistono diversi ostacoli che impediscono di raggiungere la piena prontezza dei dati, e le aziende devono tenerne conto per poter tagliare il traguardo.
Il paradosso dei dati: investimento e preparazione
Il sondaggio rivela un paradosso: le aziende investono molto in piattaforme di dati e AI, eppure faticano ancora con problemi di governance e accesso. Sebbene solo il 20% degli intervistati abbia risposto che tutti i loro dati sono governati, il 90% ha affermato che la maggior parte dei propri dati lo è, il che, sulla carta, è un dato positivo. Tuttavia, ciò contrasta con l'80% che ha dichiarato che le proprie iniziative in materia di dati sono ostacolate dalla mancanza di accesso a tutti i dati necessari. Anche quando le organizzazioni ritengono che i loro dati siano ampiamente governati, tale governance manca dell'accessibilità e dell'integrazione necessarie per supportare casi d'uso reali. Di conseguenza, i dati possono essere tecnicamente "governati", ma rimangono frammentati e difficili da reperire, limitandone quindi il valore.
L'adozione della tecnologia da sola non garantisce la disponibilità dei dati. Sebbene il sondaggio abbia rilevato una forte adozione della governance, l'accesso ai dati rimane un collo di bottiglia critico. Un quarto degli intervistati (24%) non ha piena fiducia nell'accesso ai propri dati aziendali, il che significa che anche in ambienti relativamente maturi l'accesso universale ai dati non è garantito.
Il gioco con la disponibilità dei dati riguarda la coesione e l'accessibilità. Finché le organizzazioni non colmeranno questo divario, gli investimenti nell'AI e nell'analitica avanzata continueranno a non dare risultati, limitati dalla realtà pratica di far arrivare i dati giusti nelle mani giuste al momento giusto.
La prossima frontiera della competizione
La soluzione a questo paradosso non consiste solo nel raccogliere più dati: dipende dalle organizzazioni che sono in grado di gestire, accedere, fidarsi e collaborare utilizzando i dati esistenti.
La prontezza dei dati è fondamentale per sbloccare tutto il potenziale dell’AI. Implica molto più che disporre di dati: richiede di usare l’intero set di dati, ovunque sia archiviato, per ricavare informazioni preziose e migliorare le competenze in ambito AI a supporto degli obiettivi strategici. Il Data Readiness Survey di Cloudera mostra chiaramente l’opportunità per le organizzazioni di investire ora nella prontezza dei dati, così da essere preparate al meglio a guidare in un futuro trainato dall'AI.
Cloudera supporta le organizzazioni aziendali nella preparazione dei loro dati per un futuro guidato dall'AI. Per saperne di più su come accelerare il percorso di preparazione dei dati, visita il nostro sito web.
