Salesforce 发布的《数据与分析现状报告（第二版）》基于全球近 8000 位数据与分析领导者及跨职能业务领导者的调研，深入剖析了智能时代下企业数据管理与应用的现状、挑战及未来趋势。
报告核心发现，AI 的加速发展尤其是智能体技术的兴起，正重塑企业数据范式。63% 的业务领导者称所在组织高度数据驱动，较 2023 年提升 10 个百分点，但近三分之二的技术领导者表示企业难以用数据推动业务优先级，数据驱动的意愿与实际成效存在显著差距。93% 的企业已在技术栈中应用至少一种 AI，生成式 AI、预测性 AI 和智能体 AI 的 adoption 率持续攀升，促使企业将数据基础设施与管理的 IT 预算提升至 AI 预算的四倍。
数据信任不足成为关键瓶颈。仅约半数业务领导者对数据的准确性、可靠性等核心维度完全自信，50% 的领导者无法及时生成相关洞察，部分企业因数据问题导致决策失误、结论矛盾甚至依赖直觉判断。数据分散问题突出，企业平均使用多种数据存储和处理环境，19% 的数据处于 “被困” 状态，数据孤岛和实时访问缺失成为首要挑战。同时，80%-90% 的企业数据为非结构化数据，其中蕴含的宝贵洞察难以被传统方法挖掘。
在数据基础建设方面，企业面临多重压力。70% 的数据与分析领导者认为非结构化数据中藏有高价值洞察，但数据整合、协调等管理难题突出。传统 ETL 集成方式存在治理复杂、成本高昂等问题，56% 的组织开始采用零拷贝数据集成，这类企业在 AI 模型训练、客户数据连接等方面表现更优。
数据治理与安全保障亟待加强。仅 43% 的数据与分析领导者建立了正式的数据治理框架，88% 认为 AI 发展需要新的治理方法，且多数企业缺乏伦理 AI 指南。数据安全方面，虽多数企业采取了备份、检测等基础措施，但仅有 35% 制定了事件响应计划，智能体技术被视为提升治理与安全水平的潜在解决方案。
未来，智能体互操作性将成为企业竞争关键，89% 的领导者认为其很快将成为业务必需，但 62% 不确定自身数据基础是否就绪。不同行业在数据优先级、挑战和应用成效上存在差异，如汽车行业对实时洞察生成信心最低，政府部门数据量年增长预期最高。
报告指出，企业需构建强大的数据与 AI 基础，推进数据统一与零拷贝集成，完善治理框架，提升全员数据素养，才能在智能时代充分释放数据价值，实现创新与业务增长。
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