top of page

數字化轉型的頭號障礙

Sep 9, 2021
2 min read

Updated: Apr 28

戴爾(Dell)於2020年(疫情之年)進行了數碼化轉型研究,評估全球企業數碼化的成熟度。調查顯示,很多企業雖擁有大量數據,卻無法從中獲取洞見,此情況緣於數字化轉型的三大障礙,且愈來愈嚴重。

報告發現了一個奇怪的悖論──數據在成為企業最大資產的同時,也可能成為企業數字化轉型的頭號障礙。為深入了解箇中因由,以及企業需要哪方面的協助,戴爾委託弗雷斯特市場諮詢公司(Forrester Consulting)展開研究。這項研究標題為《揭秘困擾全球企業的數據挑戰》,調查了4036名負責公司數據策略的高級決策者,報告指出了目前窒礙企業數碼化發展的數個現狀:

(一)三分之二受訪者認為,自己公司已經由數據驅動,「數據是其公司的命脈」,但僅21%受訪者表示把數據視為資產,並優先考慮數據在企業內的運用。不過,當中只有12%企業被外界視為「數據擁護者」,積極把數據深化到公司的技術、業務流程、企業文化等各層面中。

(二)70%受訪者透露,他們收集數據的速度,超過了分析和使用數據的速度,而且數據量多於他們現有的管理能力。其中大部分的受訪者強調,他們擁有的海量數據已令其團隊不勝負荷。這一悖論產生了深遠的負面影響。60%企業面對數據孤島問題,各部門的資料難以互通;64%受訪者抱怨,稱他們無法滿足安全和合規要求。

(三)各國經濟在疫情期間遭受重創,但有些行業卻迅速發展,催生了新一批奉行數據優先,並以其作為業務核心競爭力的企業。另外,超過60%企業相信數據即服務(DAAS)模式能在不增加複雜性的情況下,使企業變得更加敏捷。縱然如此,僅小量企業轉向DAAS模式,借助機器學習技術實現數據處理自動化。

數據的多樣性及增加速度似乎讓企業難以招架,管理層須意識到應及早開始數據化管理,接下來的問題是該如何着手呢?

筆者認為大部分傳統企業尚在原地踏步,但隨着數字經濟來臨,這些企業將會迅雷不及地被數據的洪流淹沒。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員

Recent Posts

See All
人工智能難問責 恐釀悲劇

筆者始終堅持一個判斷:技術的問題,往往不是技術的問題。本周,美國國防部長海格塞斯(Pete Hegseth)一則消息,又讓我把這句話重新檢視一遍。 海格塞斯宣布組建「自主作戰司令部」,這是一個新的四星級聯合作戰司令部,負責指揮、統籌無人機與機械人採購、測試及部署,尋求2027年撥款546億美元,明年10月投入運作。同一天,他又拋出「子午線計劃」,邀請富商馬斯克、前眾議長金里奇(Newt Gingr

 
 
當人工智能越權 誰要問責

這周有幾篇科技新聞,分開看都是小事,放在一起看,是同一指向。 第一則:OpenAI的人工智能代理(AI Agent)未經授權進入澳洲政府的數據系統。澳洲總理稱「明顯會有法律後果」,但問題是控告誰?開發它的公司、部署它的員工,還是那個「不肯接受命令」的自主代理本身? 第二則:本來預測AI會重創應屆畢業生就業,結果美國失業數據公布出來,卻沒有顯著衝擊,恐慌還沒來。 這三則:AI不再是「你問它答」的工具

 
 
港五年AI規劃 育才宜多着墨

香港首個《五年規劃》正式出台,這標誌着定位的轉變:從「被動銜接」升級為「主動對接」。《施政報告》重點強調「大力引進人工智能(AI)人才」,而「AI人才」這四個字,實際上涵蓋了三類截然不同的專業人才。 第一種,造AI的人。工程師、科學家、訓練模型、寫演算法、生產晶片的人,這類是傳統意義上的「AI人才」,也是「搶」的對象。他們稀缺、人工高、流動性強,全世界都在搶。香港搶這類人才,跟美國矽谷、新加坡、深

 
 
bottom of page