新研究发现，美国公司每年因数据完整性缺陷而损失 $443K

快速阅读: 据《快速模式》最新报道，优质数据可带来72万亿美元增长潜力，但劣质数据致巨额损失。研究显示，近90%组织因良好信息管理实现收入和利润增长，但64%组织的人工智能就绪性未达标。铁山公司强调数据完整性、透明度和信任的重要性，助力组织把握人工智能机遇。

优质数据能为组织带来高达72万亿美元的增长潜力，但劣质数据却导致巨大损失。
由铁山公司（Iron Mountain）与《金融时报》旗下的FT Longitude合作开展的新研究显示，全球90%的组织在过去12个月中，由于投资信息管理系统和战略，实现了收入和盈利能力的增长，总计全球收入增长达72万亿美元，相当于每家组织平均收入增长19亿美元。

对全球500家大型组织的高级领导者进行的调查显示，人工智能就绪性在未来12个月内的组织目标中至关重要，“负责任来源”的数据是达成这一目标的关键。然而，约64%的受访者表示，其人工智能就绪性未达预期。那些没有充分投资于可信人工智能就绪数据的组织，在过去12个月内因数据完整性缺陷平均损失38.9万美元，总计达全球140亿美元的损失。

以负责任和有效的方式管理数据在人工智能时代具有显著的竞争优势，但许多组织未能充分利用这一点，尽管人工智能就绪性已成为重要的战略优先事项。全球信息管理领导者铁山公司与FT Longitude的新研究探讨了500家大型组织如何利用其信息和数据集实现“人工智能就绪”，并识别出一组具备构建人工智能就绪信息管理能力蓝图的领导者。

近90%的受访者表示，过去12个月的收入和盈利能力增长直接得益于其组织的信息管理实践，包括数据采集、存储和分析能力。这种“优质数据红利”相当于全球总收入增长72万亿美元，或每家组织平均收入增长19亿美元。

铁山公司的研究还表明，平均而言，一个组织在过去12个月中因数据完整性缺陷损失38.9万美元，总计达全球140亿美元的损失。超过三分之一的受访者（34%）指出，人工智能就绪数据是未来12个月影响组织实现战略目标最重要的信息管理重点。然而，大多数组织都在努力弥补能力差距，仅有35%的受访者表示其信息管理策略在人工智能就绪方面始终能创造价值。

超过三分之一的受访者（34%）指出，人工智能就绪数据是未来12个月影响组织实现战略目标最重要的信息管理重点。约64%的受访者表示，其人工智能就绪性未达预期，60%的受访者对其当前的数据完整性水平及获取信息的能力感到忧虑。

此外，70%的受访者指出，他们无法及时整合数据源以支持实时分析决策，76%的受访者指出，重新调整不符合当前需求系统的成本阻碍了一些人工智能计划在过去12个月中的实施。

约64%的受访者表示，其人工智能就绪性未达预期，60%的受访者对其当前的数据完整性水平及获取信息的能力感到忧虑。

铁山公司的研究表明，被调查的组织通过改进新信息管理系统和战略，平均实现19亿美元的收入增长。收入和盈利能力增长最多的领导者在其工作流程中拥有更多数据完整性和准确性保障措施，以确保用于人工智能输出的数据来源可靠：

– 100%拥有消除冗余、过时或琐碎（ROT）数据的流程并实现数据提取自动化。
– 96%使用人工智能仪表板向非技术人员解释结果和数据血缘关系。

这些领先组织更可能采用人工智能营养标签验证数据质量，其中55%的组织正借助人工智能技术自身改善其非结构化数据源，使其更具人工智能就绪性。

研究的其他关键发现：

– 网络安全威胁和合规风险（34%）、数据质量和准确性（31%）以及人才短缺（28%）被视为组织实现人工智能就绪性的主要障碍。
– 较慢的敏捷性（34%）、运营成本增加（33%）和客户体验不佳（31%）被认为是与数据完整性问题相关的常见问题。

纳拉辛哈·戈利（Narasimha Goli），铁山公司首席技术官

随着开源和专用人工智能模型的兴起，数据完整性、透明度和信任比以往任何时候都更为重要。在铁山公司，我们正在投资解决方案，例如我们的铁山洞察力®数字体验平台（DXP），帮助客户为其信息做好准备，用于生成式人工智能及其他人工智能驱动的应用程序。这使组织能够通过自动化快速、大规模提取和组织元数据，并以高精度照亮暗数据和非结构化数据。

密图·巴加瓦（Mithu Bhargava），铁山公司数字解决方案执行副总裁兼总经理

智能信息管理是把握人工智能增长机遇的关键，铁山公司的研究表明，承诺为人工智能模型负责任地获取数据是领先组织的特征。随着人工智能迅速成为必需品，这种以数据质量为先的态度现在对每个组织都不可或缺。

(以上内容均由Ai生成)