中國北京，2026年4月15日——致力于將AI技術應用于復雜環境中數據的Cloudera今日發布最新全球調研報告《數據就緒指數：解讀成功實現AI的基礎》，深入探討了企業大規模部署 AI 方面的準備情況。該報告對全球近1,300名IT領導者進行調研，發現盡管 AI 應用正在加速普及，但大多數企業仍缺乏支持其成功落地所需的數據基礎。

調研結果顯示出一個悖論，盡管96%的企業表示已將 AI 納入核心業務流程，85%的企業表示已具備清晰的數據戰略，但仍有近五分之四（約80%）的企業承認，其 AI 與數據項目依然受到跨環境數據訪問的限制。

這一差距凸顯了正在逐漸浮現的“AI就緒幻覺”問題。即企業認為自身已具備大規模應用 AI 的能力，但關鍵的數據挑戰仍未得到解決。

Cloudera首席技術官 Sergio Gago 表示：“企業并不缺乏采用 AI 的能力，真正的難點在于如何將AI從實驗階段推進到規模化落地。 AI 的效果取決于其所依靠的數據質量。如果企業無法無縫訪問所有數據，AI 在準確性、可信度及業務價值方面就會受到限制。沒有數據，就無法實現AI。”

Cloudera大中華區技術總監劉隸放表示：“在中國市場，企業正加速從AI試點邁向規模化應用階段，但基礎數據能力仍是決定成效的關鍵因素。許多中國企業已具備清晰的數據戰略，并積極推進AI落地，但在數據一致性和治理方面仍面臨挑戰。Cloudera助力企業實現高質量的數據集成、統一訪問與治理，從而真正釋放AI的潛力，提升運營效率、優化決策，并最終推動業務創新。”

AI 應用廣泛，但投資回報仍難以實現

如今，AI 已融入企業各個層面，但要實現穩定的投資回報依然充滿挑戰。在被問及 AI 項目為何未達預期時，受訪者提到了幾個關鍵問題：數據質量（22%）、成本超支（16%）以及與現有工作流程整合不佳（15%）。這些原因說明了將 AI 投入轉化為可量化商業成果的復雜性。

基礎設施的限制進一步加劇了這一問題。近四分之三（73%）的受訪者表示，性能瓶頸阻礙了項目運營的推進，這反映出在企業在碎片化環境中規模化部署 AI 面臨的困境。

數據鴻溝：訪問、治理和可視性

這些障礙的核心在于缺乏對數據的全面訪問與管控。

84%的受訪者對其企業數據的準確性、完整性和一致性充滿信心。然而，這種樂觀通常掩蓋了更深層的問題，包括長期存在的數據孤島、數據質量不一致以及訪問受限。那些在單一環境中看似可靠的數據，一旦在跨團隊、跨系統或 AI 應用中使用，往往會暴露出企業在數據治理和一致性缺失方面的問題。

僅不到五分之一（18%）的受訪者表示其數據已實現全面治理，這凸顯了“認知信心”與“現實情況”之間的差距。雖然71%的受訪者表示其大部分數據已得到治理，但真正以數據驅動的業務實踐仍依賴于貫穿企業的一致且可信的單一數據源。

如果缺乏全面的數據治理機制來整合數據并執行明確標準，企業將有可能面臨錯失重要業務機會、決策失誤，以及難以充分發揮其全部潛力的風險。

不同行業數據就緒程度對比

不同行業在數據就緒方面呈現出顯著差異。例如，54%的電信行業受訪者表示“完全清楚”數據的存儲位置。相比之下，僅有30%的金融服務行業受訪者和31%的公共部門受訪者持相同觀點。在數據訪問方面，51%的電信行業受訪者表示可以隨時訪問全部數據，而金融服務行業和公共部門的這一比例分別僅為24%和16%。

盡管數據就緒程度較高，但這一優勢尚未轉化為運營成效。五分之三（60%）的電信行業受訪者表示基礎設施性能持續制約其運營項目推進，這一比例在所有受訪行業中最高。

這些挑戰同樣延伸至AI 項目。不同產業在實現 AI 投資回報方面面臨的障礙各不相同。總體來看，數據質量是最常被提及的問題，而在能源與公用事業領域，成本超支最為突出（25%）。相比之下，醫療、制造及金融服務行業的受訪者更強調與現有工作流程整合不佳這一問題（20%）。

數據就緒將決定企業AI的下一階段

隨著企業AI 從試驗階段邁向實施階段，數據就緒程度正成為區分領先者與落后者的關鍵因素。

能夠全面訪問并有效治理其復雜環境中數據的企業，將更有可能提供可信且可擴展的AI 能力。值得注意的是，報告中的受訪者均表示，其所在企業至少在一定程度上愿意調整現有框架，以真正實現數據就緒。

隨著企業逐漸意識到“ AI 就緒幻覺”的局限性，發展的路線也會更加清晰。釋放 AI 的價值不僅需要雄心，更需要真正的數據就緒能力。能夠彌合這一差距的企業，將更有機會創造長期價值，并引領智能商業的未來發展。

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