全球数据集成、分析和人工智能（AI）公司QLik发布最新研究指出，尽管企业普遍认可非结构化数据在提升运营效率和生成洞察方面的潜力，但在有效利用该能力上仍面临挑战。缺乏专业知识和工具不足是主要障碍，仅少数公司将超过四分之一的AI预算投入非结构化数据项目。
Qlik分析业务总经理Brendan Grady表示：“非结构化数据占全球数据的80%，商业领袖希望从中获取实际价值并不意外。但研究显示，近70%的受访者认为组织尚未准备好将生成式AI应用于非结构化数据。”
“企业寻求在不重构现有技能和技术栈的前提下采用生成式AI。关键在于将AI无缝集成至当前分析环境，从而从非结构化数据中提取精准答案并驱动业务成果。”
该研究揭示了领导者对非结构化数据及GenAI机遇的认知与行动现状：
– 数据隐私与合规担忧普遍：59%的受访者高度关注数据隐私，47%担忧监管合规，远超对投资回报率（ROI）的关注度（19%）。
– 集成与成本是供应商评估核心：系统集成（55%）、成本（50%）和治理能力（49%）为首要考量，供应商声誉优先级较低（16%）。45%的受访者预计使用非结构化数据可使收入或利润提升10%至20%。
– GenAI兴趣高但重大投资缺位：有意使用GenAI处理非结构化数据的受访者中，三分之二计划投资相关工具；但整体仅有22%的受访者正在进行AI技术重大投资。
– 非结构化数据被视为提效关键：62%的人视其为提升运营效率的机会，仅31%认为能推动创新。45%的人将其用例聚焦于改进内部文档搜索和查询工具。
– 传统搜索工具能力不足：业界普遍认为传统企业管理搜索工具难以最大化庞大文档库价值。仅16%曾购买过从非结构化数据提供见解的工具，且多数尝试仍处于早期或试点阶段。
Enterprise Technology Research首席战略家兼研究总监Erik Bradley指出：“研究凸显了企业在挖掘非结构化数据潜力时存在知识缺口。尽管意愿强烈，但缺乏专业技能和合适工具构成重大障碍。组织需投资于弥合这一差距，并将先进AI能力整合至现有分析框架中。”
注：本次“非结构化数据研究与生成式人工智能”调查由Enterprise Technology Research（ETR）于2024年4月受Qlik委托开展，覆盖多行业200名企业技术决策者。