根据数据管理咨询公司 Carruthers and Jackson 发布的研究报告显示，26% 的组织 (主要在英国和美国) 缺乏正式的数据战略，39% 的组织在数据治理框架方面几乎一无所有，但他们仍在增加人工智能 (AI) 的使用。
然而，在咨询公司的第三次数据成熟度指数研究中，受访的数据领导者表示，数据治理框架正从"一刀切"模式演变为更适合组织各部门的定制化模式。
调查发现，37% 的数据领导者报告采用了多个治理框架，相比 2023 年的 31% 有所增长。
Carruthers and Jackson 联合创始人兼首席执行官 Caroline Carruthers 在接受 Computer Weekly 采访时表示："这很重要，因为这样我们可以更有信心地确保数据得到恰当的处理。采用一刀切的方法往往会导致追求最低标准，这意味着你没有以应有的方式对待最宝贵的数据资产。"
这项研究于 2024 年 11 月进行，调查对象包括近 200 名数据领导者，他们来自咨询公司通过首席数据官 (CDO) 暑期学校所建立的社群，该学校由 Carruthers 和她的同事 Peter Jackson 自 2018 年起开办。Carruthers 确认她在调查之外还单独采访了 10 位 CDO。
这项针对全球数据领导者的年度调查显示，超过四分之一 (26%) 的组织仍在没有正式数据战略的情况下运营，39% 的组织表示几乎没有或完全没有治理框架。
在随报告发布的声明中，Carruthers and Jackson 表示，研究指出"基础数据管理实践存在持续性差距。AI 的快速采用进一步使数据格局复杂化，仅在 12 个月内，不使用 AI 的组织比例就下降了 20%。如今，仅 7% 的组织报告没有使用 AI，相比去年的 26% 显著下降。"
Carruthers 表示，AI 在组织中日益突出的一个积极影响是它让数据使用相关的伦理考虑成为焦点。但咨询公司指出，尽管 44% 的组织在 AI 伦理讨论方面有适度增长，但只有 13% 将这些讨论正式转化为结构化政策。同时，报告显示虽然 53% 的组织报告 AI 使用增加，但超过半数 (57%) 承认大多数员工仍缺乏数据素养。
Carruthers 评论道："一个 AI 悖论已经形成，尽管组织在过去一年中 AI 工具的使用激增，但员工缺乏有效使用这些工具的数据素养，因为他们对数据的基本理解与去年相比几乎没有变化。克服这一问题需要量身定制的、可扩展的培训和针对 AI 的技能提升。"
"同时，AI 的采用意味着数据需要更加干净，团队需要提高数据标准，否则新技术的变革性益处就无法实现。令人鼓舞的是，越来越多的领导者认识到需要灵活的、针对部门特定的治理来推动数据成熟度。"
"我们看到数据格局开始演变，数据领导者正在应对更大的复杂性，并更深入地认识到需要采取定制化方法来进行数据管理。我们也看到数据领导者的角色在发展——不是要求 CDO 无所不知，而是出现了数据血统专家、数据治理专家、数据可观察性专家等角色。"
在报告中，Carruthers and Jackson 的数据管理总监 Andrew Lunt 表示："看到近 40% 的组织几乎没有或完全没有数据治理，这仍然令人担忧。我对那些还没有开始这个旅程的组织的建议是：想法要大，但要从小处着手。在大多数情况下，数据问题无法一蹴而就。我们帮助组织在几个小时内了解如何在高层次上处理数据治理，然后帮助他们从小做起，逐步建立起非常有能力的体系。"
在 AI 方面，公司的另一位顾问 Ashley Cairns 报告说："我们已经与多个客户合作，发现员工在不知情的情况下将客户或公司数据输入到公共 AI 工具中。必须加强关于 AI 工具的培训以避免这种情况。"
在报告中引用的 CDO 之一是足球协会战略、数据和洞察主管 David Prime。他说："数据战略和治理框架是高性能数据能力的关键要素。然而，这份报告的结果并不让我感到意外，数据的高知名度和矩阵性质使得在这些关键要素上达成一致变得困难。重要的是不要采用一刀切的方法，而是要找到适合组织特定机会和挑战的解决方案。"
