本报告名为《以战略目标为导向，实现数据现代化》，由Thoughtworks赞助，麻省理工科技评论洞察出品。报告基于对350名全球不同行业资深数据和技术高管的调查以及深度访谈，探讨了数据战略与数据现代化的重要性及其与企业总体商业战略的结合。

报告指出，数据已成为企业成功的关键，尤其是随着人工智能技术的发展，对数据的需求日益增长。然而，许多企业在获取和转化数据为可用资产方面面临挑战。报告强调，企业需要超越现有系统，采用新流程、实践和思维方式解决长期存在的数据问题。

Thoughtworks的数据现代化经验表明，现代工程实践如数据即产品、演进式架构、CI/CD和DataOps等，可以帮助企业在数据方面做好准备，并长期保持这种状态。企业应确保数据战略与商业战略紧密结合，清晰阐述数据和分析技术如何帮助业务部门实现目标。

调查结果显示，数据现代化的主要驱动因素包括实现更明智的决策、支持人工智能模型、脱碳、增强监管合规性和提高运营效率。尽管许多企业认识到数据战略的重要性，但数据战略与商业战略之间仍存在脱节。数据战略应满足技术和技能需求，更应与企业总体业务目标挂钩。

数据质量和时效性是企业数据运营中最需改进的方面。加强数据治理、采用跨职能团队和DataOps是提高数据质量的关键手段。合规性和安全性问题是数据现代化的主要障碍，高成本也给小型企业带来负担。

报告建议，企业应正确看待人工智能目标，展示数据现代化的业务价值，并引入软件工程实践到数据工程领域。同时，数据现代化可能要求企业进行组织结构和数据架构的复杂变革，高管们应从敏捷思维中获益，及早行动，做好转型准备。

来源：麻省理工科技评论&Thoughtworks