根據數據管理諮詢公司 Carruthers and Jackson 發布的研究報告顯示，26% 的組織 (主要在英國和美國) 缺乏正式的數據戰略，39% 的組織在數據治理框架方面幾乎一無所有，但他們仍在增加人工智慧 (AI) 的使用。
然而，在諮詢公司的第三次數據成熟度指數研究中，受訪的數據領導者表示，數據治理框架正從"一刀切"模式演變為更適合組織各部門的定製化模式。
調查發現，37% 的數據領導者報告採用了多個治理框架，相比 2023 年的 31% 有所增長。
Carruthers and Jackson 聯合創始人兼首席執行官 Caroline Carruthers 在接受 Computer Weekly 採訪時表示："這很重要，因為這樣我們可以更有信心地確保數據得到恰當的處理。採用一刀切的方法往往會導致追求最低標準，這意味著你沒有以應有的方式對待最寶貴的數據資產。"
這項研究於 2024 年 11 月進行，調查對象包括近 200 名數據領導者，他們來自諮詢公司通過首席數據官 (CDO) 暑期學校所建立的社群，該學校由 Carruthers 和她的同事 Peter Jackson 自 2018 年起開辦。Carruthers 確認她在調查之外還單獨採訪了 10 位 CDO。
這項針對全球數據領導者的年度調查顯示，超過四分之一 (26%) 的組織仍在沒有正式數據戰略的情況下運營，39% 的組織表示幾乎沒有或完全沒有治理框架。
在隨報告發布的聲明中，Carruthers and Jackson 表示，研究指出"基礎數據管理實踐存在持續性差距。AI 的快速採用進一步使數據格局複雜化，僅在 12 個月內，不使用 AI 的組織比例就下降了 20%。如今，僅 7% 的組織報告沒有使用 AI，相比去年的 26% 顯著下降。"
Carruthers 表示，AI 在組織中日益突出的一個積極影響是它讓數據使用相關的倫理考慮成為焦點。但諮詢公司指出，儘管 44% 的組織在 AI 倫理討論方面有適度增長，但只有 13% 將這些討論正式轉化為結構化政策。同時，報告顯示雖然 53% 的組織報告 AI 使用增加，但超過半數 (57%) 承認大多數員工仍缺乏數據素養。
Carruthers 評論道："一個 AI 悖論已經形成，儘管組織在過去一年中 AI 工具的使用激增，但員工缺乏有效使用這些工具的數據素養，因為他們對數據的基本理解與去年相比幾乎沒有變化。克服這一問題需要量身定製的、可擴展的培訓和針對 AI 的技能提升。"
"同時，AI 的採用意味著數據需要更加乾淨，團隊需要提高數據標準，否則新技術的變革性益處就無法實現。令人鼓舞的是，越來越多的領導者認識到需要靈活的、針對部門特定的治理來推動數據成熟度。"
"我們看到數據格局開始演變，數據領導者正在應對更大的複雜性，並更深入地認識到需要採取定製化方法來進行數據管理。我們也看到數據領導者的角色在發展——不是要求 CDO 無所不知，而是出現了數據血統專家、數據治理專家、數據可觀察性專家等角色。"
在報告中，Carruthers and Jackson 的數據管理總監 Andrew Lunt 表示："看到近 40% 的組織幾乎沒有或完全沒有數據治理，這仍然令人擔憂。我對那些還沒有開始這個旅程的組織的建議是：想法要大，但要從小處著手。在大多數情況下，數據問題無法一蹴而就。我們幫助組織在幾個小時內了解如何在高層次上處理數據治理，然後幫助他們從小做起，逐步建立起非常有能力的體系。"
在 AI 方面，公司的另一位顧問 Ashley Cairns 報告說："我們已經與多個客戶合作，發現員工在不知情的情況下將客戶或公司數據輸入到公共 AI 工具中。必須加強關於 AI 工具的培訓以避免這種情況。"
在報告中引用的 CDO 之一是足球協會戰略、數據和洞察主管 David Prime。他說："數據戰略和治理框架是高性能數據能力的關鍵要素。然而，這份報告的結果並不讓我感到意外，數據的高知名度和矩陣性質使得在這些關鍵要素上達成一致變得困難。重要的是不要採用一刀切的方法，而是要找到適合組織特定機會和挑戰的解決方案。"
