企业开发及采用AI 面临多重数据技术挑战 | 联合早报

在采用人工智能（AI）技术上，69%的新加坡企业在无缝整合新数据源上存在不足，68%经常面临数据所有权分裂的挑战，而且65%缺少管理AI项目和工作流程的技能和人才。

硅谷数据流平台公司Confluent最新发布的2024年全球数据流报告发现，新加坡企业在投资开发和采用AI技术中，面临多项数据方面的挑战。

Confluent通过问卷的方式，调查了全球12个国家的4110名来自至少拥有500名员工的企业的信息技术（IT）领导人，其中161名来自新加坡。

在数据获取和管理方面，新加坡受访者面临的三大主要问题为数据及时性与质量的不确定性（68%）、治理相关的脱节问题（65%），以及数据沿袭（data lineage）中的不确定性（62%）。

报告指出，新加坡受访者认为，使用数据产品的主要收益包括促进不同企业部门之间数据共享的信心（96%）、通过产品内嵌的规则实践增强风险管理（90%），以及基于使用指标（usage metrics）优化成本分配与收费，以及强化解耦（decoupling）和抽象化来提高灵活性（各89%）。

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](https://www.bdggg.com/2024/zaobao/news_2024_07_04_692422) 新加坡受访者表示，在2024年里将主要投资于企业的安全与安全管理（66%）、AI与机器学习解决方案（48%）和数据管理、保护与治理（44%）。

数据流技术市场逐渐扩大

在数据流技术的应用方面，66%的新加坡受访者在打造丰富且响应迅速的客户体验服务方面已经显著受益。紧随其后的是更有效的IT监控与管理（60%）和加强企业内数据驱动的运营决策（59%）。

报告显示，12%的新加坡受访者已在关键系统的生产过程中多次部署数据流技术，实现数据重用并建立企业不同部门之间的共通运行模型。　　

此外，70%的新加坡受访者仅在少数地方部署数据流技术，且数据和使用情况在不同团队之间不互通。14%的本地受访者已经开始相关项目，并将数据流技术部署到非关键应用中，另有3%仍处于试验阶段。

在圆桌会议上讨论调查结果时，Confluent全球现场首席技术官凯（Kai Waehner）指出，数据流的核心商业价值之一在于提供实时场景数据。它的商业应用非常广泛，包括实时交易欺诈检测、个性化营销、成本优化，以及加快产品上市速度等。