一項針對收入超過 10 億美元公司的 100 名首席數據官 (CDO) 和首席數據分析官 (CDAO) 的最新調查顯示，95% 的受訪者表示，他們的公司領導層預計對 AI 和 ML 應用程序的投資將帶來收入增長.
Domino 數據實驗室 的研究，由 Wakefield Research，表明 67% 的受訪者正在採用更具攻擊性的數據政策，以尋求通過分析、ML 和 AI 應用程序推動新的業務價值。
但是，該研究表明，數據科學的資金不足以達到領導層的期望——只有 19% 的受訪者表示他們的數據科學團隊已獲得足夠的 AI 和 ML 資源來滿足領導層對增加收入的期望。
“數據科學高管需要適當的資源、授權和支持才能實現收入和轉型目標，”Domino Data Lab 的聯合創始人兼首席執行官 Nick Elprin 說。 “董事會和整個 C-suite 必須投資於 CDO 和 CDAO，並讓他們負責人員、流程和 AI/ML 技術，否則將面臨生存競爭壓力的風險。”
許多 CDO 和 CDAO 認為他們扮演在各種 AI/ML 問題上僅次於 IT，64% 的人表示 IT 在他們的公司做出大多數數據科學平台決策。幾乎所有 CDO 和 CDAO (99%) 都同意，很難說服 IT 將預算集中在數據科學、ML 和 AI 計劃上，而不是傳統的 IT 領域，例如安全性、治理和互操作性。
99% 的受訪者表示，集中支持對其組織的數據科學、ML 和 AI 計劃至關重要。雖然 98% 的人表示，公司開發、運營、監控和持續改進 AI 和 ML 解決方案的速度將決定誰在持續的經濟挑戰中生存和繁榮。
人們擔心短期內的負面影響任期內，43% 的人表示他們失去了商業機會，而 41% 的人承認他們根據錯誤的數據或分析做出了錯誤的決定。此外，儘管對風險有很高的認識，但 46% 的數據高管表示，他們沒有防止數據科學家給組織帶來風險所需的治理工具。
“模型驅動對於成功，但 CDO 和 CDAO 通常缺乏領導 IT 和其他利益相關者實現這些目標的權力，”Domino 數據科學戰略和傳播負責人 Kjell Carlsson 說。 “這項研究清楚地表明，他們既希望也需要掌控局面並開始進攻，而數據監管和治理需求的上升趨勢使他們非常適合這份工作。”
完整報告是可從 Domino 網站獲取。
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