Quest Software bracht samen met ESG (Enterprise Strategy Group) het 2024 State of Data Intelligence Report uit, waarin jaarlijks de rol van data intelligence bij het ontsluiten van waarde en het bouwen van datagestuurde ondernemingen wordt onderzocht. Datakwaliteit, beveiliging en analyse blijven drie belangrijk drijfveren in data-land.
▼
De belangrijkste bevindingen uit het rapport zijn:
- Het verbeteren van de datakwaliteit (42%), beveiliging (40%) en analyse (40%) blijven de belangrijkste drijfveren voor data-governance. In 2024 is het waarborgen van kwaliteit van data voor AI de op drie na meest genoemde drijfveer voor programma’s voor data-governance (34%) Een derde van de organisaties zegt bovendien dat het gebruiken van data en governance ten behoeve van AI in de top drie staat van zaken die van belang zijn voor de datawaardeketen, naast begrip van de kwaliteit van brondata (38%), en het koppelen, vinden, identificeren en verzamelen van data (33%).
- Het gebruik van dataplatforms is met 71% gestegen ten opzichte van vorig jaar. 95% is van plan is om een self-service-datamarktplaats op te zetten of heeft die al in gebruik. Het gebruik van datamarktplaatsen heft ook steeds meer het tekort aan strategische datakennis op binnen bedrijven.
- Momenteel levert 84% van de organisaties data, waarbinnen 86% de data modelleert. Daarvan beschouwt 71% datamodellering als cruciaal voor de verbetering van data en het bevorderen van samenwerking.
Strategische data
Meer dan een derde van onderzochte organisaties vindt dat ze nu een betere data intelligence-strategie hebben dan vorig jaar. De top drie prioriteiten zijn: het vergroten van het strategisch gebruik van hoogwaardige data (38%), het verrijken van de datakwaliteit (38%) en het ontwikkelen en versterken van data- en governancepraktijken voor toekomstig AI-gebruik (34%).
AI-governance
Toen specifiek werd gevraagd naar belangrijke onderdelen van data -intelligence-programma’s (waaronder data-mapping, data-lineage en data-policy’s), zeiden organisaties dat het beheren van het gebruik van AI-modellen en data de moeilijkste managementuitdaging is. AI-governance voerde de lijst aan met metadatabeheer. Datakwaliteitsbewaking en -herstel, dataprofilering en -kwaliteitsscore, en databeleid en -controle volgen op de voet.