5月9日，Splunk发布暗数据研究报告，该报告显示企业忽视了有潜在价值的数据，并且缺乏资源去充分利用这些数据。研究显示，尽管企业高管认识到利用所有数据的价值，但企业机构总数据的一半以上（55%）是“暗数据”，这意味着他们要么不知道这些数据的存在，要么不知道如何找到、准备、分析或使用这些数据。
TRUE Global Intelligence在Splunk的指导下进行了调查并完成《暗数据现状报告》。该调查采访了1300多名跨国业务经理和IT领导，了解他们所在的企业机构如何收集、管理并使用数据。研究结果表明，在这个数据以前所未有的速度连接设备、系统和人的时代，尽管数据是首要考虑因素，但行动力远远没有跟上。
- 美国、英国、法国、德国、中国、日本和澳大利亚的受访者中有76％认为“拥有最多数据的企业机构将在竞争中获胜”。
- 60%的受访者表示，他们所在企业机构中超过一半数据是暗数据，三分之一的受访者表示，他们所在企业机构中超过75%的数据是暗数据。
- 业务领导表示，他们恢复暗数据的三大障碍中，首当其冲的是数据量，其次是缺乏必要的技能和资源。
- 超过半数（56%）的受访者承认，“数据驱动”只是自己所在企业机构的一个空口号。
- 82%的受访者表示人类现在和将来都将处于人工智能的核心地位。
Splunk首席技术官Tim Tully表示：“数据很难处理，因为它正以惊人的速度增长，很难进行组织。因此，在这种混乱的环境中，企业很容易感到无助。我很高兴看到世界各地的人们有机会审视暗数据，尽管只有不到三分之一的受访者表示他们有能力将数据转化为行动。这为有动力的领导者、专业人士和雇主提供了一个巨大的机会，使其能够学习新技能，收获更多成果。Splunk可以让这些企业机构感到自己有能力掌控对暗数据的识别和使用。”
受访者在抓住职业和领导机会方面行动迟缓
尽管受访者了解暗数据的价值，但他们承认没有可以利用这些数据的工具、专业知识或员工。此外，大多数高管表示，他们就快退休了，没有动力去了解数据。数据是未来的工作趋势，但只有一小部分专业人士似乎在认真对待它。受访者一致认为，虽然没有一刀切方案，但最具潜力的解决方案包括：培训更多的员工从事数据科学和分析，增加对数据整理的资金投入，以及部署软件，使技术水平较低的员工能够自己分析数据。
- 92%的受访者表示他们“愿意”学习新的数据技能，但只有57%的人“极为”或“非常”热衷于更多地使用数据。
- 69%的人表示，不管对业务或职业生涯有何影响，他们都愿意继续做自己正在做的事情。
- 当被问及如何教育自己和团队时，超过半数（53%）的受访者表示，他们年龄太大，学不了新的数据技能。
- 66%的受访者认为缺乏高层领导的支持是收集数据的一大挑战，约五分之一（21%）的受访者认为“企业机构领导对数据缺乏兴趣”是一大挑战。
人工智能被认为是精通数据的企业机构的下一个竞争前沿
全球受访者都认为人工智能通常会增加机会，而不是取代人。尽管调查显示，目前很少有企业机构正在使用人工智能，但大多数组织都看到了它的巨大潜力。例如，在一系列的用例中——包括运营效率、战略决策、人力资源和客户体验，只有10%到15%的受访者说他们的组织正在为这些用例部署人工智能，而大约三分之二的人看到了人工智能的潜在价值。
- 大多数受访者（71％）看到了使用人工智能分析数据的潜力。
- 73％的人认为人工智能可以弥补IT方面的技能差距。
- 82％的受访者表示，人类永远是人工智能的核心，72％的人认为人工智能只是解决业务问题的工具。
- 只有12％的受访者使用人工智能来指导业务战略，61％的受访者希望他们所在的企业机构在未来五年内以这种方式增加对人工智能的使用。
不同地区有不同的观点：中国在理解暗数据潜力方面走在了最前面
研究还发现，在接受调查的七个国家中，人们在态度和观点上存在一些明显的差异。例如，法国、德国和日本的受访者似乎不太在意数据技能对其职业生涯的价值，平均而言，持肯定态度的受访者比其它国家少25%。绝大多数中国受访者对人工智能表示出了极大的热情和信心，但他们目前的采用率（20%）仅略高于全球平均水平（16%）。
中国市场最热衷于数据价值和数据整理技能。虽然大多数IT和业务经理（81％，是所有市场中最高的）认为数据技能对未来的工作极为重要或非常重要，并且有助于解决人工智能方面的挑战，但许多人对于自己具备这些技能的评价并不高。
- 85%的中国受访者（所有市场中比例最高）认为，人工智能可以弥补IT方面的技能差距。
- 中国是仅有的两个“绝大多数受访者（77%）都声称极为或非常了解人工智能”的市场之一。
- 96%的中国受访者认为，人工智能是由数据推动的；91%的受访者认为，无论是现在还是将来，人类都处于人工智能的核心位置。
- 82%的受访者认为，数据与企业机构的成功息息相关，91%的受访者认为“拥有最多数据的企业机构将在竞争中获胜”。
- 87%的受访者认为数据在未来十年将变得更有价值
- 77%的受访者“非常或极其愿意”学习新的数据整理技巧。
