Cloudera 最新报告发现：近 80% 的企业表示 AI 发展受限于数据访问难题

Cloudera 数据就绪指数 (Data Readiness Index) 揭示了一种日益严重的 “AI 就绪幻觉”——广泛的应用已超出支撑真正业务影响所需的数据基础。

加利福尼亚州圣何塞, April 15, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- 唯一能够将 AI 融入任意数据环境的公司 Cloudera，今日发布了最新的全球调查《数据就绪指数：理解成功 AI 的基础》(The Data Readiness Index: Understanding the Foundations for Successful AI)，旨在评估企业支持规模化 AI 的准备就绪程度。该调查涵盖了全球近 1,300 名 IT 领导者，报告发现，尽管 AI 的应用率正在增长，但大多数组织仍然缺乏成功所需的数据基础。调查结果揭示了一个显著的悖论：虽然 96% 的组织表示已将 AI 集成到核心业务流程中，85% 表示拥有清晰的数据战略，但仍有近五分之四（约 80%）的企业坦言，其 AI 与数据计划仍然受限于跨环境的数据访问瓶颈。

这一差距揭示了一种新兴的“AI 就绪幻觉”：即企业认为自己已准备好规模化应用 AI，而关键的数据难题仍未得到解决。

Cloudera 首席技术官 Sergio Gago 表示：“企业并非难以采用 AI，而是难以将 AI 从实验阶段落地为实际运营。AI 的有效性完全取决于为其提供燃料的数据。如果无法无缝访问其所有数据，组织便难以达成 AI 所能提供的准确性、可信度和商业价值。没有数据，就无法实现 AI。”

AI 应用程度高，但投资回报率仍然难以捉摸

AI 现已深度嵌入企业各处，但实现持续的投资回报仍非易事。当被问及 AI 计划为何未能达到预期时，受访者指出了几个关键难题：数据质量 (22%)、成本超支 (16%) 以及与现有工作流集成不佳 (15%)。这些障碍表明，要让 AI 投资产生可衡量的业务成果，依然比较复杂。

基础设施的局限性进一步加剧了这一问题。近四分之三 (73%) 的受访者表示，性能限制已阻碍其运营计划，反映出在碎片化环境中扩展 AI 的难度。

数据差距：访问、治理与可见性

这些难题的核心在于缺乏完整的数据访问与控制能力。

84% 的受访者对其组织数据的准确性、完整性和一致性表示有信心。然而，这种乐观情绪往往掩盖了更深层次的问题，包括持续存在的数据孤岛、不一致的数据质量以及有限的可访问性。数据在孤立环境下看似可靠，一旦跨团队、系统或 AI 应用使用，便经常失效，暴露出组织在治理与一致性方面的差距。

只有不到五分之一 (18%) 的受访者表示其数据得到了全面治理，这凸显了感知信心与现实之间的差距。虽然 71% 表示其大部分数据已得到治理，但真正由数据驱动的计划依赖于一个统一、贯穿整个组织的事实来源。

如果没有全面的治理来统一数据并执行清晰的标准，组织可能面临错失良机、决策失误，并导致产出无法发挥应有的潜力。

各行业数据就绪度对比

不同行业的数据就绪状况差异显著。例如，54% 的电信行业受访者表示，他们“完全能够”清晰地了解其数据存储位置。相比之下，仅有 30% 的金融服务业受访者和 31% 的公共部门受访者持相同看法。在数据访问方面，51% 的电信行业受访者表示可以随时访问其所有数据，而金融服务业仅为 24%，公共部门仅为 16%。

尽管数据就绪度较高，但这一优势并未完全转化为运营层面的成功。五分之三 (60%) 的电信行业受访者表示，基础设施性能持续阻碍其运营计划，这一比例在所有受访行业中最高。

这些难题同样延伸至 AI 计划。AI 投资回报率的障碍因行业而异。虽然数据质量是最常见的难题，但成本超支在能源和公用事业行业 (25%) 最为突出。相比之下，医疗保健、制造业和金融服务业 (20%) 的受访者则更突出地指出了与工作流集成不佳的问题。

数据就绪度将定义企业 AI 的下一阶段

随着企业 AI 从实验阶段转向执行阶段，数据就绪度正在成为区分领先者与落后者的决定性因素。

能够全面访问和治理其所有数据（无论数据存储在何处）的组织，更有能力交付可信、可扩展的 AI。值得一提的是，报告中的每一位受访者都表示，其组织至少在一定程度上愿意调整现有框架，以支持真正的数据就绪。

随着企业直面 “AI 就绪幻觉”的局限，前进的道路已然清晰：释放 AI 的全部价值不仅需要雄心，更需要真正的数据就绪。那些能够弥合这一差距的企业，将最有能力驱动持久的影响力，并引领智能商业的下一个时代。

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研究方法
该项调查由 Cloudera 委托 Researchscape 执行，调研了来自美洲、欧洲、中东及非洲和亚太地区的 1,270 名 IT 领导者，这些受访者均任职于员工人数超过 1,000 人的公司。调查开展时间为 2026 年 1 月 22 日至 3 月 3 日。调查结果已根据受访国家/地区的 GDP 总量进行了加权处理，以确保代表性。

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