主要發現
全球市值前2,500大企業引述「數據」次數
2023年成長13%
- 過去一年來，外界對生成式AI的強烈興趣，讓數據及建模（data and modelling）成為熱門討論話題。若將大型語言模型和其介面的重大發展，與雲端科技的突出表現、導入規模相互對照，便可發現AI已逐步為消費者所採用，成為日常生活的一部分。有鑑於此，企業也正重新檢視數據策略，並將其作為發展AI的必要基礎。
- 本調查針對全球市值前2,500大企業年報進行分析後發現，數據對企業營運的重要性持續上升：「數據」這個名詞在2023年於前述企業年報被提到的平均次數，較2022年成長了13%，來到81次。最常與數據連動討論的議題涵蓋價值創造、熱門科技及數據賦能，其中以「雲端」（cloud）的27%最高，「多元化」（diversity）與「商業化」（commercial）以26%並列第二，接著依序為「客戶體驗」（customer experience）的6%、「淨零」（net zero）的4%。
- 值得注意的是，引領AI發展的北美及歐洲市場，隨著其技術循環曲線（hype cycle）邁入後期，企業也跨越過度使用AI、將其作為炒作用語的階段：僅分別有6%的北美、歐洲企業年報提到AI（不過提到數據的比例則高達69%、84%）。全球各區域市場中則以南美及拉丁美洲企業年報中提到AI的比例最高（19%），其次為中東及非洲（11%）和亞太地區（8%）。
- 若以產業別而言，則以電腦硬體與設備產業年報中提到AI的比重最高（20%），其次依序為能源（14%）、銀行（12%）、公用事業（14%）、 軟體及服務（11%）、保險業（10%）。
2023年僅24%企業設數據長一職
以銀行、保險業比重最高
- 令人意外的是，與領導階層對數據討論度提升的趨勢不同，企業對數據長的任命人數卻出現下滑：2023年全球市值前2,500大企業中僅24%設有數據長一職（590家），較2022年的27%（682家）減少；2023年則有71位新上任的數據長，較2021年高峰期的120位、2022年的104位減少。其中以銀行（47%）、保險（40%）、 多元化金融（37%）、零售（30%）等產業，設置數據長的比例最高。然而，與數據關聯性強的軟體服務業，設有數據長的比例卻從2022年的44%（排名第三）降至2023年的27%（排名第五），降幅為各產業中最劇烈。
- PwC分析，企業不僅減少數據長的任用，也有遇缺不補的狀況，可能的解釋包括以下三大原因：
- 技術循環度曲線已近尾聲
數據長的業務內容已逐漸為企業所認可，且逐步整合進數據能力強大的企業之中。 - 資金短缺
當今的經濟氛圍充滿挑戰，企業中是否有其他角色，被期望能夠肩負起數據相關職責？ - 市場成熟度
是否是時候迎接新的企業角色？本次調查發現，「企業知識長」（Chief Knowledge Officer）、「人工智慧長」（Chief AI Officer）等職位名稱開始出現。
- 技術循環度曲線已近尾聲
三分之二數據長
任職於員工少於25,000人之企業
南美、亞太區企業設置數據長比重上升
- 設有數據長職務的組織輪廓，也已發生劇烈改變：數據長浪潮吹向小型企業，大企業的數據長人數則大幅下滑。全球市值前2,500大企業中員工人數大於十萬者，設置數據長的比重從2022年的16%降至2023年的10%；員工人數介於25,000與十萬之間者，比重更從2022年的34%下滑至2023年的24%。反觀企業員工人數介於5,000至25,000者，設置數據長的比重從35%大幅上升至46%。意謂如今有約三分之二的數據長，是在員工人數小於25,000、規模較小的企業任職。
- 數據長角色的廣度及複雜度向來廣受討論，尤其在大型組織中更是如此—這類組織中數據相關事務涵蓋面向甚廣，難以由單一人士管理。在規模較小的企業中，委派一位數據長作為窗口，提供更多營運效益不僅適當，也相當必要。較小型的企業在將數據應用至各項營運職能時，數據的影響力更容易見到實效。
- 若以區域別分析，歐洲及北美企業設有數據長的比重雙雙下滑：歐洲從2022年的42%降至2023年的34%，北美則從38%降至31%。不過南美及拉丁美洲、亞太區企業設置數據長的比重則有所成長，前者由2022年的13%升至2023年的17%，後者則從10%略為成長至11%。
北美企業最聚焦數據與雲端議題之連動
亞太企業相對重視數據與區塊鏈、機器人等議題之關聯
- 數據於推動眾多商業領域的科技演進、創新扮演關鍵角色，且其與重要營運課題連動討論的情況，在各區域市場各有不同：北美企業主要聚焦於雲端與商業機會（65%），歐洲（35%）及南美與拉丁美洲（41%）則相對重視多元化。19%的中東及非洲企業則常將數據和客戶體驗連動討論；8%的亞太區企業在提到數據時，亦會提及數位科技（digital tech）、機器人（robotics）、區塊鏈（blockchain）等議題，比例高於其他市場。
- 整體而言，數據的公眾論述仍偏保守，企業多在風險、治理脈絡下討論數據：2023年全球市值前2,500大企業的年報中，提到數據時偏防禦性陳述的比重為22%，高於創新的19%。這或許可與企業對試圖建立堅實防禦基礎，以確保AI成功備感壓力的現況相互印證。
- 不過若要完全善用數據潛能，企業須找到平衡，預設防禦性立場與推動創新的方法，方能驅動成長。數據長必須在這段轉型歷程中扮演關鍵角色，修正價值創造的論述，並應對企業於全球、在地市場的數據優先事項。
數據長三大關鍵問題為企業帶來更多價值
本報告建議，數據長可探討以下三大關鍵問題，為企業帶來更多價值：
- 將數據賦能投資列為優先事項
如何在不過度花費的情況下，進行策略性投資，取得最佳成果？是否能妥善統整企業內部需求，達成規模經濟或以較小的代價達成最大效益，進而提升利潤、生產力？ - 驅動創新，從中獲利
數據能否成為企業資產負債表上的資產？在你之上是否有位更高階的主管，能夠倡導價值創造的機會，提高生產力以創造競爭優勢？你是否能以數據為基礎，滿足持續進化的客戶需求，研發新產品、新服務？ - 跟上市場發展的腳步
掌握市場的發展固然並非一人力所能及，但你是否具備足夠經驗，能從市場上引進最佳解決方案？當新興科技或新的數據來源出現，你是否能夠洞察機先，協助企業保持領先地位？
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