Hampir 80% Perusahaan Menyatakan AI Terhalang oleh Cabaran Akses Data, Laporan Baharu Cloudera Mendedahkan

Indeks Kesiapsiagaan Data Cloudera mendedahkan peningkatan fenomena “ilusi kesiapsiagaan AI”, di mana penggunaan meluas mengatasi asas data yang diperlukan untuk menghasilkan impak perniagaan sebenar.

SAN JOSE, Calif., April 15, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Cloudera, satu-satunya syarikat yang membawa AI kepada data di mana-mana, hari ini mengumumkan hasil tinjauan global terbaharunya, The Data Readiness Index: Understanding the Foundations for Successful AI, yang menilai tahap kesiapsiagaan perusahaan dalam menyokong AI pada skala besar. Berdasarkan tinjauan terhadap hampir 1,300 pemimpin IT global, laporan ini mendapati bahawa walaupun penggunaan AI semakin meningkat, kebanyakan organisasi masih kekurangan asas data yang diperlukan untuk mencapai kejayaan. Dapatan tersebut menonjolkan satu paradoks yang ketara: walaupun 96% organisasi melaporkan integrasi AI ke dalam proses perniagaan teras dan 85% menyatakan mereka mempunyai strategi data yang jelas, hampir 4 daripada 5 (~80%) mengakui inisiatif AI dan data mereka masih terhad akibat akses data yang terhad merentasi persekitaran.

Jurang ini menyerlahkan kemunculan “ilusi kesiapsiagaan AI” — kepercayaan bahawa organisasi sudah bersedia untuk menskalakan AI walaupun cabaran data kritikal masih belum diselesaikan.

“Perusahaan bukan bergelut untuk mengguna pakai AI, tetapi bergelut untuk melaksanakannya melangkaui peringkat eksperimen,” kata Sergio Gago, Ketua Pegawai Teknologi di Cloudera. “AI hanya berkesan setakat data yang menyokongnya. Tanpa akses yang lancar kepada semua data mereka, organisasi mengehadkan ketepatan, kebolehpercayaan dan nilai perniagaan yang boleh dihasilkan oleh AI. Anda tidak boleh melaksanakan AI tanpa data.”

Penggunaan AI Tinggi, tetapi Pulangan Pelaburan (ROI) Masih Sukar Dicapai

AI kini telah disepadukan merentasi perusahaan, namun mencapai pulangan pelaburan yang konsisten masih kekal mencabar. Apabila ditanya mengapa inisiatif AI tidak mencapai sasaran, responden mengenal pasti beberapa cabaran utama: kualiti data (22%), lebihan kos (16%) dan integrasi yang lemah ke dalam aliran kerja sedia ada (15%). Halangan ini menyerlahkan kerumitan berterusan dalam menterjemahkan pelaburan AI kepada hasil perniagaan yang boleh diukur.

Kekangan infrastruktur terus memburukkan lagi isu ini. Hampir tiga perempat (73%) responden melaporkan bahawa kekangan prestasi telah menjejaskan inisiatif operasi, mencerminkan kesukaran untuk menskalakan AI merentasi persekitaran yang berpecah-belah.

Jurang Data: Akses, Tadbir Urus dan Keterlihatan

Pada teras cabaran ini ialah kekurangan akses dan kawalan data yang komprehensif.

Sebanyak 84% responden berasa yakin terhadap ketepatan, kelengkapan dan penjajaran data organisasi mereka. Namun, keyakinan ini sering menutupi isu yang lebih mendalam, termasuk silo data yang berterusan, kualiti data yang tidak konsisten dan kebolehcapaian yang terhad. Data yang kelihatan boleh dipercayai secara berasingan sering gagal apabila digunakan merentasi pasukan, sistem atau aplikasi AI, sekali gus mendedahkan jurang dalam tadbir urus dan konsistensi di seluruh organisasi.

Kurang daripada satu dalam lima (18%) responden menyatakan bahawa data mereka ditadbir sepenuhnya, menonjolkan jurang antara keyakinan yang dirasakan dan realiti sebenar. Walaupun 71% menyatakan kebanyakan data mereka telah ditadbir, inisiatif berasaskan data memerlukan satu sumber rujukan tunggal yang konsisten merentas organisasi.

Tanpa tadbir urus yang komprehensif untuk menyatukan data dan menguatkuasakan standard yang jelas, organisasi berisiko menghadapi peluang yang terlepas, keputusan yang lemah serta hasil yang tidak mencapai potensi sepenuhnya.

Perbandingan Kesiapsiagaan Data Mengikut Industri

Landskap kesiapsiagaan data menunjukkan perbezaan yang ketara merentasi industri. Sebagai contoh, 54% responden dalam sektor telekomunikasi menyatakan adalah “sangat benar” bahawa mereka mempunyai keterlihatan penuh terhadap lokasi data mereka. Sebagai perbandingan, hanya 30% responden sektor perkhidmatan kewangan dan 31% responden sektor awam melaporkan perkara yang sama. Dari segi akses, 51% responden dalam sektor telekomunikasi menyatakan mereka boleh mengakses semua data pada bila-bila masa, berbanding hanya 24% dalam perkhidmatan kewangan dan 16% dalam sektor awam.

Walaupun tahap kesiapsiagaan data ini tinggi, kelebihan tersebut belum sepenuhnya diterjemahkan kepada kejayaan operasi. Tiga daripada lima (60%) responden dalam sektor telekomunikasi menyatakan bahawa prestasi infrastruktur secara konsisten menghalang inisiatif operasi, yang merupakan kadar tertinggi antara semua industri yang dikaji.

Cabaran ini turut menjejaskan inisiatif AI. Halangan kepada ROI AI Berbeza Mengikut Industri. Walaupun responden kajian paling kerap menyebut kualiti data, lebihan kos paling ketara dalam sektor tenaga dan utiliti (25%). Sebaliknya, integrasi yang lemah ke dalam aliran kerja dikenal pasti sebagai cabaran utama oleh responden dalam sektor penjagaan kesihatan, pembuatan dan perkhidmatan kewangan (20%).

Kesiapsiagaan Data Akan Menentukan Fasa Seterusnya AI Perusahaan

Apabila AI perusahaan beralih daripada peringkat eksperimen kepada pelaksanaan, kesiapsiagaan data muncul sebagai faktor penentu yang membezakan peneraju daripada yang ketinggalan.

Organisasi dengan akses dan tadbir urus data menyeluruh lebih bersedia menyampaikan AI yang boleh dipercayai dan berskala. Secara khusus, setiap responden dalam laporan ini menunjukkan bahawa organisasi mereka sekurang-kurangnya bersedia untuk menyesuaikan rangka kerja sedia ada bagi menyokong kesiapsiagaan data yang sebenar.

Apabila perusahaan berdepan batasan “ilusi kesiapsiagaan AI”, hala tuju ke hadapan adalah jelas: untuk membuka nilai penuh AI memerlukan lebih daripada aspirasi; ia menuntut kesiapsiagaan data yang sebenar. Organisasi yang merapatkan jurang ini akan berada pada kedudukan terbaik untuk memacu impak jangka panjang dan menerajui era seterusnya perniagaan pintar.

Untuk maklumat lanjut mengenai cabaran AI perusahaan dan cara menanganinya, sila rujuk laporan penuh disini.

Metodologi
Tinjauan ini, yang ditauliahkan oleh Cloudera dan dijalankan oleh Researchscape, menilai pandangan 1,270 pemimpin IT merentasi rantau AMER, EMEA dan APAC yang bekerja di syarikat dengan lebih daripada 1,000 orang pekerja. Tinjauan ini dijalankan dari 22 Januari 2026 hingga 3 Mac 2026. Keputusan tinjauan ini telah dilaraskan untuk mewakili KDNK keseluruhan negara yang dikaji.

Perihal Cloudera
Cloudera merupakan satu-satunya syarikat platform data dan AI yang dipercayai oleh organisasi besar untuk membawa AI terus ke lokasi data mereka. Tidak seperti penyedia lain, Cloudera menawarkan pengalaman awan yang konsisten dengan penyatuan awan awam, pusat data di premis, dan edge — semuanya berlandaskan asas sumber terbuka yang telah terbukti. Sebagai perintis dalam bidang data besar, Cloudera memperkasakan perniagaan untuk menerapkan AI dan mengawal 100% data mereka dalam semua bentuk, sekali gus menambah baik keselamatan, tadbir urus serta cerapan masa nyata dan ramalan. Jenama terbesar dunia merentasi pelbagai industri bergantung kepada Cloudera untuk mengubah cara membuat keputusan demi meningkatkan keuntungan, melindungi daripada ancaman, malah menyelamatkan nyawa.

Untuk mengetahui lebih lanjut, layari Cloudera.com dan ikuti kami di LinkedIn serta X. ©2026 Cloudera dan tanda yang berkaitan merupakan tanda dagangan atau tanda dagangan berdaftar milik Cloudera, Inc. Semua nama syarikat dan produk lain mungkin merupakan tanda dagangan pemilik masing-masing.

Hubungi
Jess Hohn-Cabana
cloudera@v2comms.com

Legal Disclaimer:

EIN Presswire provides this news content "as is" without warranty of any kind. We do not accept any responsibility or liability for the accuracy, content, images, videos, licenses, completeness, legality, or reliability of the information contained in this article. If you have any complaints or copyright issues related to this article, kindly contact the author above.