多數(shù)高級管理人員一致認為，雖然他們正在投資分析技術，但這些投資未必能帶來他們期望的成果。企業(yè)為各部門提供無所不在的分析能力時，受訪者列出三大基本挑戰(zhàn)：
1) 分析技術過于復雜：不到四分之三(74%)的受訪者表示，企業(yè)使用復雜的分析技術;其中42%的受訪者認為企業(yè)員工難以使用或理解分析技術。
2) 用戶無法獲取所有所需數(shù)據(jù)：79%的受訪者表示，他們需要獲得更多企業(yè)數(shù)據(jù)，才能高效完成任務。
3) 缺少“獨角獸”式數(shù)據(jù)科學家成為瓶頸：僅25%的受訪者表示，其全球企業(yè)內(nèi)的業(yè)務決策者無需數(shù)據(jù)科學家，也具備從分析能力中獲取并使用智能化技術的技能。
Teradata天睿公司首席營銷官Martyn Etherington表示：“全球規(guī)模最大、最負盛名的企業(yè)總共在分析技術上投資數(shù)十億美元，但投入的所有時間和資金卻只換來平庸的結果。企業(yè)想要無處不在的數(shù)據(jù)智能，隨時運用所有數(shù)據(jù)，應對最艱難挑戰(zhàn)，直通成果。但企業(yè)目前尚未達到這種智能化水平。因此，分析技術普及受阻是顯而易見的。”
過于復雜的分析技術
近年來，數(shù)據(jù)采集、存儲和分析技術呈爆炸性增長趨勢，但其復雜度也顯著提升，經(jīng)常導致技術無法有效使用。調(diào)研報告顯示，其主要原因是科技廠商通常不會做足功課，確保所有企業(yè)員工都能輕松了解并使用其產(chǎn)品;隨著近期開源工具的激增與普及，這一問題進一步加劇。
· 大約四分之三(74%)的受訪者企業(yè)正在投資分析技術。受訪者表示，這些分析技術非常復雜。
· 近三分之一(31%)的受訪者表示，復雜分析技術的負面影響之一是企業(yè)各部門無法普及。
· 近二分之一(46%)的受訪者表示，分析技術實際上并未推動業(yè)務增長，因為用戶對該技術提出過多問題，但并未獲得足夠解答。
· 超過二分之一(53%)的受訪者認為，復雜的分析技術實際上已成為企業(yè)過重的負擔。
· 42%的受訪者表示，導致復雜性問題的主要因素之一是并非所有員工都能輕松使用或理解該技術。
數(shù)據(jù)訪問受限
調(diào)研結果還顯示，用戶需要訪問更多數(shù)據(jù)，才能高效完成任務。決策者和用戶都清楚，做出更明智的決策通常需要更多數(shù)據(jù)。而無法獲取所有必要數(shù)據(jù)經(jīng)常是順利實施分析技術的絆腳石。決策者需要做出明智決策，但平均缺少近三分之一的信息——這一差距無法接受，對決定市場競爭成敗舉足輕重。
· 79%的受訪者表示，他們需獲得更多企業(yè)數(shù)據(jù)，才能高效完成任務。這些受訪者也表示，他們?nèi)鄙倨骄种?28%)所需數(shù)據(jù)。
· 81%的受訪者認為，他們希望企業(yè)部署無處不在的分析技術。
· 超過一半的(54%)的受訪者表示，企業(yè)IT部門正在運用分析技術;而只有不到四分之一(23%)的受訪者表示，其管理層和董事會成員正在運用分析技術。
缺少數(shù)據(jù)科學家
最后，缺少“獨角獸”式的數(shù)據(jù)科學家仍是瓶頸所在，這使企業(yè)難以部署無處不在的智能化技術。這也是受訪者擔心的問題，他們認為這與使用分析技術復雜的問題有關。大多數(shù)受訪者表示，為解決這一問題，企業(yè)正在或計劃投資更易用的技術及技術培訓，以增強員工的技術能力。
· 僅25%的受訪者表示，其業(yè)務決策者無需數(shù)據(jù)科學家，也具備從分析能力中獲取并使用智能化技術的技能。
· 近三分之二(63%)的受訪者來自目前正在投資分析技術的企業(yè)。他們認為，企業(yè)內(nèi)不從事分析任務的員工難以使用分析技術。
· 75%的受訪者企業(yè)需要數(shù)據(jù)科學家?guī)椭鷺I(yè)務決策者從分析技術中獲取智能化技術。
· 為減輕企業(yè)對數(shù)據(jù)科學家的過度依賴，目前需要數(shù)據(jù)科學家的94%的受訪者企業(yè)正在或計劃投入開展技術培訓，提升員工的技術水平;而91%的受訪者企業(yè)正在或計劃投資更易用的技術。
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