尽管公共部门领导希望建立数据驱动的组织，但65%的领导仍难以实时使用数据。调查显示，许多领导者利用AI和生成性AI来应对这一挑战。研究揭示了五个关键见解，包括数据管理和分析不足，以及对AI的期待。大多数组织在数据成熟度上存在差距，亟需改进以提升决策效率。

IT领导者分享了利用数据驱动洞察推动业务增长的五个关键经验：重视数据洞察以加速创新，确保数据准确性以提升决策效率，评估并提升数据成熟度以识别挑战，良好的数据实践是生成式AI成功的基础，拥抱生成式AI可为企业带来竞争优势，推动创新和生产力提升。

电信运营商可以利用人工智能和数据成熟度提升网络视为核心产品，以客户体验为重点进行管理。通过洞察客户与网络的互动，运营商可以理解产品满足的客户需求，制定商业策略并转化为技术要求。先进的客户体验测量方法可帮助提高销售转化率、降低流失率和减少资本支出。通过联系网络性能与客户行为，运营商可以改善客户价值管理、加强网络运营和优化资本配置。

企业利用人工智能作为转型工具，需要建立稳固的数据基础。数据成熟度对于AI的可扩展性至关重要，包括数据质量、治理、集成和分析能力。企业必须采取综合的数据管理和治理方法来克服挑战。数据网格和数据产品策略巩固了AI可扩展性的基础。数据民主化和有效的数据治理是关键因素。