到2027年仍未启动数据债务治理的CIO，其AI失败率将高出50%——IDC的预测直指“数据债务”这一AI时代的隐形杀手。调研显示，95%的亚太企业曾遭遇项目延迟，90%的现代化改造计划以失败告终，“数据质量差”是共同的主要症结。数据孤岛、重复、过时及低质量的“数据债务”正持续削弱AI性能并推高成本。领先企业已通过现代化数据治理实现数字收入占比71%（主流仅23%）。
数据债务的定义与代价
IDC将数据债务定义为孤立、重复、过时及低质量数据的不断堆积，削弱了AI性能并推高了成本。传统关系型数据库对当今需求而言过于僵化、成本高昂且速度缓慢，直接导致了“数据债务”的形成。若不加以治理，有缺陷的数据将导致模型表现不佳，引发输出不稳定、模型偏差及成本上升等问题。IDC预测，到2027年仍未启动数据债务治理的CIO，其AI失败率将高出50%，且成本持续攀升，因为模型表现不佳归根到底是数据碎片化、重复或质量差等问题造成的。
数据质量差——项目延迟与失败的共同原因
95%的受访企业曾遭遇项目延迟，90%的企业坦承有过现代化改造计划失败的经历。尽管导致延迟和失败的原因各不相同，但“数据质量差”是一个共同的主要原因。约三分之一的受访企业受困于数据质量差、安全集成不足及业务部门参与有限等问题。核心问题在于：亚太区在采纳公有云的过程中，常常忽视数据作为战略资产的属性，导致“数据蔓延”问题。即便在混合云战略下，数据孤岛问题也随时间推移日益加剧。企业如今走到了关键时刻：缺乏对数据战略价值的关注已累积至临界点。
数据治理的现代化路径——混合云与AI支持能力
以云为中心的数据管理平台是2026年用于现代化改造的首要技术投资。混合云环境成为主流——大多数企业都在混合云环境中运行AI工作负载。在影响数据库选择的因素中，“AI支持能力”排名第一。领先企业群组更注重对多样化数据结构和类型的支持（43% vs 36%），这反映出他们在应对AI发展挑战时拥有更成熟的心态——从单纯的“管理”数据转向积极释放数据的潜力。表现优异的企业在整个运营体系中展现出AI战略的高度一致性，能够主动应对数据质量问题，深知稳健的数据治理正是解决数据质量问题的直接途径。
数据债务治理的紧迫性
安全仍是阻碍AI快速应用的一大障碍，领先企业群组对此影响有着更为清醒的认知。所有企业都面临一个关键挑战：其旧有数据库的可扩展性极为有限。这些系统最初为静态任务而设计，而如今的AI对数据的要求呈现动态且快速扩张态势，致使这些系统难以提供支持。IDC预测，亚太区大数据与分析软件市场规模将从2023年的167亿美元增长至2028年的472亿美元。尽管领先企业都在着重推进现代化改造以突破数据限制，但以云为中心的数据管理平台的采用率仍未达到IDC的预期。
