デル・テクノロジーズは、Forrester Consulting社が実施した世界規模の委託調査の結果を発表。日本および世界のほとんどの企業がデータの増加に苦慮していることが明らかとなった。
同調査結果は、世界45ヵ国4,000人（日本は200人を対象）のデータ戦略およびデジタル トランスフォーメーション（DX）を担当する意思決定者を対象に実施された調査に基づいている。また、世界中の企業のデジタル成熟度を評価するデル・テクノロジーズの「Digital Transformation Index」調査を踏まえて実施している。最新の「Digital Transformation Index」では、トランスフォーメーションの障壁として「データのオーバーロード／データからインサイトを引き出せない」のグローバルランキングが、2016年の第11位（日本：7位）から第3位に上昇している（日本：4位）。
認識と実際の対応のパラドックス
世界の企業の3分の2（66％）（日本：65％）が、自社はデータドリブンであり、「自社にとってデータは生命線である」としている。これに対し、データを資本として取り扱い、データを活用することを全社規模で優先しているとした世界の企業は、わずか21％（日本：25％）だった。このようなパラドックスの背景を明確にするため、同調査ではデータに対する企業の準備状況を次のように客観的に評価した。
この評価では、「Data Champions」、「Data Enthusiasts」、「Data Technicians」「Data Novices」の4つに分類。世界の企業の88％（日本：80％）が、データテクノロジーとプロセスおよびデータカルチャーとスキルのいずれか、またはどちらもまだ発展途上にあることが示されており、データ管理／活用の優良企業である「Data Champions」は、わずか12％（日本：20％）であることが明らかとなった。
「処理できる以上の量が欲しい」というパラドックス
調査では、世界の企業の70％（日本：66％）が、データの分析や利用のスピードよりも、データ収集のスピードの方が速いと回答。一方、67％（日本：73％）が、現在のデータ提供能力よりも多くのデータを常に必要としていると回答している。その原因として、次の理由が考えられる。
- 64％（日本：68％）が、エッジ（データの生成場所）でデータを処理することが多くのメリットをもたらすことを知っているにも関わらず、大量のデータを自社が所有または管理しているデータセンターで保護している
- データに対するリーダーシップの低さ ― 70％（日本：74％）が、依然として経営陣が、自社のデータおよび分析戦略を目に見えるかたちで支援していないと回答
- 拡張性に欠けるIT戦略 ― 49％（日本：45％）が、所有しているデータを統合するのではなく、むしろデータレイクが増えていると回答
結果として、データの爆発的な増加を背景に、データを取り扱う環境は容易になるのではなく、より難しくなっている。 ― 64％（日本：69％）が、データの量が多過ぎてセキュリティーとコンプライアンス要件に対応できないと不満を表し、61％（日本：72％）が、すでに所有しているデータに圧倒されていると回答している。
企業は、カスタマーサービス促進のために、デジタルトランスフォーメーション（DX）を実現しなければならないという大きなプレッシャーのなか、より多くのデータを取り込むだけでなく、保有するデータから、より高い価値を引き出す必要がある。特に44％（日本：45％）の企業が、パンデミックによって収集、格納、分析しなければならないデータの量が大幅に増えたと回答している現在では、なおさらだという。データドリブンな企業になることは旅（ジャーニー）であり、その旅路を進んでいくためには、ガイドが必要となる。
「分かっていても行動していない」パラドックス
この1年半でオンデマンドの分野が大きく広がり、データファースト（Data-First）、データエニウェア（Data-Anywhere）企業の新たな波が到来した。しかし、社内で使用しているアプリケーションとインフラストラクチャーの大部分をas-a-Serviceモデルに移行した世界の企業の数は20％（日本：28％）と、依然低い割合にとどまっている。ただし、企業は、as-a-Serviceモデルのメリットを次のように認識している。
- 64％（日本：58％）が、変化する顧客需要に合わせたスケールアップの機会であると認識
- 63％（日本：68％）が、より俊敏性を高めることができると認識
- 60％（日本：64％）が、アプリケーションをより迅速かつ簡単に（ボタンを押すだけで）、アプリケーションのプロビジョニングをできるようになると予測
- デマンドモデルによって、現在次の障壁のいずれかまたはすべてに直面していると回答している83％（日本：82％）の企業で、データの収集、分析、処理が改善される：高いストレージコスト／最適化されていないデータウェアハウス／時代遅れのITインフラストラクチャー／プロセスの手作業が多過ぎてニーズに対応できない
同調査によると、多くの企業が現在苦戦している一方で、より良い今後に向けたプランを持っているとのこと。今後1～3年の間に、66％（日本：75％）が、異常データの検出を自動化するためにマシンラーニングを導入し、57％（日本：59％）が、data-as-a-serviceモデルに移行し、52％（日本：45％）が、パフォーマンスを精査してデータの処理および活用法を見直すと回答している。
