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透过数据看本质,企业数字化转型离成功还有多远?

御数坊 | 御数有道,独具匠心 2022/10/25 16:35

数据在我们的日常生活中变得越来越重要,大型公司投入大量资金来获取、存储和管理这些数据。根据NewVantage Partners调查,目前超过12%的财富1000强企业已在大数据和分析方面投资超过5亿美元。但他们有效地使用数据了吗?在同一项调查中,不到四分之一的受访企业回答说,他们是数据驱动的动力。在这个由多样数据构建的世界中,数据管理团队是数据驱动的原动力,他们必须尝试采用不用的方式对数据进行管理,并培养企业的数据文化,以确保数据管理和数据团队能够有效的分析数据,并且让企业各部门直接协同利用数据。

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企业的数据文化对数据使用的影响

企业数据文化当正确嵌入到组织的流程和方法中,只有这样,企业才能利用各种有效地方式来组织数据,构建数据系统,为合适的人提供正确且安全的数据访问,更快、更高效的提供数据决策,并降低数据决策过程的风险。在当今世界数据是繁复多样的。企业如果想要更完备的对数据进行分析,那么对所收集的各类数据的洞察就尤为重要。

虽然大型企业可能有更大的预算或更多的可用资源,但这并不意味着他们正在充分利用这些资产。通常,这些大型组织正在浪费资金在许多软件应用程序上,这些应用程序由于缺乏对企业实际数据应用场景的适配,当然也并不能融合企业独有的数据文化,所以大部分的软件工具实施是无用功。最终取而代之的永远是“回归原始”的解决方案报告和数据资产清单表格。

无论企业规模大小,各行各业的企业都有机会研究构建属于自己企业的数据行为、数据异常和潜在改进机会的评估能力。凭借强大的数据文化,即使是较小的企业也可以建立一个高效的数据工程师团队,他们可以在出现数据异常时主动识别和修复数据异常,帮助在整个组织中建立数据信任。他们不仅对感知到的数据灾难做出反应,而且还能启动有效的预防策略,消除了整个过程中的所有隐患。

暗数据:可以利用吗?

任何公司都在有意无意的收集和产生各种的数据,但大部分企业并未有效的利用这些数据。暗数据是组织在常规业务活动期间收集、处理和存储的信息资产,但无法用于其他目的。这意味着任何未立即使用的数据都会被收集、存储和遗忘——这样往往会花费巨大,让企业负重前行。

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一些企业可能没有预算来支付昂贵数据存储费用,这意味着他们要么无法收集那么多的暗数据,要么在一段时间后将其删除。这里我们是否可以想想,有没有一种方式,在不花费高昂存储费用的前提下,通过企业数据文化的建设和数据管理的规范来对这些暗数据进行管理呢?很多时候我们可以通过加强数据管理规范来解决花钱才能解决的麻烦,对于小规模的企业而言建立完善的企业数据文化,是否比投入大量金钱更容易实现呢?通过花时间分析暗数据,这些公司实际上可以:

  • 为浮动暗数据提供上下文和标记

  • 对收集的数据产生进一步的见解

  • 形成一个可访问的可索引数据库

在数据收集和分析方面,暗数据不一定是一个缺点——企业只需要正确的工具和策略。

各种规模的企业如何利用云战略

各种规模的公司都在经历今天的数字化转型,但他们做得有多好呢?今天,企业维护着传统的本地技术,并可能正在经历向云的缓慢过渡。创建和采用具有数据可观察性的云策略可以成为更快、更高效的数据洞察的解决方案。

据IDC称,大多数公司目前分为使用专用云基础设施和非云数据基础设施。然而,同一份报告预测,在2022年,云基础设施投资将看到增长21.7%,与传统基础设施略有下降相比。这表明,虽然本地和传统技术仍然具有相关性,但混合和云基础设施技术的相关性都将上升。公司对许多内部基础设施的支持已经结束,随着时间的推移,这种情况可能会继续下去。将来几乎有必要过渡到云端。

云战略仍然是新的,因为它正在增长。 为了保持竞争力,公司正在意识到他们需要转向云数据管理。与移动速度较慢的组织相比,开始使用云基础设施和有效数据策略的企业可以提高效率,降低成本,并简化数据可扩展性。

数据可观测性作为数字化转型的加速器

强大的数据文化和高效的数据基础设施是当今数字竞赛中占据优势的关键因素。这些是如何完成的?简而言之,数据可观测性。

数据治理和数据可观测性越来越多地被组织采用,因为它们构成了复杂但易于操作的数据管道的基础。两三年前,组织的目标是创建足够多的概念证明来获取客户对基于人工智能的产品的信任,甚至一个简单的人工智能功能也是一个差异化因素。它很容易在竞争中占据优势。

数据可观测性提供了预测数据行为和异常的额外优势,这有助于开发人员设置资源并提前做好准备。数据可观测性的关键能力是找出导致记录数据性能的原因。例如,如果欺诈检测模型的敏感性得分较低,则数据可观测性将深入数据,分析得分较低的原因。 因此,在评估任何数据解决方案的输出时,了解性能背后的原因成为重中之重。

不幸的是,大多数使用数据可观测性工具的公司只是监控数据,而不是数据管理或数据计算。他们不仅缺乏对企业数据环境的完整认知,而且无法有效地扩展数据操作能力,并在数据竞赛中不断落后。公司正在错过关键基础设施的可观测性,从长远来看,这实际上花费的不仅仅是金钱。对于所有希望击败大型竞争对手的企业来说,这意味着如果他们有工具、战略和远见,他们就缩短与大型企业间的差距,反而更容易赢得数据转型的成功。

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