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          肯睿中國(Cloudera):2023年企業(yè)數(shù)字戰(zhàn)略三大趨勢預測

          作者:肯睿中國Cloudera大中華區(qū)區(qū)域副總裁 王剛 時間:2022-12-21 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          各行各業(yè)都在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并希望進一步利用人工智能(AI)、機器學習(ML)等新興技術(shù)提高運營效率和降低成本。AIML算法的持續(xù)發(fā)展推動了機器學習和處理的采用。從金融到電信業(yè)、從制造到零售業(yè),企業(yè)正以創(chuàng)新的方式利用這些技術(shù)來實現(xiàn)業(yè)務轉(zhuǎn)型。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202212/441894.htm

          隨著越來越多的行業(yè)在數(shù)字化方面趨于成熟并廣泛采用這些技術(shù),2023年將成為企業(yè)尋求跨業(yè)務職能部署新興技術(shù)解決方案的關(guān)鍵一年。以下列舉了在未來一年中可能主導業(yè)務重心的三大關(guān)鍵趨勢。

           

          趨勢1:將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略業(yè)務資產(chǎn)

          近年來,企業(yè)在開展數(shù)字化活動的過程中產(chǎn)生了前所未有的大量數(shù)據(jù),并增加了數(shù)字客戶接觸點。這一點在電信、零售、醫(yī)療、制造、保險和金融服務等行業(yè)表現(xiàn)尤甚。隨著5G網(wǎng)絡的部署覆蓋整個地區(qū),這一數(shù)據(jù)量將繼續(xù)大幅增加。

          在亞太地區(qū),企業(yè)正在或準備更多地利用數(shù)據(jù),并縮短價值實現(xiàn)時間。數(shù)據(jù)蘊藏著做出關(guān)鍵業(yè)務決策所需的寶貴洞察,而最具創(chuàng)新力和最成功的企業(yè)已經(jīng)認識到數(shù)據(jù)是一種戰(zhàn)略資源,因此需要制定相應的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。鑒于每個環(huán)節(jié)都環(huán)環(huán)相扣,該戰(zhàn)略的具體內(nèi)容取決于企業(yè)各自的業(yè)務需求,并不存在一個放之四海而皆準的方法,而需要隨著業(yè)務重心的變化不斷調(diào)整數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

          可以肯定的是,企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應與企業(yè)的云戰(zhàn)略和業(yè)務重心保持一致,這將有助于企業(yè)通過提高運營效率和挖掘新的盈利來源來創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度調(diào)查的研究結(jié)果,在亞太地區(qū)擁有成熟數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的企業(yè)中,有5.97%實現(xiàn)了更高的利潤增長。

          各個行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)只要有合適的工具,就能輕松地從數(shù)據(jù)中提煉出可執(zhí)行的洞察,進而使用這些洞察實現(xiàn)業(yè)務目標或挖掘新的盈利來源。尤其是自助服務功能的出現(xiàn),企業(yè)不需要具備運維或云方面的專業(yè)知識也能輕松使用。

           

          趨勢2:使用自適應AI系統(tǒng)加快業(yè)務決策速度

          隨著實時數(shù)據(jù)處理、流式傳輸和共享需求的增加,推動企業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)轉(zhuǎn)型,我們預計會有更多的企業(yè)投資建設自適應AI系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠頻繁采集大量數(shù)據(jù),并能迅速適應變化和差異。聚焦中國市場,IDC預計,2026年中國AI投資規(guī)模全球占比將達到8.9%,位列全球第二。

          決定勝負的關(guān)鍵將取決于預測分析的執(zhí)行速度,以及與這些算法范例相關(guān)的成本效益比。企業(yè)若能夠通過合適且可解釋的AI建立信任,以此提高決策的速度和靈活性,則能超越對手脫穎而出。

          我們預測企業(yè)將把重心從算法轉(zhuǎn)向可直接用于業(yè)務的預測性儀表盤、可視化、應用等,簡化使用AI系統(tǒng)得出結(jié)論的過程。這將幫助企業(yè)領(lǐng)導者迅速了解業(yè)務所受到的影響,并自信地采取行動。

          我們一直在與亞太地區(qū)的企業(yè)合作,使用數(shù)據(jù)分析和AI解決方案推動數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策和運營效率優(yōu)化,這些企業(yè)很快就收獲了巨大的商業(yè)利益。例如,新加坡的大華銀行(UOB使用機器學習進行操作分析,并向整個銀行的用戶提供洞察。大華銀行通過數(shù)據(jù)平臺推出存款分析解決方案,保證了該銀行能夠憑借最佳的定價獲得穩(wěn)定的存款,并提供連貫、準確的存款視圖。此舉最終增加了該銀行的收入、降低了風險并提高了生產(chǎn)力。

           

          趨勢3:持續(xù)向公有云和混合云遷移,優(yōu)化部署

          圍繞云的政策和云遷移仍然是IT高管的第一要務,使得不同規(guī)模企業(yè)的公有云支出和工作負載量繼續(xù)加速增長。在中國,混合云的采用已成為主流趨勢,根據(jù)Gartner的預測,中國大型企業(yè)機構(gòu)的混合云采用率在2026年會提高到70%以上。但由于企業(yè)難以有效地優(yōu)化成本,這些支出中有很大一部分被浪費了。

          根據(jù)Flexera的《2022年云現(xiàn)狀報告》,許多受訪者估算其企業(yè)在2021年浪費了32%的云支出,相比前一年的30%有所上升。成本優(yōu)化已連續(xù)第六年成為企業(yè)的第一“云”要務,可見企業(yè)應該選擇更加經(jīng)濟有效的戰(zhàn)略以便快速、高效地交付成果,包括:

          ·       通過將更多的工作負載遷移到云端來解放資源,同時提高敏捷性

          ·       實施數(shù)據(jù)和分析解決方案

          ·       將一些機器學習工作流程回遷本地,這樣就可以更加經(jīng)濟有效地處理復雜的流程,優(yōu)化合規(guī)、治理和安全方面的云支出

          使用數(shù)據(jù)湖倉、數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)網(wǎng)格等現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構(gòu)對于提高各項此類業(yè)務的效率至關(guān)重要。除了管理本地和公有云或私有云中的數(shù)據(jù)外,這些現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構(gòu)還能處理各種復雜的問題,包括與安全和治理相關(guān)的問題,并解決IT團隊在企業(yè)數(shù)據(jù)訪問權(quán)限方面的擔憂。

          企業(yè)可以考慮遷移到能夠管理整個數(shù)據(jù)分析和機器學習生命周期的混合數(shù)據(jù)平臺。這些平臺必須具有開放性和互操作性,這樣才能實現(xiàn)輕松的共享和各種自助功能,比如內(nèi)置共享數(shù)據(jù)體驗(SDX)功能的 Data PlatformCDP)。這些功能為企業(yè)提供了一個涵蓋所有數(shù)據(jù)的通用元數(shù)據(jù)、安全和治理模式。

          總而言之,在擁抱云、邊緣和數(shù)據(jù)能力之前,企業(yè)必須花時間評估他們的業(yè)務流程。這里的關(guān)鍵在于確定最適合自身業(yè)務需求的方法和戰(zhàn)略,從而使整個企業(yè)都能從這些功能中受益,而不僅僅是解決具體問題。



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