Gartner預(yù)測到2027年，80%因成本原因而采用數(shù)據(jù)與分析云服務(wù)的企業(yè)將無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期投資回報(bào)率

Gartner于近期發(fā)布的數(shù)據(jù)和分析（D&A）云采用情況調(diào)研中預(yù)測，到2027年，出于削減成本目的而采用D&A云服務(wù)的企業(yè)機(jī)構(gòu)中，80%將無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期的投資回報(bào)率（ROI）。

多樣化的云服務(wù)提供商（CSP）格局、對數(shù)據(jù)主權(quán)的擔(dān)憂和不成熟的D&A云生態(tài)，導(dǎo)致了中國整體D&A云采用率相對較低。在2022年底，只有26%的中國受訪者表示已經(jīng)將D&A資產(chǎn)完全上云，而在其他國家的受訪者中，這一比例為46%（見圖1）。

圖1 D&A云采用現(xiàn)狀和計(jì)劃——中國與其他國家的受訪企業(yè)對比

Gartner高級研究總監(jiān)顧星宇表示：“在中國，許多企業(yè)機(jī)構(gòu)仍將成本削減視為D&A領(lǐng)域云采用的主要?jiǎng)訖C(jī)，卻忽視了敏捷性、安全性等其他價(jià)值主張。”

中國企業(yè)仍將采用公有云視為一種降低D&A成本的方式

由于本地D&A提供商的混合云產(chǎn)品很有競爭力，因此中國企業(yè)能夠更理性地開展D&A云旅程。在中國，企業(yè)“不上云便無法獲得軟件供應(yīng)商支持”的壓力并不普遍。在過去，中國的企業(yè)機(jī)構(gòu)主要采用基于開源技術(shù)的自研D&A平臺。然而現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)對自建平臺不斷增加的研發(fā)運(yùn)維工作負(fù)載變得力不從心。因此，他們將公有云上完全托管的D&A服務(wù)視為這個(gè)問題的解決方案。

顧星宇表示：“雖然基于開源的自主開發(fā)D&A平臺沒有初始軟件購買成本，但隨著時(shí)間的推移，其數(shù)據(jù)/基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營成本會不斷增加，總體擁有成本通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出最初的預(yù)期。即便如此，成本問題不應(yīng)成為采用完全托管型D&A云服務(wù)的唯一動機(jī)。企業(yè)擴(kuò)大使用云資源時(shí)，對云資源的消耗缺乏可預(yù)測性和可解釋性也會導(dǎo)致成本失控?！?/p>

中國企業(yè)需要更成熟的D&A云生態(tài)系統(tǒng)以簡化運(yùn)營

中國CSP的多樣化格局是導(dǎo)致D&A供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)不夠成熟的原因之一。中國的企業(yè)必須自行集成和維護(hù)來自多個(gè)供應(yīng)商的各種D&A組件，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)管道、數(shù)據(jù)治理解決方案、人工智能平臺和商業(yè)智能解決方案。

為了簡化運(yùn)營，中國許多企業(yè)都強(qiáng)烈希望構(gòu)建可以無縫集成的D&A解決方案，即使存在供應(yīng)商鎖定風(fēng)險(xiǎn)?？上У氖?，本地D&A供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)還不夠成熟，無法滿足當(dāng)前需求。

解釋D&A云成本和衡量投資回報(bào)率是中國企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)Gartner問及企業(yè)在D&A項(xiàng)目中使用的云的數(shù)量時(shí)，只有3%的中國受訪者回答使用單一云，而其他國家的受訪者中，使用單一云的比例為16%。在這種形勢下，控制D&A云服務(wù)成本成為中國企業(yè)面臨的首要挑戰(zhàn)。當(dāng)被問及云端數(shù)據(jù)管理和治理的關(guān)鍵驅(qū)動因素時(shí)，68%的中國受訪者回答“成本優(yōu)化"，而其他國家受訪者中選擇這一選項(xiàng)的比例只有39%。

顧星宇表示：“這一結(jié)果并不是指‘D&A云服務(wù)的采用帶來了更高的成本’，而是表明了解釋D&A云服務(wù)成本和衡量投資回報(bào)率的難度。為了避免企業(yè)的D&A支持者和利益相關(guān)者將D&A職能視為純粹的成本中心，中國的D&A領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該專注于提高D&A云成本的透明度，并計(jì)劃D&A戰(zhàn)略路線圖，在不同階段講述不同價(jià)值故事，將成本與業(yè)務(wù)價(jià)值聯(lián)系起來?！?/p>

中國企業(yè)注重AI和分析戰(zhàn)略成本實(shí)效，但較少關(guān)注安全性

由于許多中國企業(yè)嚴(yán)重依賴技術(shù)供應(yīng)商的服務(wù)來構(gòu)建高度定制化的應(yīng)用，因此AI和分析服務(wù)供應(yīng)商往往側(cè)重于增強(qiáng)項(xiàng)目交付能力，而不是對云端的SaaS解決方案進(jìn)行創(chuàng)新。

在選擇AI和分析供應(yīng)商時(shí)，D&A領(lǐng)導(dǎo)者通常是重要的決策者。然而，隨著數(shù)據(jù)、分析和AI技術(shù)滲透到企業(yè)運(yùn)營的方方面面，讓非D&A利益相關(guān)者（如財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)線、法務(wù)和安全部門）參與供應(yīng)商選型決策已得到廣泛接受。

顧星宇表示：“中國的D&A領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)將AI和分析的云采用視為縮短業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間的機(jī)會，減少定制化需求，并優(yōu)先考慮積極參與生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)的供應(yīng)商。”