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数字经济时代,企业如何用 5 个步骤打造“数据发动机”?

发表日期:2019-05-27        文章编辑:         阅读次数:

国家网信办不久前发布了《数字中国建设发展报告(2018年)》,其中数据显示:2018年,我国数字经济规模达到31.3万亿元,占GDP比重达34.8%,三分之一强。数字经济成为经济增长的重要推动力。因此,在天津刚刚结束的第三届世界智能大会上,虽然有5G、云计算、人工智能等诸多“黑科技”亮相,然而更受与会嘉宾关注的热点话题是:大数据如何驱动企业转型。

 

用数据驱动企业转型,换个表述就是:企业要转型为数据驱动型企业,将数据作为企业发展的“发动机”。
 

图1:技术推动业务模式,但业务战略确定优先事项

 

每个企业都有自己的核心业务和相关部门,要想靠数据驱动业务,而且从数据隐藏的潜力中发现新的服务和颠覆性商业模式,和 IT 部门合作是题中应有之意。当然,面对新的数据企业发展战略,IT 部分也需要思考如何协助业务部门,总体而言,应该遵循这样的原则:由技术推动业务模式,由业务战略确定技术优先事项。引申开来,要想实现数据驱动型企业,可以按照下面的五步走。

 

第1步:能力定位,了解企业当前处在数据分析的哪个阶段。

 

如果想要增强数据分析能力,企业必须提供技术、能力和文化层面的支持。此时,了解自身数据分析能力所处的阶段就特别重要。下图是个很好的辅助工具,其中列出了数据分析能力成熟度的五个类别,也就是五个阶段,从被动的描述性分析一直到机器驱动的认知性分析,同时,也为企业发展自己的数据分析能力给出了完整的路线图。
 

图2:分析成熟度的各个阶段

 

第2步:业务排队,了解业务驱动因素和转型成果。

 

不管是什么业务模式或者应用,主导工作优先级顺序的,必须是业务部门,他们还要负责确定哪些市场机会需要优先把握,在这个阶段,IT部门负责协助。

 

业务优先级排定之后,就要根据路线图确定未来的数据战略。同时,业务部门必须认识到和接受这样一个重要的转变:将数据作为业务实践的前端和中心。

 

有些企业制定了数字优先战略并获得成功,有些则不然,二者对比,前者的优势在于:敢于推倒“部门墙”——前者经常让业务部门和 IT 部门探讨数据分析事宜,打破部门之间各自为战的局面,消除对彼此的误解。

 

第3步:夯实地基,创建以数据为中心的基础架构。

 

有了业务部门指明的方向,确定了目标,又搞清楚了当前的状态,到了这个阶段,IT部门就开始唱主角了。

 

IT 部门要规划转型所需的基础设施。利用高度优化的基础设施,对数据中心的每个关键领域(计算、存储、网络和安全)进行现代化改造,是确保长期数据分析成功的基础。

 

同时,基础设施也是整个数据分析解决方案堆栈的基础,整个堆栈架构如下图所示:
 

图3:数据分析解决方案堆栈

 

在定义出前瞻性分布式数据架构的同时,您还考虑需要哪些流程和关系可以充分利用数据驱动型环境。此步骤的另一个目标是:确保 IT 部门与企业团队保持一致,专注于分析和思考如何实现业 务目标。

 

此时,还需要保证基础设施的灵活性和高性能。使用诸如英特尔® 傲腾™ 这样的固态硬盘存储,可以加快时间敏感型数据分析应用的数据处理速度。同时,为了保证数据在数据湖或数据仓库与计算基础设施之间快速移动,英特尔的 Omni-Path 这样的架构也很有帮助。
 


 

第4步:验证想法,创建 PoC 为双模态未来做好准备。

 

在准备基础设施的同时,企业可以考虑对一些概念和想法进行验证(Proof of Concept,简称 PoC)。这么做,不但只是测试模型和想法,更是在鼓励创新和实验,同时确保服务不会中断,减少风险。

 

概念验证应该放在第一位,甚至作为可扩展架构的核心。因为通过概念验证,IT 部门和业务部门能够培养技能、积累经验,而且有利于整个企业了解为实施数据分析计划所需采取的企业转变。提升这些方面的能力是提取数据价值和推 动业务转型的关键。
 

第5步:矢志不移,坚持不懈地推动并专注于服务交付和业务价值。

 

有了一些实际经验,又搭建好基础设施之后,企业就可以推动创建企业实现长期目标所需的数据平台。例如,利用英特尔® 至强® 可扩展处理器的最新数据分析功能,加以扩展基础设施,从而让更多业务得益于数据分析。

 

当然,每个企业都有自己所属的行业,有自己一直以来在使用的系统,因此,每个企业都有自己特定的解决方案。英特尔一方面可以提供有关构建、扩展和论证数据分析基础设施的建议,同时,英特尔有自己的战略解决方案合作伙伴生态系统,比如大数据方面的 Cloudera、数据分析方面的 SAS、企业数据实时事务处理方面的 SAP等等,英特尔可以与合作伙伴一起,针对企业的解决方案加以优化,提供互操作性和性能。
 


我们正处于数字时代。如果企业可以按照上面的 5 个步骤加以转型,就可以避免仅仅成为分析公司和数据公司。以数据为中心的企业,将数据分析视为业务各个方面的核心。英特尔认为,这正是企业取得成功的关键所在。

文章摘自英特尔商用频道

 

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